뉴욕 현지 Data Scientist가 알려주는 "데이터 사이언티스트 VS 데이터 애널리스트 VS 비즈니스 애널리스트 VS 데이터 엔지니어, 어떻게 다를까? (+연봉비교)"
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- Опубликовано: 24 сен 2024
- Job Posting의 정보를 기반으로 데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트, 비즈니스 애널리스트, 그리고 데이터 엔지니어가 각각 어떤 역할을 하며 어떻게 다른지 알아봅니다. 마지막에 연봉비교도 있으니 끝까지 놓치지마세요!
LinkedIn: / seankwon1014
커피챗(1:1 상담 서비스): bit.ly/DSNOTE
FastCampus: fastcampus.co....
비즈니스 문의: snkn1959@gmail.com
![[데이터 분석가] 네카라쿠배 5년차가 알려주는 취업 로드맵 A to ZㅣSQL, 인턴, 자격증, 채용공고](http://i.ytimg.com/vi/lmFltTxj77M/mqdefault.jpg)
메모: 회사 이름 보다 포지션 이름이 훨씬 중요하다.
현재 BA 전공으로 미국에서 석사 예정인 학생입니다. 명쾌하게 설명해주신 부분 감사드려요! 과 특성상 Visualization tool에 대한 요구도나 Decision-making을 위한 Analytical skill 요구도가 상대적으로 높은데, 저는 그 중에 Data Science Track을 마이너로 선택해서 말씀해주신 것처럼 Data Scientist를 노려보려고 해요. 다른 분야까지 잘 분석해주신 덕분에 목적이 명확해진 것 같아 마음이 한결 편해요. 정말 감사드립니다!
저도 그와 비슷한 루트로 왔으니 잘 판단하셨다고 생각합니다 :)
영상 정말 잘봤습니다.. 감사합니다! ^___^ 저는 현재 한국에서 데이터사이언스전공중인 이제 5학기째 되는 학생입니다.
영상을 통해, 많은 의문들이 해결됐습니다.
또 채널을 오늘 알게돼서, 처음 뵙는데, R vs Python 영상, 데이터사이언티스트 Portfolio 영상도 기대되네요!! 내일 꼭 봐야겠습니다!!
추가로, 영상에서 설명하신 것 외에 질문하고 싶은 내용이 있는데, 따로 이메일 드려도 될까요??
네, 아래 주소로 메일주세요~
snkn1959@gmail.com
한국도 스타트업들이 개발직군에 공격적으로 연봉을 책정하는 경우가 많아졌습니다. 곧 미국처럼 테크직군 내에서도 어떤 스킬을 가지고 있는지에 따라 연봉이 크게 차이가 날듯합니다. 지금도 점점 그렇게 가고 있구요.
좋은 변화네요! 대기업에서도 이런 트렌드가 정착되길 기대합니다 :)
통계학과 대학원 진학 예정이고 빅데이터 분야를 목표로 하고있었습니다.
정확히 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트를 거의 비슷하게 생각하고 있었는데
영상 보고 나서 제가 원하는 직군이 데이터 사이언티스트 였다는 걸 알게 됐습니다. ㅎㅎ 감사합니다.
조금이나마 도움이 되었다니 다행입니다 :)
다른건 차이 설명해주는 경우가 많은데 반해 BA/DA 정보는 잘없어서 궁금했는데 이렇게 깔끔하게 설명해주셔서 너무 감사합니다ㅠㅠㅠ 역시 둘 차이는 크지 않은데(BI툴, SQL 필두에 가끔 R or 파이썬) 회사마다 차이가 있나보네요!
네, 아무래도 회사마다 편차가 크기 때문에 확실한 것은 각각의 job posting을 확인하시는 것이 가장 중요합니다.
제가 궁금증으로 찾아본 많은 영상들중 가장 도움되는 영상이었습니다!!감사합니다^^
힘이 되는 댓글이네요! 감사합니다 :)
Data Science Immersive bootcamp 를 갓 졸업하고 준비하고있는 취준생 입니다. 유익한 영상 잘 보고 갑니다, 감사합니다
응원하겠습니다!
오오오 형님... 유튜브 시작하셨었군요 ㅎㅎ 우연찮게 발견하게 됐습니다. 아는 얼굴이 썸네일에 똬악 나와서 개깜짝 놀랐습니다 ㅋㅋㅋ 잘 지내시는군요. 유튭 대박나시길 빕니다!
잘 지내시죠? 이니셜 보니 누군지 딱 알겠네요 ㅎㅎ 감사합니다 :)
감사합니다! 구분 값이 확실해졌습니다!
도움이 되었다니 다행입니다 :)
안녕하세요 선생님 영상 간혹 보다가 데싸로 취업을 하게 되었습니다! 좋은 영상 앞으로도 많이 기다리겠습니다 감사합니다
데이터베이스 지식이 없어서 매우 걱정이 됩니다 ㅎㅎ :(
오!! 진심으로 축하드립니다! 데이터베이스 지식은 저도 학교에서 배운 얕은 지식으로 시작해서 일하면서 배웠으니 너무 걱정하지 않으셔도 됩니다 :) 물어보면 다 알려줄거에요~ 모르는데 안물어보고 가만있으면 그땐 진짜 모릅니다.
@@데싸노트 열심히 물어보려고 합니다 ㅎㅎ 감사합니다!! 회사다니면서 무슨 공부하면 좋을지 들어가서 여쭈어보려구요!! 매번 정돈된 듯한 영상들이 너무 좋아요😃😃
와,, 진짜 제가 찾던 채널이네요. 저 역시 국내 학부 문과 출신이고 완전 문과 직장인인데, 아예 다시 유학으로 대학원 가서 데이터사이언스 ( 혹은 금융쪽) 쪽으로 가려고 하는데..
화아팅입니다 :)
너무 유익합니다👍🏼👍🏼👍🏼
도움이 되셨다니 감사합니다
정말 좋은영상입니다. 감사합니다
힘이되는 댓글 감사합니다 :)
안녕하세요. 현재 대학을 휴학하고 IT 회사를 다니며 데이터를 다루게 되면서 앞으로의 진로와 학업을 데이터 쪽으로 방향성을 정해볼까 합니다. 또한, 현재 하는 직무인 전략/기획에 데이터를 추가하고 싶은 느낌이라 명확한 잡 구분이 필요했는데 정말 도움이 많이 되었네요!!
