[Q&A] 비전공자가 데이터사이언티스트로 취업할 수 있는지, 취업 팁
HTML-код
- Опубликовано: 11 ноя 2024
- ⭐️ 클래스101 강의 오픈했습니다 ⭐️
포트폴리오에 활용할 수 있는, 프로젝트에 활용할 수 있는 데이터 분석, 예측 모델, 클라우드 서비스까지 강의를 만들었습니다. 강의 오픈 전, 구독자분들 대상으로 쿠폰 코드 데이터사이언티스트이지영을 입력해주시면, 추가로 할인 받을 수 있습니다.
👍 class101.page....
Yes or No로 대답하기 힘든만큼 제가 드리는 질문에 확률로 계산해보세요.
부족한 점은 다양한 방법으로 채우면 되고, 강점은 자신있게 드러내면 됩니다.
![[SEF2022] 이런 역량이 있다면 데이터 사이언티스트 도전해보세요! ⎮ 차현나](http://i.ytimg.com/vi/vDjXHDq1v0U/mqdefault.jpg)
![[SEF2022] 이런 역량이 있다면 데이터 사이언티스트 도전해보세요! ⎮ 차현나](/img/tr.png)
![[Q&A] 3년차 데이터과학자가 말하는 이 일이란?](http://i.ytimg.com/vi/-I8r_efiROU/mqdefault.jpg)
잠깐이나마 경험해봤는데
데사는 세상을 부처님 손바닥으로 보는시야를 갖느거다.
In put이 없으면 Out put이 없다~~ 아주 현명하고 똑부러지게 조언해주셔서 고마워요^^
감사합니다 :)
부드러우면서도 강하게 잘조언해주시네요^^
감사합니다 :)
졸업을 앞두고 취업은 할수 있을까, 남들보다 덜 노력한건 아닐까 혹은 다른 학교 다른 전공을 했으면 이런 걱정이 없었을까.라는 쓸대없는 생각도 가득하고 코비드 문제로 사람도 못보고 집에만 있다보니까 멘탈이 건강하지 못한 상태가 지속됬는데 '자신을 갉아먹지 말고 부족한 부분을 채워나가라' 라는 말이 너무 너무 위로가 되고 힘이 되요. 지영쌤 처럼 내가 공부한걸 내가 하는 일을 자신있게 남한테 설명할수 있는 멋있는 사람 되고싶어요. 용기낼수 있게 해줘서 감사합니다.
안녕하세요. 이렇게 정성스런 댓글 달아주셔서 감사합니다. 유튜브 댓글 다는게 쉽진 않잖아요. 게다가 본인의 얘기를 적는다는거는 굉장한 용기가 필요한데 그 용기가 저한테까지 느껴져요.
전 서른살에 다시 대학가면서 많이 방황했거든요. 미친소리인지 모르겠지만, 꿈 속에서라도 예전 방황하고 힘들었던 내 모습을 보게 된다면, 다 잘 될거고 괜찮다고 말해줘야지. 라고 생각하기도 한답니다.
지금의 고민이 값지고, 용기낸 것도 멋졌다!라고 미래의 폴라베어님이 꿈에서 다녀가지 않았나 생각합니다. 전 지금 밤 시간이라 오글거림 폭발인데, 제 유튜브 채널이니까 제 맘대로 달거예요. :D
졸업 미리 축하드려요~
와.. 댓글 잘 안다는데 말에서 멋짐이 묻어나오네요. 자존감이 높으신거같아요. 좋은 정보감사합니다. 유튜브 응원합니다:)
감사합니다. 이런 응원 댓글을 달아주신 재영님도 멋지십니다!
