여행/해외거주
미국에서 통계 석사 졸업하고 구직 중인 톨이야. 근데 진짜 통계 외에 할줄 아는게 없어서 고민이야... 

석사때 그나마 많이 들은 건 데이터사이언스/머신러닝 관련 수업들인데, 막상 취준 시작하고 보니 컴공 지식/학위가 없으니까 경쟁이 안되는 것 같아서 고민이거든.
인터뷰 따기도 어렵고 사실 나 스스로도 코딩 실력이 cs전공이랑 비비기엔 너무 부족한거 같아 자신감도 없어 ㅠㅠ 파이썬 정도 깔짝거리는 수준이라 

그렇다고 또 다른 쪽으로 취직하기엔 다른 도메인 지식이 없어... 심지어 SQL도 안 배움 
그리고 취준이 급해서 이곳저곳 알아보고는 있지만 DS/ML 쪽에 관심이 제일 크긴 해. 가능하다면 그 쪽으로 가고 싶은데 아무래도 컴공 아닌 전공은 가기 힘들까? 



지금까지 생각해본건 
코딩 부트캠프... 너무 비싼데 그만큼 효과 있을지 잘 모르겠어 ㅠㅠ  
머신러닝/ds 쪽 박사도 생각해봤는데, 사실 여기도 어려운 건 마찬가지 같아 보이더라고. 박사를 생각해본 건 비자문제도 크긴 함... 시민권이 아니라서 opt로 연명중이거든

내 스펙이 정말 이도저도 아닌 느낌이라 진짜 노답이긴 한데... 혹시 관련 분야에 대해 잘아는 토리나 
꼭 통계 쪽 아니더라도 비전공에서 컴공으로 노선 바꿔본 톨 있으면 뭐라도 조언해줄 수 있을까? ㅜㅜ절박하다... 
  • tory_1 2021.08.19 05:18

    난 통계쪽은 아니지만 보험 계리쪽 공부중인데 코딩 부트캠프는 비추. 돈만 많이들고, 통계쪽으로 코딩하려면 R 아니면 SAS 가 제일 많이 쓰여지는 프로그램인데 부트캠프에서는 R 이랑 SAS는 잘 안가르치거든. 그리고 북미에는 CODING FOR WOMEN 이라는 워크샵이 있어 잘 찾아보면 공짜 워크샵도 있을껄? 거기선 PYTHON, C, C++ 그런쪽으로 가르치더라. CS 전공으로 가지말구 학교에 수학전공수업중에 코딩수업있는지 알아봐. 특히 ML/DS 쪽으로 갈려면 SAS 나 R 쪽으로 알아봐. 난 ML 수업들었을때 R 프로그래밍 배웠거든 (난 R을 추천해 프로그램을 공짜로 다운받을수 있거든 SAS 는 많이 비싸더라) 

  • W 2021.08.19 05:36
    댓글 고마워 ㅠㅠ!! 사실 코딩은 독학도 가능하다고는 하는데 부트캠프는 레쥬메에 쓸수있으니까... 고민해봤어... ㅜㅜ 근데 역시 아니구나 ㅠㅠㅠ 학교 다닐따 코딩 수업 더 들을걸 이미 졸업해버림 ㅠㅠ 근데 R 관련 수업은 꽤 들었어! 근데 통계쪽은 R 기본으로 익히고 있는듯... 맨날 서류 광탈... 코시국이라 더 그런가... 어렵다...
  • tory_3 2021.08.19 10:21
    한국에서는 R 보다는 Python 선호도가 더 높은 것 같아..ㅎㅎ 북미는 잘모르겠다 ㅎㅎ Python으로 api 연동되는 것들이 많아서 자유도가 좀 놓은편인거 같아 ㅎㅎ R 배우고 Python으로 넘어오는 경우도 봤었어서.. SAS는 의학 , 금융 진로 갈거면 자격증이라도 갖고 있는거 추천할게(일반 기업에선 비싸서 안써ㅠ) 글구 요즘 gcp, aws에 ml 모델 만들 수 있는데 나중에는 코딩해서 모델링 하는 것보다 요 기능이 더 좋아지지 않을까 예상해봄 ㅎㅎ 아직 성능이 뛰어나다 좋다 할수 없지만 전처리(스케일링), 모델링 같은 것도 클릭으로 쉽게 가능해.. (아마 크레딧 받으면 무료 체험 가능할거..야??)
  • W 2021.08.20 11:21