유익한 영상 정말 감사드립니다!
좋은 댓글 감사합니다 :)
저는 학계에 있어서 이렇게 자세히는 잘 몰랐는데, 아주 유익한 영상이네요 ㅋ
더 좋은 영상 올릴수있도록 노력하겠습니다 :)
영상 너무 잘 봤습니다! 저는 현재 미국에서 회계와 BA 복수전공을 하고 빅포에서 근무하고 있습니다. 학생 땐 BA를 그저 추가적인 스킬정도로만 생각했었는데 이 쪽 분야에 관심이 생겨 전공을 살려 이직을 도전해보려고 합니다. BA 관련 근무경험이 없어 걱정인데 석사를 하는 것이 좋을까요 아니면 말씀하신 직종들을 어플라이 해도 괜찮을까요? 이미 졸업을 해서 신입으로 갈 수 있는지도 애매한데 석사를 가자니 똑같은 BA라 학비 등등 고려해볼게 많아서 고민이네요 미리 감사드립니다!
너무 늦게 답변드려 죄송합니다. 일단 이 질문에 대한 답변은 너무 뻔한 답변밖에 못드릴것 같습니다. 당연히 석사를 하는게 훨씬 유리합니다. 꼭 Business Analytics 아니더라도, 통계나 Data Science 쪽으로 하시는 것도 방법입니다. 물론 석사 없이 바로 쟙을 구할 수 있다면 그게 더 좋겠지만 현실적으로 요즘 쟙마켓에서 학부 학위만으로는 어려운듯합니다. 저도 요새 채용을 위해 레쥬메도 보고, 인터뷰도 보고있는데, VP선에서 레쥬메 필터링 한번 하고 들어오는거 보면 다 석사 이상이더라구요. 그래도 혹시나 가능성을 체크해보는 차원에서, 현재 상태로 몇몇 포지션에 어플라이해보시고 인터뷰가 오는지 보시는것도 도움이 될것 같습니다.
선생님 영상 잘봤습니다!!!!!!!!!!!!
영상보면서 글로 요약하다 생각난것들을 토대로 질문적어봤어요..장문이라 일단 죄송합니다..!
1.영상에서 통계에대한 지식은 통계학의 통계방법론에대한 원리의 이해가 중요한가요?
아니면 통계프로그램에대해 다루고 이해하는것과 통계치에대한 이해를 말하는것인가요?
2. 수학적지식도 필요하다고했는데 당연히 대한민국 수능수학에서 요구하는 수능문제형 수학은 아닐거라고 생각하는데맞나요??
만약아니라면 어떤 사물을 볼때 수학적시각으로 분석하는 그런 수학적시각이 필요한것인가요? 데싸를 예로들면 데이터를 수학적시각,방법론으로 분석하는 그런것인가요?수학적 영감..?아이디어?(제가 막 머리속에 뭔가 떠오르는데 어떻게 문장을 만들어야할지 난감하네요 ㅠㅠ)
3.심리학?사회학?문화학?같은 겉으로는 안보이지만 인간의 의사판단에 중심이되는 힘?규칙?이론에대해 탐구하고 가치를 찾아내려는 학문이라고 저는 지금까지 그렇게 이해했는데 저는 인문학을통해 얻을수있는것은
개인아니면 개인이모여이룬 집단이 어떤 과정?행동을 통해 어떤 시각적 결과를 내놓았을때 이 개인,집단의 1차적 결과의 배후에 어떤어떤~영향이 있었을것이다,아니면 있었을수도있겠다라고
인문학적 시각으로 그들을 분석하는 능력이라고 생각하는데요.. 또 막스베버는 사회학의 할일이 "모든 개인적 행위들의 배후에있는 의미를 이해하는것"이라는 말을 한것처럼 말이죠..
그래서 저는 인문학 철학 사회학을 공부하면서 느낀것은 인간들이 만들어낸 결과를보고 그 뒤에 뭐가있다고 의심하는 비판적 시각을 얻을수있고 그후 그들을 나름대로 공부한 이론을 통해 인문학적으로 분석 해내고 납득이 될만한 주장과 근거를 제시해야하는게 철학,사회,문화,심리학 즉 인문학이라 생각합니다..(과학적방법론으로 명확하게 증명할수있는 이론은 매우적지만..)
그래서 사회학을 전공하신 그래도 인문학적성향이있으신 데싸노트님께 혹시 이런 인문학적 시각이 어떤 데이터가 의미하는것 이해하는것 어떤 실마리를 찾아내는데 도움이 된다고 생각하시는지!? 더아나가 혹시 현재 데이터를 분석해내시고 가치를 찾아내고 조직에 전달하는 업무가 데싸의 일이라고..아직 헷갈리지만 그렇게 생각하는데 혹시 이 일을 할 떄 이런 시각을 활용하고 계신지 정말정말 궁금합니다..
인간들이남긴 정보를 분석해내고 가치를 창출해내는 직업 데이터 싸이언티스트 애널리스트라는 직업을 알게되었단것도 기쁘고 사회학을 전공하시고 데싸업무를하고 계신 유튜버님이 이런 채널을 운영중이며 제가 찾게된것도 너무 행복합니다...ㅠㅠ 저너머 뉴욕에서도 늘 좋은하루 되셨으면 좋겟습니다!!
1. 원리에 대한 이야기였습니다. 프로그램 다루는건 오히려 파이썬에 더 집중하는게 좋다고 봅니다.
2. 여러 방면에서 영향이 있습니다. 기본적으로 통계적 이론을 이해할 수 있는 수학적 지식도 필요하고, 사고력으로 보자면 보다 로지컬하고 효율적으로 코딩할수 있는 능력이 되겠죠.
3. 개인과 사회에 대한 프레임보다는, 보다 본질적으로 방법론적인 차원에서 도움이 된다고 봅니다. 말씀하신 내용이 결국 '알고보면 이런 배경이 원인일 수 있지 않을까?' 인데, 이것을 찾아내는 것이 피쳐 엔지니어링 방법 중 하나이고, 저는 피쳐 엔지니어링이 가장 중요한 파트라고 봅니다. 또한 더욱 직접적으로 연관이 있는 분야로는 UX쪽 데이터 사이언스가 아닐까 싶네요.