유튜브 보면서 댓글 처음 남겨봅니다 ㅠㅠ
데이터 분석에 관심은 생겼지만 늘 정보를 얻어도 뜬구름 잡는 것 같아 힘들었습니다. 비전공자로서 할 수 있는 방향도 제시해주시고 ㅠㅠ 덕분이 진로 결정에 있어서 한 걸음 나아간 것 같습니다. 진심으로 감사드립니다. 바쁘시겠지만 앞으로도 유익한 영상 많이 올려주시면 감사하겠습니다! 정말 큰도움이돼요! ☺️
힘이나는 댓글 감사합니다~ 영상을 자주 올리고 싶은데 데이터 사이언티스트 관한 책 집필중이라 유튜브에 소홀해진 점 죄송해요. 대신 좋은 책으로 보답할 수 있는 날이 빨리 오길 바랍니다.
이번에 다소 생소하지만 적성에 잘 맞을 것 같아서 데이터 사이언티스트에 대해서 알아보는 중인데요. 대체 어떤 생각으로 시작을 해야할지 갈길이 잘 안 잡혔는데 이렇게 짧은 시간 안에 많은 정리가 되서 너무 신기했습니다. 영상이 정말 도움이 많이 됐어요. 앞으로 열심히 구독할게요! 진심으로 좋은 영상 감사드려요! 채널에 있는 다른 영상 정주행 할게용
개인적인 이유로 답변이 늦어진 점 죄송합니다. 도움되는 영상 많이 올리고 싶은데 쉽지 않네요~ 유익하게 봐주셔서 감사합니다 :)
마음가짐 잊지 않겠습니다!! 정말 감사합니다. 놈문 관련해서 먼저부터 스트레스를 받고 있었네요. 캐글도 마찬가지 이구요
화이팅이예요 :)
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. 쉐페, 던킨등 까지 대략적인 의미를 정말 대충앞니다. 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. 현재는 사회과학연구원 재직중인데 박사생각은 딱히 없어서 추후에는 기업쪽 데이터분석가로 일하고 싶습니다.
안녕하세요. 댓글 읽어보면서 오히려 궁금했던 점은 통계적 깊이는 낮은데 통계모형은 이해한다는 부분이었어요.
본인이 희망하는 분야로 사람을 얼마나 뽑는지, 요구사항이 본인과 얼마나 맞는지를 확인하면 될 것 같습니다. 다만 분석가로 일 하신다면 어떤 분석을 할지, 이 분석이 왜 필요한지? 그래서 어떤 반향에 도움이 되는지, 수치나 그래프로 어떤걸 보여주면 좋은지 등을 계속 생각해보는 연습을 하시면 좋을 것 같습니다.
예를들어 outliers가 있다면, 이 수치가 어떻게 통계적으로 계산되었는지 이해하는 것과 동시에 "왜" outliers가 존재하는지, 데이터 자체에 문제가 있었던건 아닌지, 그래서 이걸 어떻게 다뤄야하는지, 다루는 방법에 따라 수치적으로 어떻게 달라지는지 등등 여러 각도로 고민해보는 것도 추천합니다.
데이터 분석을 희망한다면 이런 연습을 하는게 나중에 정말 도움 될꺼라 생각해요.
현재 데이터 사이언티스트 관련 책을 집필하고 있어요. 특히 통계를 이용해서 어떻게 데이터를 분석해야하는지 등을 다루는데요. 단순히 통계 지식을 이해하는게 아니라 이 지식을 기반으로 자꾸 질문을 던져 답을 찾는 과정을 반복하다보면 데이터 분석 능력을 키울 수 있을거라 생각해요.
재능이 있는 것은 아니지만, 수학과 통계를 너무 좋아하다 보니 자연스럽게 데이터 사이언티스트에 관심이 생겼습니다. 오늘 말씀해주신 내용은 데이터사이언티스트가 되기 위해 실질적으로 매우 중요한 것 같습니다. 오늘도 좋은 영상 정말 감사합니다 :)
수학과 통계를 좋아하는것 만으로도 큰 재능이라고 생각합니다!!!
