[취업] 데이터 사이언티스트 신입으로 취뽀하기: 대학원 진학에 관하여

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🧑‍💻 본 글의 모든 내용은 제 경험과 생각이기에 일반화할 수는 없습니다. 🧑‍💻

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0. 서론

우선 해당 글을 쓰는 이유는 데이터 관련 직무를 준비할 때 힘들고, 어려웠던 점을 공유하고 싶다는 생각 때문이다.

 

데이터 관련 직무가 유망하다고는 하지만, 생각보다 이 쪽 계열에 대한 정보가 많이 없는 것 같다.

 

따라서 처음부터 맨땅에 헤딩하며 취업을 했던 과정을 회고하고, 그 안에서 필요한 정보를 공유하고자 한다.

 

이전 글은 아래 게시글을 참조하시면 감사드리겠습니다.

 

2023.04.28 - [Personal Things] - [취업] 데이터 사이언티스트 신입으로 취뽀하기 - 1

[취업] 데이터 사이언티스트 신입으로 취뽀하기 - 1

 

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1. 취업을 위해 대학원 진학?

만약 취업을 위해 대학원 진학을 고민하고 있다면, 극도로 말리고 싶습니다.

 

다만, AI Engineer나 연구원으로 취업을 원하시면 추천드립니다.

 

그 외에는 취업을 위해 대학원을 진학한다는 것은 말이 안된다고 생각합니다.

 

그 이유는 대학원과 회사가 원하는 인재가 전혀 다르기 때문입니다.

• 대학원에서 원하는 인재는 연구를 잘하는 사람
• 기업에서 원하는 인재는 직무를 잘 수행하는 사람

기업 입장에서 1년간 데이터 분석가로 일한 사람과 논문을 10편 쓴 사람 중 고르라고 하면, 당연히 전자를 뽑을 것이다.

 

대학원을 나온 사람으로서, 대학원이 취업에 도움이 되었냐고 묻는다면, 전혀라고 할 것 같습니다.

 

오히려 취업을 원한다면, 대학원에 가서 논문을 쓸 시간에 Kaggle이나 Dacon에 참여할 것 같습니다.

 

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2. 이미 진학을 했다면 어떻게 할까?

이미 대학원 진학을 했다면, 어쩔 수 없이 연구에 매진하는 수밖에 없습니다.

 

대학원에 진학해서 연구 하나 없이 졸업하는 것도 기업에서 그렇게 좋게 볼 것 같지는 않습니다.

 

현재 주어진 일에 최선을 다하되, 취업을 위한 준비를 병행하시면 좋을 것 같습니다.

 

 

그리고 연구 내용물을 기업에서 이해하기 쉽게 미리미리 포트폴리오 형식으로 정리해두시면 좋을 것입니다.

 

논문을 포트폴리오로 제출하기에는, 너무 내용이 많고, 방대합니다.

 

그렇기에 논문에서 데이터 분석을 한 부분만 좀 더 심화하여, 미리 포트폴리오 형식으로 정리를 하면 좋을 것 입니다.

 

 

또한, 학교에 소속되어있으면, 각종 시험에서 혜택을 볼 수 있을 것입니다.

 

가령, OPIC, TOEIC과 같은 시험 응시료를 싸게 해준다던가...

 

그러한 혜택을 이용하여 본인이 부족한 부분을 미리미리 채워두시면, 졸업 후 조금 더 원활한 구직 활동이 가능할 것 입니다.

 

 

추가로, 프로젝트에 참여할 수 있는 기회가 있다면 적극적으로 참여하라고 조언하고 싶습니다.

 

실제로 제가 최종 면접에 갔을 때, 논문 보다는 프로젝트에 많은 관심을 보였습니다.

 

아무래도 실무에 관련성이 높은 것은 프로젝트이기에... 

 

 

저의 경우, 프로젝트, 학과 조교, 연구 논문 작성 등을 동시에 진행했습니다.

 

시간이 없다고 하지만, 막상 닥치면 다 하게 되어있습니다.

 

그렇기에 본인에게 기회가 주어진다면 반드시 잡으라고 말씀드리고 싶습니다.

 

대한민국에 수많은 대학원생들, 화이팅!!!!