@@데싸노트 감사합니다. ux 데이터 사이언스 관련해서 찾아보겠습니다.ㅎㅎ 좋은하루되세요! 구독꾸욱..
아무래도 미국은 직무급이라 그렇죠
맞습니다. 요즘은 한국도 이러한 모습을 조금씩 보인다고는 하던데, 좋은 변화가 있었으면 좋겠습니다 :)
영상 너무 유익하게 잘 봤습니다!! 혹시 몇가지만 여쭤보겠습니다 😅
지금 system development 학과 다니면서 선택 과목 을 database 관련으로 다 들어서 data engineer 가 되고싶은데, 데싸노트님이 생각하시기에, data engineer 신입, 인턴으로써 어느정도의 기술이 있으면 될 것 같다 ,
그리구 혹시 개인 공부로 졸업 전에 관령된 공부를 따로 하고싶은데 조언좀 부탁드려도 될까요? 😊
감사합니다!!
저도 같이 일해본 경험만 있지, 직접 해본 포지션은 아니라 좋은 답변이 될지 모르겠습니다. 일단 SQL 스킬이 가장 중요하겠고 기본적인 파이썬 정도도 해두시는게 좋다고 봅니다.
SQL 관련해서는 엄청나게 복잡한 쿼리를 얼마나 깔끔하고 읽기 쉽게 짜느냐와, 버든이 제일 적게끔 만드는게 중요하다고 봅니다. 말은 이렇게 하지만 저도 사실 가장 효율적으로 쿼리를 짜는 부분에 있어서는 부족한 부분이 많아서 더 많은 도움은 드리기 어렵습니다.
마지막으로 DB에 대한 폭넓은 지식도 큰 도움이 될것 같습니다. 요새 나와있는게 워낙 많아서 개념적으로나마 폭넓게 공부하시면 도움이 될듯합니다.
@@데싸노트 답변 정말 감사합니다 😭😭😭 SQL이랑 파이썬부터 준비 해여겠네요 :) 죄송한데.. 하나만 더 여쭤봐도 될까요??
기본적인 파이썬이 데이터 관련해서 파이썬을 사용할 줄 아는걸 말씀하시는거죠?!?
좋은 영상 감사합니다. 질문 : 4개의 직군에 대해서 모두 개발직군이라 할 수 있나요? 제 생각은 BA만 제외한 3개 직군은 개발직군이라 할 수 있을 것 같은데 / 이 부분도 저를 포함해서 많이들 헷갈려 하시는것 같아서요!
BA는 확실히 제외되고 DA도 개발직군이 아닌 경우가 많습니다. DA에게 코딩을 요하는 정도가 회사/포지션마다 다르니 케이스마다 다를수 있습니다.
데싸님 영상 하나하나가 넘 유익해서 전 영상 2회독 했습니다! 질문 하나 드려보자면, 제가 통계학과 편입을 위해 자소서를 쓰고 있는데 듣기로는 교수님들께서 데이터사이언티스트는 너무 뻔하다고 하셔서요,, 혹시 데이터 사이언스분야이긴 하지만 공학쪽보단 통계나 경영쪽에 더 가까운 직종? 도메인? 이 있을까요? 관련하여 조언해주시면 정말 감사합니다!!
통계쪽 포커싱하실거면 메디컬이나 리서치쪽이 좋구요, 경영 관련된거면 마케팅쪽으로 포커싱하는게 좋습니다. 근데 통계 전공을 하실거면 마케팅보단 메디컬이나 리서치 쪽이죠~
@@데싸노트 감사합니다! 혹시 비지니스 애널리스트 역량을 위해 빅데이터 차원축소연구는 거리가 있을까요!?
@@ciccic1100 차원축소는 알겠는데 차원축소를 연구한다는게 어떤 의미인지 잘 모르겠습니다만, 일단 차원축소는 머신러닝 기법중 하나이고 데이터 사이언티스트라면 당연히 할줄 알아야하는 내용입니다. 다만, 비즈니스 애널리스트라면 차원축소를 사용할 일이 있을지는 의문입니다. 일반적으로 비즈니스 애널리스트 포지션에서는 차원축소를 사용할 일이 잘 없지않을까 생각합니다.
@@데싸노트 저도 그 생각을 들어서 여쭤봤습니다 ㅠㅠ 연휴에 시간내서 두번이나 댓글 달아주시고 넘 감사드려요!! 코로나 조심하고 앞으로도 영상 꼭꼭 챙겨보겠습니다~~~
안녕하세요 영상 잘 봤습니다:)
한국 경영대학의 BA과정을 보면 공학 통계학 수업이 Data science학과보다 적은 것 같더라구요(연고서강한양 등) 여길 나와도 data science로 취업하는데 문제가 없을까요? 석사에서 이수한 교과목이 중요한지 아니면 제가 따로 더 공부를 해서 보완할 수 있을지 고민되네요..!
저도 BA쪽으로 전공한 입장으로, 개인공부를 통해 충분히 보완할 수 있다고 봅니다. 이 분야가 애초에 학교 수업만으로 모든것을 커버하기엔 기간에 비해 내용이 방대하고, 계속 새로운 내용이 나오는만큼 혼자서도 꾸준히 공부해야합니다.
@@데싸노트 감사합니다:) 결국 자기 역량인 걸 아는데도 괜히 불안해서 여쭤봤어요..꾸준히 성장하고 열심히 해야겠죠. 늘 좋은 영상 감사합니다!
데이터 애널리스트를 준비하는 초심자입니다.
제가 파이썬으로 시각화하는 연습을 한지 되게 오래되었는데 프로그래밍언어보다
google/adobe에 대해서 더 설명하시네요 ㅠㅠ 그럼 파이썬보다 sql과 Bi tool 연습을 더 해야하나요?