안녕하세요 비전공 문과출신이셔서 학부부터 다시하셨다는 글을 접했는데 혹시 학부는 무엇이었는지, 한국에서 학부를 하시고 석사를 외국가셔서 하신건지 궁금한데 알수있을까요..?
안녕하세요. 댓글이 아주 늦었죠. 죄송합니다. 제가 개인적인 일 때문에 한동안 유튜브를 하지 못했어요.
한국에선 언론정보 전공했고, 캐나다에서 응용통계 학부/석사 공부했습니다. :)
혹시 통계책 원서 추천 가능할까요???
An Introduction to Statistical Learning 이 책이 유명하지 않을까 합니다. 아니면 The Elements of Statistical Learning 책도 있고요. 사실 원서는 많은데요. 내가 읽어볼 수 있겠는데?? 느낌이 나는 책이 더 맞을 수 있어요. 한 줄 한 줄 공부하는 것 보다 크게 개념 위주로 보시면 좋을 것 같습니다.
데이터분석을 통한 논문게재경험 , 프로젝트 경험이 포토폴리오로 활용할수있을까요?
안녕하세요.댓글이 아주 늦었죠. 죄송합니다. 제가 개인적인 일 때문에 한동안 유튜브를 하지 못했었어요.
어떤 경험이든 포트폴리오로 활용할 수 있습니다.
단!!
이걸 어떻게 보여줘야하냐..라는걸 고민해보셨으면 좋겠어요.
- 어떤 플랫폼으로 보여줄지 (블로그, 깃헙, 아니면 이력 서 내 짧은 소개..등등)
- 어떤 내용으로 정리할지 (어떤 점이 문제점 이었고, 어떻게 해결하고, 무엇을 배웠고..등이 있어야겠죠)
- 마지막으로 취업 면접을 보게되면 내가 포트폴리오를 어떻게 (짧고 임팩트있게) 설명할지..이런 고민도 필요합니다.
늦었지만 도움 되었으면 하는 바람에 댓글 남겨요.
안녕하세요. 최근 데이터 사이언스 쪽에 관심이 생겨서 이리저리 알아보다가 영상을 찾아보게 되었는데, 도움이 많이 되었네요. 저는 이제 30대 중후반에 지금 한국 회사에서 한 10년정도 해외 영업으로 근무를 했는데요. 이런 데이터과학 관련 분야로 자꾸 관심이 가네요. 이제부터 공부를 시작해서 한 2-3년 정도 스킬을 쌓고 준비하면서 외국 회사로 이직을 해볼까 하는데, 이게 현실적으로 가능한 일일까요? 영어는 문제가 없는데, 나이나 현재 연봉정도를 생각했을 때 이제 준비해서 새로운 분야로 도전을 하는게 과연 얼마나 현실적일지. 시간 낭비는 아닐지. 고민이 많이 되네요. 난감한 질문인 듯해서 죄송한데, 답변 주신다면 감사하겠습니다.!! :)
한국에 있는 외국회사를 말씀하시는거겠죠? 제가 한국에서 데이터 사이언티스트로 일해본적은 없어서요. 하지만 한국이나 (제가 사는) 캐나다나 데이터 사이언티스트쪽에 엔트리로 오는 분들 보면... 대부분 석사 학위 분이시더라고요. 아무래도 학위를 무시하지 못하는게 현실인듯 합니다. 일단 "한국" 외국회사에서 일하신다는걸로 가정해보면,
저도 뒤늦게 진로를 바꾼 케이스라 30대 중반에 캐나다에서 일을 시작했는데요. 보통 여긴 20대 중반에 일을 시작합니다. 한국보다 조금 빠른 편이예요. 그러니까 제 상사는 저보다 나이가 어리죠. 다행히 캐나다는 이런게 문제되진 않아요. 하지만 한국은 다를거라 생각합니다. 저도 한국에서 외국계 회사에서 일해본적 있지만, 그래도 한국사람들이 일하기때문에 나이를 무시 못하죠.