    우와 데싸 톨들 많구나ㅎㅎㅎ SAS는 금융쪽 많이 쓰는 건 알고 있었는데 의학쪽도 많이 쓰는구나! 지금 그쪽(?)교수님 밑에서 근근이 일하고 있어서 (근데 비자때문에라도 취직 새로 해야해서 ㅠㅠ) 좀 관심가는데 프로그램 자체가 비싸서 배울생각도 못하고있었어 ㅋㅋㅋ 클라우드 서비스 관련 공부도 해야겠다,, 사실 데이터 관련 직업 찾아보면 원하는 게 너무 여러가지로 광범위해서 뭐부터 익혀야되는건지 너무 혼란스러웠는데...댓글 고마워ㅠㅠ 

  • tory_4 2021.08.19 14:08
    난 일본에서 분석가로 일하는 톨인데 DS/ML포지션 노리면서 SQL을 모르는건 치명적이라 생각해. 시퀄은 분석가와 기타 이분야 필드 종사자면 중고급이상은 써야할거고 머신러닝엔지니어는 통계 지식보다 알고리즘등의 컴싸지식이 더 중요할걸? 통계학자 관점에서 만든 툴이 R인데 범용성 생각하면 파이썬은 앞으로 필수가 될거고 윗톨이 말한듯이 도메인이 금융이나 의학이다하면 SAS. 일단 시퀄공부하며 해커랭크등의 코테준비하고 분석가 포지션 노릴거면 태블로나 파워비아이같은 가시화툴, 데싸나 머신러닝엔지니어갈거면 aws나 azure같은 클라우드 서비스와 데이터베이스 기초지식 + 파이썬 고급 스킬이 중요할거같아. 토리가 알고있는 통계모델들을 파이썬등으로 구현해서 모델링하고 데이터 핸들링해보는 훈련이 필요할거같아. 가설설정부터 데이터 특징에 따른 모델선택, 모델평가법의 선정방법등 토리가 배워온 통계지식을 활용해서 데이터분석에 활용해본 포폴이나 과제페이퍼 있으면 그걸 베이스로 살을 붙여보고 포지션별 필요한 스킬들을 빠르게 습득하는게 좋지않을까
  • W 2021.08.20 11:11
    토리야 자세한 답변 정말 고마워! ㅠㅠㅠ 정말 큰 도움됐어.. 이렇게 보니까 알고는 있었지만 정말 내가 하나도 준비되지 않았단 사실이 뼈저리게 느껴진다; 지금부터라도 과제 뒤져봐야겠어ㅠㅠ 혹시 톨은 어떻게 필요한 스킬들 익혔는지 물어봐도될까? ㅠㅠ 사실 데이터베이스랑 클라우드 쪽 지식이 거의 없는데 나혼자 힘으로 할 수 있는 영역인지 잘 모르겠네 시퀄도 인터넷에서 독학으로 연습은 했는데 이것도 고급으로 들어가면 복잡해지니까... 지금이라도 노선을 바꿔봐야하나...; 
  • tory_4 2021.08.20 13:46