일단 데이터 애널리스트나 사이언티스트 모두에게 SQL이 기초체력이라 볼수있고, 데이터 애널리스트에겐 BI Tool이 주무기, 파이썬이 보조무기 정도로 생각하시면 되겠습니다. 데이터 싸이언티스트는 파이썬이 주무기, BI Tool이 보조무기가 되겠구요. 일단 SQL 실력은 탄탄하게 해두시는게 좋은데, 커버해야할 영역 자체가 넓지않고 난이도가 어렵지도 않기때문에, 복잡한 쿼리를 무리 없이 작성할 수 있게끔 경험을 많이 해보시는게 좋습니다. 그 다음은 BI Tool을 어느정도 능숙하게 다룰 수 있을정도로 준비하시고, 파이썬은 덤이라고 생각하세요. 파이썬을 요구하지 않는 데이터 애널리스트 포지션도 많습니다만, 할 수 있다면 당연히 더 좋겠죠 :)
@@데싸노트 시각화 툴로 태블로를 많이 사용하던데 파워BI로 해도 괜찮나요? 태블로가 가격이 좀 부담되더라고요...아니면 태블로 퍼블릭으로도 해도 괜찮을까요?
@@sungjaejang3210 태블로 퍼블릭으로 하시면 됩니다. :)
안녕하세요. 좋은 정보 감사합니다. 데이터사이언스를 지망하는 고등학생입니다. 어떤 과목들을 듣고 어떤 활동을 하면 좋을지 궁금합니다. 미적분, 물리, 컴싸 과목들 위주로 들으면 될까요? 문과 과목도 좋아해서 역사랑 이콘도 듣고 싶은데 중요도는 어떤 과목이 더 높을까요?
이전 댓글에 포괄하여 답변드렸습니다~
@@데싸노트 감사합니가
안녕하세요 영상이 저한테 도움이 많이 되었습니다! 제 직무와 관련해서 질문이 있어서 댓글남겨봅니다.
저는 경력 2년 정도된 개발자입니다. DB에서 데이터 쿼리해와서 차트나 그래프로 대시보드에 뿌려주는 일을 하고 있는데요.
BI같은 Tool을 쓰는건 아니고 Highchart 같은 자바스크립트 라이브러리를 활용해서 뿌려줍니다.
자바 컨트롤러나 sql 데이터 쿼리는 단순한 편이고 오히려 프론트쪽에서 하는 일이 거의 70%입니다.
이 경우에도 데이터 에널리스트 역할과 비슷하다고 볼 수 있을까요? 아니면 그냥 프론트 개발자에 가까울까요?
프론트 개발쪽에 더 가깝다고 봅니다. 영역을 좀 더 넓히시면 데이터 엔지니어쪽도 되실것 같구요. 데이터 애널리스트는 성격이 꽤 다른게, 일단 뿌려진 데이터를 이용하는 포지션입니다.
안녕하세요. 어릴때부터 해외생활 열망하다가 군대 갔다와서 늦게나마 외국에서 재입학 한 학생입니다. 데이터 분석가를 꿈꾸며 공부하고 있지만 나이가 25살이라 좀 많이 신경쓰여서 그런데 데이터 분석가로 취업한다는 가정하에 혹시 미국이나 유럽 같은 경우는 취업할 때 나이 많이 보나요?
애초에 레쥬메에 나이가 들어가지 않기 때문에 정말 나이는 안봅니다. 학력이나 경력등으로 나이를 추론할 수는 있겠으나, 별로 관심없어보입니다. 제 VP는 제 나이 가늠도 못하고 있는것같거든요ㅎㅎㅎ
유익한 영상 감사합니다 데싸님!
데이터사이언스 전공을 배우고있는 재학생입니다.
꼭 이쪽으로 진로를 설정하고 싶은데 r프로그래밍 관련해서 어려움을 겪는중입니다. 처음부터 다시 공부하려하면 어떤 패키지위주로 공부해야 효율적일까요? 또 제가 경영을 복수전공으로 선택을 했는데 이런 능력의 경우 기업에서 원하는 직종이 무엇인지 궁금합니다!
동문서답이긴한데 R을 쓰시는 이유가 따로 있으신가요? 아니면 파이썬은 이미 충분히 하셔서 R도 공부하시는건가요? 저도 R로 시작하긴했으나 최근에는 거의 사용하지 않아서 라이브러리 이름도 가물가물합니다... ㅎㅎ 아 그리고 경영 복수전공이면 분석을 비즈니스에 적용하는 쪽에 메리트가 있을건데, 그러면 완전 개발 100%인 직무보다는 좀 더 비즈니스에서의 활용을 고민하는 직무가 좋겠네요. 포지션 이름 자체는 차이가 없을거고 직무설명을 보고 차이를 확인하셔야합니다.
안녕하세요. 데싸 쪽 미국 석사 준비중인 직장인입니다. 설명 덕분에 많은 이해가 되었습니다. 이렇게 저렇게 리서치 해보니, 데싸로서 통계적 지식이 많이 요구 된다는 분도 계시고, 생각보다 프로그래밍 스킬이 많이 요구 된다는 분도 계신 것 같습니다. (아마 industry에 따라, 직종에 따라 다른 부분 인 것 같습니다). 그래서 데싸 석사보다는 통계학 석사 혹은 가능하면 컴싸 석사로 가라는 조언주는 분들이 종종 계신데 어떻게 생각하시나요? (앞으로 어떤 직종으로 일할지 모르는데 이에 앞서 이를 결정해서 통계 혹은 컴싸로 대학원을 간다는게 risky 한 것 같긴 해서요)
온전한 개발자가 되고자 하지 않는 이상은 CS 석사는 오바 인 것 같으나, 통계 석사는 프로그래밍 스킬과 visualization skill 등을 조금 덜 배울지 몰라도 충분히 개인이 독학 가능한 수준이라는 가정 한다면, 오히려 데싸 석사보다 통계 부분을 깊이 있게 이해하여 향후 보다 다양한 업무의 problem solving에 도움이 될 것 같다고 생각되어서요. 이런 관점에서 통계 석사가 조금 더 적합하지 않을까 준비하는 입장에서 생각해보았습니다. 의견 부탁드리겠습니다 :) (데싸 석사를 하면 통계석사보다 프로그래밍 스킬과 비주얼 스킬은 좀 더 배울지 몰라도 통계 부분을 나중에 독학하는게 더 빡세지 않을까 생각되서요)
좋은 질문 감사합니다. 제가 요새 느끼는 것들에 대한 적절한 질문이어서, 이걸로 영상한번 만들어야겠다는 생각도 드네요. 저는 통계와 CS중간인 전공이어서 둘다 배워야 할 입장에 있는데, 지금 계속 아쉬운부분은 CS쪽입니다. 요즘 데싸에게 디플로이먼트 수준까지 요구하는 곳도 늘기 때문에, 저도 독학해서 결국 디플로이를 했네요. 쉽진 않았습니다. 통계쪽도 부족하니 이래저래 공부를 많이 했지만, CS쪽 공부보단 나았습니다. 그런데 말씀하신 것처럼 어떤 분야에 가냐, 어떤 매니져를 만나냐에 따라 다릅니다. 구현하는 것보다 해석 및 새로운 접근을 중요하게 생각하는 매니져를 만나면 통계가 더 중요할 수 있습니다. 그런데 우리는 어떤 분야에서, 어떤 매니져와 일하게 될지 사실 알 수 없죠. 유학생으로써 취업은 그냥 받아주면 감사하게 가야하는게 현실이니까요 ^^; 그래서 제 추천은 일단 그 중간점인 데싸를 하라는 것, 아니면 해석이나 새로운 접근법을 찾아내는게 좋으시면 통계, 앱이나 웹에 직접 구현하는것까지 만들어보는게 좋으시면 CS가 좋다고 말씀드리겠습니다.