회사 입장에서 수 많은 지원자 중, 경력 없는 30대 후반인 사람을 왜 뽑아야하는지 당연히 질문을 하겠죠. 이 질문부터 생각해보는건 어떨까 싶습니다. 에 대해 말이죠.
저도 진로 바꾸기까지 2년이란 시간을 고민 했는데요. 고민도 하고 리서치도 하고 스스로 질문도 해보는 시간은 필요하다고 생각해요. 무슨 선택을 하든, 어떤 결과를 얻든 고민하고 방향을 찾는 과정이 멋지다고 생각합니다~
@@datascientist8756 안녕하세요. 정말 세심하고 친절한 답변 감사드립니다.
사실 외국회사는 해외에 있는 외국회사를 염두하고 질문드렸어요 ^^; 최근 몇년간 해외에서 주재 생활을 했었는데, 가족들도 그렇고 저도 생각보다 해외생활이 좋은 기억이라 그렇네요. 싱가폴이나 호주나 영어권 국가면 사실 어디든 나쁘지 않겠다 싶거든요. 미국도 어릴적에 잠시 거주 경험이 있구요.
현재 하고 있는 일은 아무래도 연차가 더 쌓이고 직급이 높아질 수록 불안(?)하고 실무에서 멀어지는 업무가 주가 될터라, 나이가 있어도 나만의 task가 있는 직무로 고민을 하게되고.. 어릴적부터 컴퓨터나 excel 같은 프로그램을 재밌게 다루다 보니 데이타 사이언스쪽으로 자연스레 관심이 가네요.
올해는 그냥 막연히 뜬구름 잡듯이 머릿속으로 고민만 했는데, 내년부터는 좀 적극적으로 차근차근 공부해가며 알아가봐야겠네요.
짧지 않은 답변 감사합니다. :)
@@kujah815 아 그러셨구요~ 나라가 언급되어있지 않아서 한국에 있는 외국회사인 줄 알았어요.
사실 해외에서 일한는건 status가 제일 큰 문제고 그게 해결되면 나머진 괜찮은것 같습니다. 회사 동료 보면 캐나다 백그라운드 없이 남아프리카, 중국에서 온 동료도 있거든요. 호주나 싱가폴 문화가 어떤지는 잘 모르지만 한국처럼 나이를 따지지 않는다면 큰 장벽은 없을거라 생각합니다. 장벽이라는게 내가 노력해서 극복할 수 있는거랑 내가 노력해도 극복이 안되는게 있잖아요. 그런데 비자문제, 그 나라 고용 문화 이게 해결되면 나머진 본인 노력을로 극복할 여지가 있는것 같습니다.
데이터 사이언티스트 관련 현재 집필중에 있는데요. 책에도 언급하지만, 업무를 하면서 가장 많이 느낀 점은, 데이터 사이언티스트는 프로그래밍 언어로 일을 구현할 뿐, 결국 problem solving skill이 굉장히 중요하구나-예요. 만약 공부나 포트폴리오를 준비하신다면 이쪽에 더 집중해보시는게 어떨까 싶습니다~ 어떤 문제를 이렇게 풀어보고 그래서 어떤 결과를 얻고 - 이런 흐름위주로요.
화이팅입니다~
@@datascientist8756 다시한번 친절하고 정성스런 답변 감사합니다. ㅠ 살짝 감동이.. 말씀 주신 부분들 유념해서 준비해보도록 하겠습니다. problem solving skill이라 하시니 살짝 도전감도 생기네요. 집필중이신 책 대박나시길 바래요 :) 연말 마무리 잘 하시고, 새해 복 많이 받으세요 !
@@kujah815 감사합니다. 2021년에는 작년보다 더 좋은 일 많이 있길 바랍니다. 새해 복 많이 받으세요~
지영님 혹시 논문은 어디서 많이 보시나요??