    @W 내가 도울수 있는한 자세히 이야기해주고 싶다 ㅜ 난 이공계 통계학사 출신(spss, sas)인데 분석가 커리어로 시작하는게 쉽지않아서 엄청 돌아돌아 왔거든. 나도 프로그래밍 부트캠프 1년 들었어. 나때는 데이터 분석쪽 부트캠프는 없어서 나는 웹프로그래밍쪽 수업을 들었는데 시간+돈 낭비였다고 생각해. 물론 자바랑 데이터베이스에 대한 기초지식이 생기긴했는데 분석쪽은 개발자정도의 코딩실력이 필수는 아니어서. 난 처음에 컨설회사 시스템엔지니어로 커리어 시작했고 가시화나 클라우드서비스는 프로젝트에서의 요구사항에 따라 그때그때 익혀사용했어. Aws같은 경우에는 무료강좌나 세미나도 많고 인터넷에 자료가 많아. Azure는 마이크로소프트 공식 documentation으로 공부했어. 둘다 무료어카운트 신청해서 따라해보는게 제일 좋은거같아(자격증 취득했어) 예를 들어 특정한 데이터파일이 있을때 그걸 분석과 활용 목적에 따라 클라우드환경에서 어떻게 격납하고 가공할지 플로우를 설계하고 설명할수 있는정도의 기본지식만 갖추면 괜찮을거야. 세큐리티까지는 안파고들어도 주니어레벨에서는 오케이. 시퀄은 etl툴로서 잘 활용할수 있는 레벨까지만 공부해봐. 시퀄과 파이썬은 인프런같은 사이트에 코테용 수업도 있는걸로 알아. 일단 그정도 수준만 맞추는걸 목표로 해보는걸 추천해. 가시화툴은 툴마다 특성이 엄청 강해서 하나를 정해서 해봐. aws-tableau, azure-powerbi 세트로 배우는게 좋을거야.
  • tory_4 2021.08.20 14:00
    @W 내가 생각하는 토리의 장점은 통계모델에 대한 깊은 이해라 생각하는데 그럼 잡어플라이할때 '툴은 어디까지나 툴이라 생각한다. 나는 깊이있는 통계모델에 대한 이해를 기반으로 논리적으로 아웃풋을 낼 수 있는 사람이다'라고 어필해. 포커싱을 통계에 대한 전문성을 잡으면 툴은 위에 설명한 정도로만 사용가능하면 큰 문제 없을거야. 하지만 머신러닝엔지니어와 데싸포지션이면 딥러닝지식과 컴퓨터비전, 시스템구조도 추가로 익혀둬야할거야. 어느정도 툴에 익숙해지면 토리가 해온 과제들을 깊숙히 파고들어가는게 좋을거같아 토리 과제를 리뷰해보면 토리가 어떤 데이터를 분석하는데 어떤 통계분석기법을 사용했고 해석은 어떤 수치를 근거로 했는지가 나오잖아? 예를 들어 왜 여기서 디시전트리를 사용했고, 변수선택법에서 pcr을 사용했는지 해당 기법이 다른 모델링방법에 비해가지는 장단점이 무엇인지 세세하게 질문이 들어올수 있거든. 회사 이동중에 전철에서 댓글쓰는중이라 마구잡이로 적었는데 참고가 되길. 그리고 내가 보기엔 토리는 일단 애널리스트로 업을 시작했다가 딥러닝알고리즘과 데이터분산시스템에 대한 지식을 디벨롭하고 ml로 트는게 현실적인 접근일거같아
  • W 2021.08.21 12:27
    @4