@@데싸노트 상세한 답변 너무 감사합니다. 생각정리가 조금 더 되네요. CS 스킬 독학을 제가 너무 가볍게 생각했네요 ㅎㅎ아직 아무것도 손도안댄입장이지만 통계, CS대학원까지 지원하려고하면 선수과목이 너무 늘어나서 미리 결정을 하는게 좋을 것 같아 고민하게 되었던 부분입니다. 말씀주신 것을 생각해보니 한쪽에 올인하기보다 중간인 DS에서 시작해서 양쪽 기본은 배우고 뿌리를 뻗어나가는게 더 적절할 것 같다고 생각되어 그러한 방향으로 준비하되, 만약 선수과목이 과하지 않으면 통계, CS 도 적절히 섞어서 지원해보겠습니다. 감사드립니다! :)
현재 데이터사이언스와 산업공학중에 고민중인데요 학부부터 데이터 사이언스를 하는것과 산업공학을 전공하고 데이터사이언스를 하는것 중에 어떤 것이 전망이 좋을까요?
이건 좀 어려운 질문이네요. 산업공학이 아무래도 좀 더 범용적인 반면, 데이터 사이언스는 좀 더 전문적이라는 차이가 있겠으나, 어느쪽이든 데이터 사이언스 분야로 진출하기에는 문제없는 선택지입니다. 말씀드린 범용성과 전문성의 차이도 사실 학교에서 배우는 수준에서 명확히 갈리기보다, 결국 커리어를 어떻게 쌓아나가냐가 더 중요하니 다른 요소들을 함께 고민해서 결정하시면 될듯합니다.
안녕하세요, 국내 스타트업에 data analyst로 취업해서 NLP관련 프로젝트 포함 약 1년간 경력을 쌓았습니다. 딥러닝 모델링과 deploy까지 경험을 해본 상태이고 개인적으로 적성에 잘 맞는다고 생각합니다. 저도 data scientist가 궁극적인 목표입니다.
이번에 데이터 엔지니어링쪽으로 또다른 스타트업에서 제안이 들어왔는데요, snowflake라는 핫한 솔루션을 경험하고 sql과 db관련 역량을 늘릴수 있는 좋은 기회라고 생각돼서 고민중입니다. 한번 데이터 엔지니어를 경험하는 것이 데싸가 되는데 도움이 될까요? 소중한 의견 주시면 감사하겠습니다~
늦게 답변드려서 죄송합니다. 일단 지금까지 해온 경력이 이미 데이서 사이언티스트에 많이 걸쳐있다는 생각이 드네요. 때문에 지금의 경력을 유지/발전만해도 충분히 데이터 사이언티스트 포지션으로 넘어갈 수 있어보입니다. 말씀하신 데이터 엔지니어 포지션도 분명 데싸 역량에 도움이되는 부분이 있습니다만, 데이터 사이언티스트가 최종 목표라면 오히려 지금 하고계신 일이 더 부합하는 경력을 많들어낼 것 같네요.
@@데싸노트 댓글 감사합니다! 많은 도움이 되었습니다. 저역시 cs백그라운드가 아니다보니 전반적인 네트워크나 정형데이터와 db에 대한 이해가 부족하다 느꼈는데 약점에 집중하는 것 보다 강점을 강화하고 차근차근 약점을 줄여보겠습니다 :)
미국 데이터사이언티스트 취업을 하려면 데이터사이언스대학원 석사 수준으로 가능한가요?? 동영상의 데이터사이언티스트 연봉관련자료의 석사와 박사 2개의 비율은 어느정도 될까요??
능력만 된다면 석사만 해도 기회는 충분히 많습니다. 연봉관련 관련 자료는 석박 구분까지는 되지 않아서 비율은 알수 없습니다.
안녕하세요. 이분야에 대해 궁금한게 많았는데 유익한 영상 감사합니다.
데이터 싸이언티스트는 혹시 석박사 이상이
보편적인가요?
네, 현재까지 분위기는 석박사 이상이 대다수입니다. ㅠㅠ
@Ted Koo 지원하는거야 할 수 있죠. 다만, 대부분 서류들이 시스템에 의해 필터링 되기 때문에, 조건 충족이 안된 서류가 사람 손에 넘어갈 가능성은 매우 낮습니다.