추천가능할까요??
학생 때는 학교 도서관 웹사이트에서 논문을 보았는데요. 이제 직장인이라서 구글에서 검색된 논문만 읽게 되더라고요.
안녕하세요! 데이터 사이언스 분야에 관심이 있지만 질문드릴곳이 마땅치 않아 댓글 남기게 되었습니다.
데이터분석,그로스해킹,GA,퍼포먼스 마케팅 분야에 관심을 두고 그쪽으로 공부중인 학생입니다.
저는 데이터 분석쪽에 초점을 두고 학습하고 있는데, 제가 하고 싶은 일을 정리해보자면 이렇습니다. 예를들면, 상반기 판매데이터를 수집하고 이를 통해 하반기 매출을 예상하고, 마케팅 전략을 세우는 등 데이터를 통해 인사이트를 뽑아내는 일을 하고싶습니다.
제가 하고싶은일이 데이터 사이언티스트가 맞을까요?
대학생때 파이썬, R언어를 배워 프로그래밍언어를 배우는데에는 거부감이 없습니다..!
질문이 너무 길어 죄송합니다. 요약하자면 제가 원하는일이 데이터사이언티스트가 하는 일이 맞을까요? 아니면 퍼포먼스 마케터일까요?
파이썬,하둡,R언어,머신러닝등을 학습하면 좋을까요?
조언은 늘 조심스러운데요. 정답은 없으니 이럴수도 있구나라고만 생각하시면 되겠습니다. 아직 학생중이시니 구체적인 목표는 좋지만 배움에 있어서는 넓게 접근하는게 좋습니다. A라는 목표를 가지고 일을 했더니 여러가지 이유로 B로 바꿀 수 있고요. 뒤늦게 B를 할때 A의 경험이 도움이 되기도 합니다.
마케터가 되더라도 어떻게 데이터가 모여져서 어떤 예측과정을 거쳤고 이런 큰 흐름을 이해하면 도움이 된다고 생각해요.
어느 순간 지나면 어떤 분야를 선택하고 집중적으로 파고들 때가 있을겁니다. 그 전까지는 (balance를 맞춰서) 다양하게 경험해본다라고 생각해보세요.
도움 되셨으면 좋겠어요.
2년전 댓글에 알림이 갈지도 모르겠지만, 현재 제 고민과 비슷해서 짧게 댓글 남깁니다. 저는 현재 인문학과를 졸업해서 기획쪽을 취업준비하다가 빅데이터라는 분야를 알게되어 빅데이터 공부를 시작하려고 합니다. 그런데
저는 데이터 분석쪽에 초점을 두고 학습하고 있는데, 제가 하고 싶은 일을 정리해보자면 이렇습니다. 예를들면, 상반기 판매데이터를 수집하고 이를 통해 하반기 매출을 예상하고, 마케팅 전략을 세우는 등 데이터를 통해 인사이트를 뽑아내는 일을 하고싶습니다.
라고 말씀하신,, 이 부분이 제 현재 고민이랑 너무 똑같아서 혹시 어떻게 상황을 풀어내셨는지 궁금합니다. 혹시 댓글을 작성하실때 가려고 했던 빅데이터 분야에서 일하고 계신다면, 어떻게 무엇을 공부 하셨는지 궁금합니다. 저는 사정이 있어 부트캠프는 못하더라도, 인강으로 공부하려고 하는데, 로드맵 같은게 없어서 어떻게 공부해야하는지 확신이 잘 안드네요. 제가 IT개발자가 되려고 하는건지, 빅데이터 준비를 하려고 하는건지 가끔 헷갈립니다. ㅠㅠ
@@손희주-s7g 안녕하세요 2020님! 2년전 이 댓글을 달았을때엔 아마 직장인이였는데 공부중인 학생이라고 댓글을 달고 다녔던 기억이 나네요ㅎㅎ.
