데이터 분석가와 데이터 사이언티스트 대학원 꼭 가야할까?

 

 

요즘 데이터 사이언스 분야가 핫하다. 그러다 보니 관련 정보를 알아보는 이들이 많은데 그 중에 하나가 바로

대학원을 꼭 가야 하나?는 것이다. 이에 대해 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트를 기준으로 내가 아는 정보를 공유하고자 한다.

 

데이터 분석가

데이터 분석가의 경우에는 결론부터 얘기하자면 대학원 과정을 꼭 밟을 필요는 없다. 그 이유에 대해 차근차근 설명해 보겠다. 우선 데이터 분석가로서 필요한 역량들을 살펴보자.

• 수학 및 통계 관련 지식
• 도메인 지식
• R, 파이썬, 엑셀 등의 분석 툴 활용 역량
• 의사소통역량

감이 오는가? 이런 역량을 쌓기 위해 대학원을 가야 할까? 결론은 아래에 나와 있으니 쭉 읽어보기 바란다. 

데이터 직무 진행 절차

데이터 수집 ▶ 데이터 적재 ▶ 데이터분석 ▶ 모델링 작업

 

이렇게 총 4단계로 나뉘는 데, 이 중 데이터 분석 단계를 당연히 데이터 분석가가 맡게 된다.

데이터 분석 단계에서 중요한 것은 다양한 문제에 대해 신속하게 데이터를 보고 파악하고 의사결정을 판단하는 데에 필요한 요점 인사이트를 최종 결정권자에게 제공하는 것이다.

 

이걸 잘하기 위해서는 실제로 분석해보고 갖은 노력 끝에 여러 의미 있는 인사이트를 도출해본 많은 경험들이 정말 중요한 데, 이런 부분들은 대학원에서 배우기가 힘들다. 차라리 실무경험을 쌓는 것이 오히려 유리하다고 볼 수 있다. 실제로 대학원 석사 2년한 인재보다 2년 실무경력을 가진 인재를 선호하는 사례들도 심심치 않게 접할 수 있다.

 

이는 어떻게 알 수 있냐고? 구인 사이트의 데이터 분석가 공고를 보면 자격오견이나 우대사항에 석사 이상의 요건을 명시해 놓은 공고는 거의 없다.

 

데이터 사이언티스트

예상을 했겠지만 데이터 사이언티스트는 대학원을 갈 것을 추천한다. 이 역시 이유는 여러가지가 있는 데, 하나씩 설명해 보겠다. 우선 데이터 사이언티스트에 대해 알아보자. 

 

위에 언급했던 데이터 직무 진행 절차를 다시 가져와보겠다.

데이터 직무 진행 절차

데이터 수집 ▶ 데이터 적재 ▶ 데이터분석 ▶ 모델링 작업

 

여기서 모델링 작업이 데이터 사이언티스트의 영역으로 데이터 분석과의 큰 차이는 궁극적으로 기능 형태의 모델링을 개발하는 것이다. 이는 매우 전문적인 영역으로 컴퓨터 사이언스, 수학, 통계학, 프로그래밍, AI등 각종 분야에 대한 깊은 공부가 필요한 데, 이를 대학원을 통해 해결할 수 있다. 조금만 인터넷에 검색해 봐도 AI관련 대학원들을 쉽게 찾아볼 수 있으며, 커리큘럼도 대학원마다 차이가 있지만 예전에 비해 많이 개선되고 있는 추세라고 한다. 그리고 데이터 사이언티스트 구인공고를 보면 거의 석사 졸업이상을 자격요건에 둔 경우에 많다. 그만큼 데이터사이언티스트 인재는 석사 이상을 우대해 주는 것이다. 따라서 본인의 목표가 이 길이라면 석사 과정을 밟을 것을 추천한다.

 

추가로 하고 싶은 말

그리고 데이터 및 AI  관련 대학원들을 찾아본 사람들은 알 것이다. 데이터 사이언티스트를 위한 인공지능 관련 학과는 많이 있지만 데이터 분석가와 관련된 빅데이터 관련 학과는 터무니 없이 적다. 이처럼 대학원에서의 수요조차도 데이터 분석가는 비중이 매우 적음을 알 수 있다. 물론 데이터 분석가라도 석사과정을 거치면 도움이 될 수는 있을 것이다. 하지만 그럴 바에는 여러 프로젝트와 요즘 흔히 볼 수 있는 고퀄리티 강의들을 통해 그런 부분에 대해 배워나가는 것이 훨씬 효율적이라는 것이 나의 생각이다.

 

데이터 사이언티스트 쪽에서도 예외인 사례도 있다. 석사과정 없이 최종학력은 학사까지 밟았지만, 모빌리티 산업에서 팀장급으로 일하시는 실무자분을 만났던 적이 있다. 이 분의 경우는 석사과정에 준하는 대단한 노력을 하신 분으로 직장을 다니면서 여러 특강 및 강의를 여럿 진행하기도 했고(이미 인터넷 강의 내에서 유명하신 분이다.), 블로그 및 sns를 통해 자기가 노력하는 과정들을 활발히 공유하고 멘토활동도 병행하시며 꾸준한 노력으로 성장하시는 분으로 알고 있다. 즉, 석사과정 없이 학사과정만으로 데이터 사이언티스트를 하고 싶다면 아예 불가능한 것은 아니지만 정말 엄청난 노력이 수반되어야 하며, 성장의 방향성을 스스로가 판단하여 나아가야 하기 때문에 어려움이 크다. 무난한 방법은 역시나 대학원이 아닐까 싶다.

 

이상 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트, 대학원에 꼭 가야할까? 에 대해서 얘기를 해보았다. 이와 같은 고민을 하고 있는 분들에게 조금이나마 도움이 되는 정보였으면 좋겠다. 그럼 이만 포스팅을 마치겠다.