안녕하세요. 현재 rising junior이고 미국에서 경영학사 과정을 밟고 있으며 저희 학교 경영 프로그램 내에서 정보경영학 (information systems)를 공부 중입니다. 졸업하기 전에 tech 산업에서 data/business analyst로 취업하는게 목표인데요.
opt requirement 왈 전공이랑 맞는 포지션을 얻어야 하는데 경영학부생 (bba) 신분으로서 business/data analyst 취업 길을 선택하는게 유리할까요? 저는 최대한 msba 석사를 안 밟고 data/business analyst로 취업해서 경력 쌓고 data scientist로 직책을 옮기고 싶습니다. (외국인이 미국에서 취업할 때 비자 문제가 걸려서 최대한 디테일하게 물어봅니다ㅠ)
일단 제가 information systems의 커리큘럼을 잘 몰라서 정확한 답은 못드리지만, 만약 배우시는게 데이터 사이언스와 엮을 수 있는 여지가 있다면 바로 데이터 사이언티스트로 시작하는게 더 좋습니다. OPT 시작해보면 아시겠지만, 누가 이걸 객관식 문항 마냥 전공과 맞는 직책인지 판단하기보다는, 하는 일과 전공관의 관련성을 서술하는 것이기 때문에, 엮을 수 있다면 문제가 안됩니다. 다만, 경영학사 학위만으로 바로 데이터 사이언티스트 포지션을 따내는게 쉽지 않습니다. 데이터 사이언티스트를 1순위로 두시되, 2순위로 데이터 애널리스트를 고려하시는게 좋을것 같습니다.
@@데싸노트 디테일한 답변 정말 감사해요! 데싸님 영상들 보면서 데이터에 관련된 취업 정보 많이 배우고 있습니다!
@@데싸노트 질문 하나만 더 여쭐게 있어서 댓글 다네요. 아직도 졸업할 때까지 시간이 있고 경영대 안에서 데이타 job requirement에 있는 프로그래밍 언어들이나 시각화 툴들을 가르쳐 줘서 데이타 분석가를 지원하는데 더 유리하다고 생각했습니다. 데싸노트님께서 여지가 있다면 바로 데이타 사이언티스트로 시작해보시는 걸 추천 하셨는데 석사 과정이 없으면 1차 서류 면접에서 기계가 탈락 시키지 않을까요?
국내 ba석사과정 준비중인 학부생입니다. 국내에서도 ba석사 이후에 커리어를 쌓으면서 통계나 프로그래밍 측면에서 추가적인 공부를 하면 데이터 사이언티스트까지 될 수 있을까요? 구성된 교과목들이 있는데 혹시 봐주실 수 있으시면 메일로 보내드리겠습니다.
말씀하신 루트대로 하셔도 가능할 수 있습니다. 다만 뭔가 충분히 어필할만한 커리어나 프로젝트가 있어야겠죠?
메일로 연락주셔도 되고, 영상이나 게시판에 커피챗 링크가 있으니 더 자세한 이야기가 필요하시면 커피챗으로 신청해주셔도 됩니다~
빅데이터 어널리스트 준비중입니다 혹시 취득하면 좋은 자격증 추천해주실수 있나요?
안녕하세요, 답글이 늦어졌네요 죄송합니다 ㅠㅠ 사실 이 분야에 있어서 자격증은 딱히 의미있는게 있는지 모르겠습니다. 한국에서 발행되는 것이건, 해외 온라인 사이트 등에서 나오든 certificate이든 큰 메리트는 없어보이구요. 차라리 AWS나 tensorflow에서 발행되는게 어필이 될것같은데, 애널리스트면 굳이 그렇게까지 할필요는 또 없어보이고... 그나마 현실적인 수준은 Tableau가 아닐까 싶네요.
산업공학과 학생입니다 학교에서
통계학과 파이썬을 배워서
빅데이터분석기사를 따려고 생각중인데
이거는 데이터~~으로 분류될까요?
제가 질문을 잘 이해 못하겠네요 ^^; 일단 제가 이해한대로 답변드리자면, 해당 자격시험은 데이터 관련 직종(~~)으로 분류된다고 봅니다.
와 저는 미국은 아니지만 독일에서 데이터사이언스 석사중인데 너무 도움이 됐어요 ! 평소에 궁금했던부분이었거든요. 혹시 data analyst 나 business analyst쪽으로 가려면 혼자 어떤식으로 준비해야할까요? 아무래도 학교 커리큘럼은 프로그래밍 위주거든요 ㅠ
이미 석사프로그램을 하고계시니, 거기에 추가적으로 독학하셔야할 부분을 코멘트 드리자면, Tableau나 PowerBI 같은 프로그램 익숙해지시고, GA도 수요가 많으니 알아두시면 좋구요. SQL은 이미 하시고계시겠지만 능숙하게 쓸 정도로 준비하시면 좋습니다.
안녕하세요, 이제 막 준비하려고 하는 비전공자입니다.. 궁금한 건 많지만 물어볼 데는 많이 없어 이런 식으로 나름의 정보를 얻어 가면서 준비중인데요
시스템엔지니어 쪽으로 흥미가 생겨 알아보는 와중에 데이터 사이언티스트나 데이터 엔지니어 쪽까지 오게 됐네요 직접 해 보면서 또 생각이 바뀔 수 있겠지만 현재로써는 엔지니어 쪽으로 일을 하고 싶은데 나름대로 생각해 본 그림이 어떤지 조언을 받고 싶어서 이렇게 댓글 남겨봅니다
결국 다다익선인 것 같아 처음 준비하면서 배우는 건 개발자 쪽으로 해서 풀스택 쪽으로 해서 자바로 시작한 뒤 추후 경력을 쌓아 이직을 생각할 때쯤 엔지니어 쪽으로 전환하는 방향으로 생각하고 있습니다 어떻게 생각하시는지 현업에 계신분의 의견과 조언을 구하고 싶네요...
에고 죄송하게도 이건 제가 답변할 수 있는 영역이 아닌것 같습니다... 데이터 엔지니어쪽까지만 해도 제가 답변을 커버하기 힘든 부분이 많은데, 개발자영역까지가면 제가 유익한 답변을 드리기 어렵네요 ^^; 이건 현직 개발자분들에게 문의하시는게 좋을듯합니다.
이건 진짜다.
감사합니다 : )
데싸노트님 혹시 데이터 브릭스가 무엇인지 간략하게 답글달아주실 수 있나요? 데이터 과학자, 엔지니어, 애널리스트들이 모두 협업할 수 있게 돕는다는데 사실 이해가 잘 안가서요 혹시 데이터브릭스 들어보신적 있으싱가요???
데이터브릭은 데이터 웨어하우스 서비스를 제공하는 하나의 플랫폼입니다. 저는 데이터브릭은 써본적은 없고, snowflake를 사용하고 있습니다. 기본적으로 데이터 웨어하우스 서비스이며, 거기에 더해 대쉬보드를 붙이거나, python, Java 등 다양한 language와 연동할 수 있습니다.