지금은 고민끝에 직업을 바꿔 평범한 개발자의 삶을 살고 있습니다..
Towards Data Science는 좀 위험합니다. 글의 수준이 천차 만별이구요. 틀린 내용도 많구요. 그래도 잘 걸러서 읽으면, 배울 내용도 많겠지만요.
이 영상을 본 분들의 수준도 천차만별일거예요. 수준별로 블로그를 소개하기엔 저도 무리고요. 감히 제가 수준을 나눈다는것도 그렇고요.
제 영상이나 블로그에도 의도치 않게 잘못된 부분이 있을거예요. 책에도 오타나 잘못된 부분이 있는데 하물며 온라인상의 글은 더더욱 많을거라 생각해요.
잘 거르는 힘을 키워야겠죠. 저 역시 그 힘을 기르는 중이고 이 영상을 보는 분들도 그럴꺼라 생각합니다. :)
Data Scientist이지영 제가하고 싶었던 말은, 독자의 수준에 따라 toward data science의 글이 문제가 되는 것이 아니라. 애초에 거기 글쓰는 사람 중에 자기가 쓰는 주제에 대해 잘 이해도 못하는데, 글 쓰는 사람이 꽤나 됩니다. 그래서 굉장히 질이 떨어지는 글들이 많아요. 차라리, 기계학습이나 통계학 대가들이 하는 블로그를 저는 더 추천합니다.
@@공부민쑥 이 영상을 보신 분 중에 블로그 글이 100% 믿을만한 소스라고 생각한 분은 없을거예요. 그리고 블로그 글만 가지고 공부하는 분도 절대 없을거고요. 만약 그렇게 오해하는 분이 있다면 덕분에 더 명확해졌을것 같아요.
전 다양하게 글을 읽는걸 추천해요. 아마 저와 다른 생각을 가진 사람도 있겠죠. 하지만 괜찮아요. 공부법은 다양하니까요. 잘못된 글이 있다면 그걸 발견하는 것도 좋은 연습이라 생각합니다. 같이 일하는 동료도 어떤 지식에 대해 잘못 알고 있는 경우도 종종 있어요. 잘못 이해하고, (soon or later) 깨닫고, 그래서 더 확실하게 이해하고 이런 방법도 공부법중에 하나라고 생각하거든요.
대가들이 하는 블로그 추천해주신다면 저와 여기 댓글 보신분들이게 정말 유용할것 같아요.
선생님 혹시 취업해 본업 있는 비전공자인데
빅데이터 관련대학원을 나오면
현업에서 분석업무 수행시 인정을 해주는지 궁금합니다.
저는 수학적 지식은 없지만 제분야에 대한 지식은 있는 편이고
제가 통계적인 지식이 있다면 접목해 모델링할수있겠단 생각이 들거든요
올해 1월부터 인강듣기 시작해 지금 기사준비하고있고 수학공부 더 하다 23년도에
대학원 가려하거든요
제업무가 농가가서 데이터 뽑아와 1차가공해 주는 거다보니 저도 모델링을 간절히 하고싶습니다
네이버 카카오 들어간 어린친구들이 부럽지만저는 무리고, 제 분야에서 인정받을수 있는지 궁금합니다
열심히 하기나름이겠지만요. 비전공이라고 나중에 저평가되거나 하는지...
안녕하세요.
현업에 있는 분들 모두 모아놓았다고 했을 때, 멀리서 바라보면 그래서 어떤 배경을 가진 사람이 가장 많은지를 따져보면 석박사 전공자라는 배경이겠죠. 하지만 다시 하나하나 살펴보면, 모두 다 그런건 아니잖아요. 물론 취업이라는 벽이 있지만, 그 벽을 어떻게 뚫을 것인지 치열하게 고민해볼 필요는 있습니다. 내가 뭐가 부족한지, 그래서 이걸 어떻게 극복할 것인지 말이죠. 간절히 원한다면 적어도, 부족한 것이 무엇이고 어떻게 노력해보겠다란 계획을 세워야할텐데 이미 계획이 있으시니 충분히 잘 하고 있다고 생각해요.
