컴공과 교수님에게 받은 진로에 관한 조언

Q: 데이터 엔지니어 쪽으로 준비를 해볼까 생각중이고 현재는 데이터 분석 자격증인 ADsP를 취득하려고 공부중입니다. 그런데 공부 방향을 어떻게 정해야할지 모르겠습니다. 데이터 엔지니어가 갖춰야할 역량에 대해 알아봤는데 데이터 엔지니어링은 물론이고 백엔드 역량도 필요하다고 합니다. 애초에 평균 연봉이 높은 이유도 이 분야에 신입은 거의 없고 백엔드 경력자들이 많이 들어와서 평균 연봉이 높다고 합니다. 백엔드와 데이터 엔지니어링 공부를 병행하는게 맞을까요?

 

 

A: 데이터 엔지니어링부터 공부해라. 백엔드 역량을 강조하는 것은 데이터 엔지니어한테 넘어오는 데이터가 잘하는 놈이 넘겨주면 좋은데 그게 아니라 못하는 놈이 넘겨주면 그것을 처리할 역량이 있어야 해서다. 일단 데이터 엔지니어링을 중심으로 공부하고 지금 공부하고 있는 데이터 분석을 서브로 병행해라. 데이터 분석은 밀접한 다른 직군의 일이니까 알아두는 것이 좋다.

 

 

 

그래서 일단 데이터분석을 공부하면서 데이터 엔지니어링을 공부하기 위해 udemy 구독권에 있는 하둡, 스파크 공부를 해볼 예정'이었다'.

 

교수님 소개로 산업체 과제를 맡게 되었는데 그게 딥러닝 관련 쪽이라 현재 쌓아둔 스펙이 없는 나에게 꽤 의미있는 데이터 사이언스쪽 경험이 쌓이게 되었는데 이렇게 되면 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트 중 어느 쪽을 골라야할지 고민이 돼서 데이터 사이언티스트 톡방에서 상담을 받았다.

 

상담을 받고 데이터 사이언티스트를 준비하기로 했다. 굳이 석사를 안따더라도 취업할 수 있으니 역량을 잘 기르라는 조언을 받았다.

 

10월까지 산업체 과제를 끝내야하는데 그때까지 열심히 달리면 자격증은 ADsP, 정보처리기사, SQLD가 있고 직접 모델을 제작한 게 아니지만 산업체 딥러닝 프로젝트를 하나 완수한 경험이 생기게 된다. 

 

이후 내년 졸업까지 꾸준히 개인 프로젝트를 진행하고 기술서들, 강의들을 보고 실습하며 역량을 기르면 졸업년도에 취업이 가능하지 않을까 생각해본다.