@@데싸노트 데싸노트님 답변 남겨주셔서 감사합니다. 제가 아직 이해가 부족해서 그렇습니다. 데이터 웨어하우스 플랫폼이라는 게 빅 데이터를 데이터브릭스나 스노우플레이크에 '저장'? 할 수 있게 하는 개념인가요? 하둡이나 스파크로 저장이 가능하다고 알고 있는데 이런 플랫폼이 주는 이점이 잘 이해가 안갑니다. 혹시 데싸노트님의 의견이나 생각 덧붙여주실 수 있으실 까요?
구체적으로 여쭤보면 데이터브릭스나 스노우플레이크에서 데이터 과학자, 엔지니어, 애널리스트간의 '협업'이 가능하다는 게 맞나요? 빅 데이터를 이 플랫폼들에 '연동' 시켜놓고 그 위에서 세 직업이 일을 한다고 이해해도 될까요? ㅠㅠㅠ
@@leejenny2826 데이터브릭스가 애초에 스파크 기반으로 만들어졌습니다. 원래 둘다 같은 조직에 의해서 만들어졌구요. 이점이라고 하면 구글 클라우드처럼 다양한 서비스를 한곳에서 제공하는게 아닐까싶네요. 예를들어 굳이 코딩을 하지 않는 비즈니스 애널리스트도 여기에서 쉽게 대쉬보드를 만들수도 있구요. 협업에 대해서는 말씀하신대로 이 플랫폼 위에서 각각 다른 포지션의 사람들이 일을 할 수 있다는 것이고, 현실적으로는 각각 다른 사람이 별개의 프로젝트를 같은 공간에서 하는 경우도 많겠죠.
감사합니다 데싸 노트님 ! 덕분에 쉽게 이해했습니다 감사합니다.
안녕하세요, 보험업계에서 데이터 애널리스트 인턴을 했던 학생입니다. 혹시 데이터 싸이언티스트 쪽의 진로에 관해서는 석사가 필수 인지 여쭤보고 싶습니다.
학사만으로도 데이터 사이언티스트가 되는 경우도 있으나, 많은 경우 석사 이상의 학위를 요구하기 때문에 많이 유리하긴합니다. 아니면 학사로 데이터 관련된 커리어를 조금 만들고 데이터 싸이언티스트 포지션으로 넘어가시는 것도 방법입니다.
@@데싸노트 데싸님 답변해주셔서 정말 감사드립니다!! 새해 복 많이 받으세요!!
데싸님 안녕하세요
전 우선 데이터사이언티스트의 길을 걷기위해 막 시작한 대학생입니다. 앞으로의 공부 순서에 대해 궁금한점이 있어서 질문 남겨요.
우선 학원보다는 독학으로 해보고싶어서 파이썬을 점프투파이썬 책이랑 기본 인강으로 시작해서 10월달까지 빡세게해서 끝내려고 생각하고있습니다.
파이썬이 어느정도 자리잡으면 그 다음에 무엇을 공부하면 좋을까요? 요새 머신러닝 딥러닝 이런게 많던데 그런쪽을 먼저해야할지 아니면 씨퀄을 공부해야할지 모르겠어요. 데이터싸이언티스트의 필요 공부들을 순서대로 알려주실수있나요?
또한 머신러닝,데이터 마이닝, 씨퀄, 통계를 공부하신 책이나 인강이 있으시다면 추천 부탁드립니다ㅠ 주위에 데이터쪽 관련 사람이 없어서 도움 받을곳이 없네요...항상 감사합니다!
일단 말씀하신것 중에는 SQL이 제일 쉽고 기본이니까 이부분은 일단 가볍게 시작하셔서 좀 꾸준히 감을 유지하는 정도로 하시면 되구요, 제 다른영상에서 다뤘던건데 머신러닝이랑 데이터 마이닝은 묶어서 생각하셔도 될것같습니다. 개인적으로 추천드리는 방법은 파이썬이랑 머신러닝이랑 통계를 다 같이 한번에 하는걸 추천드리는데요, 왜냐하면 그 목적에 맞게 자주쓰이는것들이 있거든요. 기본 파이썬 강의 들으면 분명 나중에 잘 안쓰게 될것에도 시간을 많이 쓰게되고 (물론 알아두면 좋지만), 정작 많이 쓰게될것들이 오히려 다뤄지지 않기도해요. 그래서 머신러닝 코스를 중심으로 거기에 필요한 파이썬과 통계를 붙여나간다는 생각으로 하시는걸 추천드립니다. 개인적으로 학생들 가르칠때도 이런 방법으로하는데 상당히 효과가 괜찮습니다. 저는 책보다는 (사놓고 안봄...)학교 수업, 온라인 강의, 구글링, 이세가지로 주로 공부했습니다. 영어 수업에 크게 불편함이 없으시면 edx랑 udemy 찾아보세요~
데싸노트
감사합니다ㅎㅎ
우선 저런 방식으로 공부해봐야겠네요
혹시 학생들 가르시킨다고 하셨는데 학원에서하시는건가요? 아니면 인강같은게있으신가요?
수업하시는게있으면 배워보고싶네요ㅎ
데싸노트
아 추가적으로 ADsp라고 데이터 분석 준전문가 시험이 있던데 이런 시험은 어떻게 생각하시나요? 위의 공부를 하면서 같이 준비하는게 괜찮을까요?
개인적으로 1:1 튜터링을 하는것도 있고, 패스트캠퍼스랑 인강 촬영중인것도 있습니다. 아직 릴리즈는 안됐구요.
ADsp는 잘 모르겠네요. 일단 한국에만 있는 자격증이고, 회사에서 그걸 어떻게 받아들일지는 모르겠는데... 아무것도 없는거보다야 낫겠지만, 그렇다고 인상적인 요소가 될것같지도 않습니다. 같은 시간을 할애한다면, 저같으면 캐글이나 해커톤을 선택할것같아요.
데싸노트
혹시 괜찮으시다면 저도 튜터링을 받을수있을까요?? 학원은 뭔가 다니기가 꺼려져서 데싸님께 배우면 훨씬 좋을거같아서요!
개인적으로 연락드릴수있는 방법이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다ㅠㅠ
데이터 엔지니어링은 백엔드 엔지니어링과 많이 다른가요?