개인적인 생각이지만, 사람이 모든걸 다 잘 할 수 없다고 생각해요. 데이터 사이언티스트 역시, 어떤 사람은 분석 위주의 강점을 가진 사람이 있고 어떤 사람은 엔지이어쪽에 더 가까운 일을 하는 사람이 있고요. 커뮤니케이션 기술이 뛰어난 사람도 있고, 매니징 일에 더 잘 하는 사람도 있습니다. 나는 어떤 일을 잘 할 수 있는지 강점을 키워 자신감을 높이는 것도 중요하다고 생각해요. 어떻게 처음부터 다 잘 하겠어요. 저 역시 늘 배우는 입장으로 사는걸요.
우린 각자의 삶을 삽니다. 다른 사람과 비교해서 나도 열심히 살아야지..란 긍정적인 에너지를 얻는다면 좋지만 그게 아니라면, 회사 이름, 나이... 그런게 과연 의미가 있을까 싶어요.
마지막으로 평가는..회사에 다니면 결국 평가를 하거나 받곤 하는데요. 본인이 본인 스스로를 인정한다면, (내가 노력해서 바꿀 수 없는 분야에서) 저평가 받는거에 대해 자유로워지지 않을까요? 내가 비전공자이지만 그래도 이만큼 노력하고 있어..라고 스스로 당당해진다면 저평가에 대한 걱정은 없어질 듯 합니다.
완전 문과생이엿느데 캐나다에서 영어로 통계를 배우셨다고했는데그게..좀 궁금해요 예를들어 석사만하셨는지...무슨 그런거요 ㅠ기간이나 그런거 왜냐하면 저도 그걸 원하는데 정보가은근히 광고성만 있어서...그 길을 가고계신분이야기가 먼가 신빙성있을것같아서요 다른 영상도 잘보고있습니다.....질문도 드려도되나요? 통계식 이해한되고이러는거..ㅠㅠ 저도 문과출신이라 미국이나 캐나다에 대학원을지원하려고하는데... 선수과목이 미친듯이많아서...그런데 혹시 편입이신지 이런것도 알려주시면 정말도움이될것같아요ㅠㅠ 감사드립니다. ㅠㅠ
안녕하세요. 저 역시 문과출신이었는데 바로 석사로 지원하기엔 지원자격이 많이 부족한듯하여 다시 학부부터 시작하게 되었습니다. 저 처럼 학부 부터 시작하시거나, 아니면 석사 지원할 수 있는 필수과목만 따로 크레딧처럼 대학교에서 들을수도 있어요. 후자의 경우 석사할때 좀 고생하실 수 있기도 한데요. 이건 사람마다 다르니까요.
울지 마시고요ㅠㅠㅠㅠ 여기에 오시는건 언제든지 환영합니다. :)
제가 빨리 답변을 못 해드리더라도 이해해주세요.
Data Scientist이지영 우선 같이 고민해주신 답변 너무 감사합니다 학부를 다시하셨으면 너무 그 4년이 힘드셨을것같아요 만역 포스트백하셨을수도! 여튼 다른 필드로 옮기는게 정말 행동으로 옮기는것과 생각이랑은 천지차이인데 그걸 해내셨다니 정말 대단하세요!!저도 ㅋㅋㅋ궁금한거 자주와서 보고 질문 남기겠어요!! 감사드립니다~ ;)
@@myunghee7231 중간에 그만 두더라도, 차라리 도전이라도 해보자라고 한게 이렇게 되었네요. 안 힘들었다라고 하면 거짓말 일테지만, 세상 쉬운일이 참 없더라고요.
진로에 대해 고민하고 걱정하는 모든 순간 응원할게요! 감사합니다~