제가 백엔드 엔지니어와 일할 기회가 별로 없어서 완전 원하는 답변을 드리긴 어렵습니다만, 제가 아는 선에서 답변드리자면 업무의 성격 자체는 둘이 상당히 오버랩 되는 부분이 많고, 데이터 엔지니어의 경우는 프로젝트의 범위가 데이터 사이언스나 BI 쪽에 한정되어있다, 때문에 뭔아 아웃풋을 드러내기도 좀 더 수월하다. 반면 백엔드의 경우는 프로젝트 범위가 광범위하고, 상대적으로 아웃풋을 show off 하기가 어렵다. 다만 연봉은 백엔드쪽이 더 좋다. 정도 입니다...
오와 답변 감사합니다!!
Data analyst Google certification 받으면 직장을 구할수 있나요?지금은 미국에ㅡ있는 유명 테크 회사에서 일하는데 포지션은 데이타 쪽은 아닙니다.
구글에는 6개월 코스이고 파이썬은 포함 아니구요.
개인적으로 certification은 쟙 구하는데에 결정적인 영향을 미치는 요소는 안된다고 생각합니다. 경력이나 프로젝트를 메인으로 어필하고, certification은 보조적인 요소 정도로 생각하시는게 좋을것 같습니다.
안녕하세요 :) 미국대학 학부전공 중 경영대내 business analytics 와 information systems 에 관심이 있는데 , 차이점과 어느 전공이 외국인 취업에 더 유리할까요?? 기술엔지니어쪽 보다 관리쪽으로 더 관심이 있구요
어떤 포지션이냐에 따라 다르긴하겠지만, BA쪽이 더 유리하다고 봅니다. 외국인 여부는 결국 STEM이냐 아니냐에 따른것이니 논외로 하구요. 수년전에는 데이터 관련 포지션에 IS쪽이 그래도 꽤 들어왔었는데, 지금 BA가 생기고 난 이후로는 둘중에서는 BA쪽이 더 선호도가 높으니, 이 분야의 상승세를 보고 결정한다면 BA가 좋다고 봅니다.
데이타사이언티스트에 도움이 되는 자격증을 알고 싶습니다
ADP, ADsP, 빅데이터 분석기사 등이 있습니다.....만, 이 분야에 자격증이란게 그렇게 효용성이 있는지는 잘 모르겠습니다. 준비하는 분들 보면 정말 수박 겉핥기 식으로 시험을 위한 공부를 하는 경우를 많이 봐서요. 물론 시험을 위해서라도 공부를 하는게 도움은 되겠지만, 큰 메리트가 있는지는 아직 잘 모르겠습니다.
영상 잘 챙겨보고 있습니다
항상 유용한 소식 알려주셔서 감사해요
전 현재 대원외고 3학년에 재학중인 학생입니다
대학 입시에서 성균관대 글로벌융합학부에 데이터사이언스 학과에 관심이 있어서 그러는데
대학 입시 자기소개서에 쓰면 좋을법한 내용들이 뭐가 있을까요??
빅데이터 전문가, 데이터 마케팅 전문가를 꿈꾸는 학생들이 하면 좋을 활동들에 대해서 알려주시면 정말 감사하겠습니다!!
인턴이 제일 좋겠지만, 좀 더 접근성이 좋은 아이템은 아무래도 캐글이나 해커톤이겠죠.
@@데싸노트 감사합니다!! 영상 열심히 찾아보겠습니다
저는 현재 사회과학 석사를 전공했구요 SPSS, STATA 활용해서 다양한 모델 구성하고 논문작성 경험과 패널데이터 핸들링도 해본경험도 있습니다. 통계적 깊이는 매우 낮지만(고등학교수준 대충아는정도) 회귀분석, 로지스틱 분석이나 매개조절 등 과 AMOS 구조모형 등 분석을 할 수있습니다. t , F와 관련된 기본적인 분석도 가능하구요. 부트스트랩이나 상관성(다중공선성)문제 등도 해석할 줄 알고 사회과학 내에 고급방법론을 적용한 분석들을 제외하면 왠만한 수준의 통계모형은 이해할 수 있습니다. 현재 빅데이터 머신러닝과 관련하여 R을 주력으로 공부하려고 예정중인데 전망이나 가능성이 있는지 궁금합니다.
어느정도 관련된 공부를 하셨으니, 완전 비전공자들보다는 훨씬 접근하시기 쉬울겁니다. 다만, 저 또한 사회조사 분석사 공부를 해보았기에 가늠컨데, 머신러닝에서 접하는 통계지식들이 경험하신것과 결이 많이 다를 수 있습니다. (그래도 친숙하다는 이유 하나만으로 큰 메리트가 되긴합니다.). 전망이나 가능성은 늘 있다고 말씀드립니다. 미국에서 본 케이스긴하지만, 전혀 무관한 쪽에 있던 사람들도 부트캠프하고 이쪽 분야로 곧 잘 넘어오기도 하니까요. 마지막으로... R보다는 파이썬 추천드립니다. 다음 영상 주제는 이걸로 해야겠네요 :)
연봉은 미국이 합리적이구나
저도 연봉 책정 부분에선 미국이 좀더 나은것같다고 생각합니다~
안녕하세요, 개인적으로 질문 드릴 사항이 있는데요, 메일주소를 알 수 있을까요
snkn1959@gmail.com 으로 연락주세요 :)
항상 좋은 정보 감사합니다. 컴공 비전공자로 상경계열을 졸업예정인 대학생입니다. 제가 하고 싶은 일은 빅데이터의 정보를 활용해서 회사 경영을 기획하거나 빅데이터 정보를 기반으로 판매 아이템 시장 선정하는 일을 하고 싶은데 이런 직군의 포지션은 보통 4개의 직군 중 어디에 해당하나요??
말씀하신 포지션은 비즈니스 애널리스트나 데이터 애널리스트쪽에 가까워보입니다. 이 포지션이 완전 명확하게 구분되지 않기때문에, 회사별로 포지션에 대한 디스크립션 보고 판단하시는게 좋을것 같습니다.
@@데싸노트 감사합니다!
2011122018
너무 유익하네요 감사합니다
힘이되는 댓글 감사합니다 :)