    아니 토리는 천사야.? 이런 정성댓글이라니 감동의 눈물..ㅜㅜㅜ 진짜 너무 답이 안나와서 글썼는데 잡어플라이 할때 어필해야될 부분까지 짚어주고 진짜 강같은 조언 너무 고마워ㅠㅠ 내 석사 프로그램이 썩 좋은 곳이 아니라 그런지 몰라도 내가 가진 스킬이 뭔가 이도저도 아닌 느낌에 너무 혼란스러웠는데 가려운데 긁어주는 기분이다; 석사때 ML이랑 딥러닝 쪽 위주로만 배웠는데 막상 이론만 배워서 정작 실전에선 잘 써먹지도 못하고, 그렇다고 애널리스트쪽으로 가려니 생각보다 데싸랑 너무 다른 분야라 아예 새로 배워야 할거같은 느낌이라 ㅋㅋ 이쪽은 데이터베이스랑 시퀄이 필수 같은데 솔직히 하나도 몰라서..; 지금껏 그냥 마구잡이로 ML엔지니어 데이터애널리스트 포지션 마구잡이로 다 찔러보고 있었는데 토리 댓글을 보니 어떤식으로 방향을 잡아야 될지 좀 알거같아졌어ㅠㅠ 돌아돌아서 분석가 커리어 시작한 톨 넘 멋지구 존경스럽다...ㅠㅠ 토리가 해준 조언 잘 새겨듣고 열심히 공부해볼게! 정말 고마워 ❤️❤️❤️

  • tory_4 2021.08.22 00:43
    @W

    내가 괜히 오지랖이 심한가 싶었는데 도움이 되었다니 나야말로 고마워:) 


    + 실무에서 데이터 애널리스트랑 데이터 사이언티스트 둘다 사실 사내에서 사용하는 알고리즘은 한정적이라 로우데이터를 얼마나 잘 활용/가공하느냐가 정말 중요해. 실제로 모델링이라고 부를만한 작업에 소요되는 시간보다 데이터를 파악하고 전처리를 하는데 쓰는 시간이 압도적으로 길어. 그래서 토리가 시퀄이나 데이터 가공 스킬을 익혀두면 앞으로 토리의 커리어에 정말 정말 살이되고 피가 될거야. 


    + 토리가 딥러닝이랑 머신러닝 이론을 잘아는건 정말 좋은 강점이라 생각해! 인터뷰 때 깊이 있게 그 로직에 대해 물어보는 경우도 있거든(나도 글로벌기업 최종합까지 가봤어서 아마 미국도 비슷할거같아. 신경망 이론을 영어로 열심히 설명했던 기억이 있네.) 


    + 애널리스트를 추천한 이유! 미국 페북에서 데싸로 일하는 친구(미국 컴공 박사 출신)가 있는데 데싸쪽이랑 머신러닝 엔지니어는 엔지니어링 백그라운드를 확실히 많이 본다고 나보고 미국에 데싸로 넘어올거면 (가능하면 미국에서 컴공석사하고) 알고리즘 공부랑 코테 연습 많이해두라고 신신당부하더라고. 그래서 토리도 나처럼(..이라고 하기엔 석사까지 가지고 있는, 나보다 더 통계에 밝은 전문가지만!) 통계학 출신이니 애널리스트가 좋지 않을까 생각했어. 또 크로스워크도 많아서, 나도 모델 개발팀(분석팀)에서 일하면서 환경구축팀(엔지니어링팀)과도 협력해서 프로젝트를 진행하기도 해. 애널리스트로서 나의 메인 업무는 실무 데이터의 가공-분석 + 머신러닝을 활용한 모델 설계 + 데이터 가시화 + 엔드유저에게 프레젠테이션인데 왜 해당 통계모델을 사용하는지, 분석력의 지표로 왜 이걸 선택했는지를 여러 이해관계자들에게 설명하며 그들을 설득시키는 일이라 토리처럼 통계모델을 잘 아는 사람일수록 더 잘 활약할 수 있을거라 생각해. 나는 그나마 개발경험자인데 우리팀 절반이상이 수학/통계 석사이상이고 그 외엔 도메인 데이터 전문가들이라 진짜 모델은 잘아시는데 코딩수준이 엄청나진 않으셔. 


    + 애널리스트와 데이터사이언티스트에게 있어서는 도메인(특정 업계)의 데이터에 대한 지식이 정말 중요해. 결국 분석모델 하나 더 아는거보다는 데이터를 얼마나 이해하고 있는지가 더 적합한 모델을 선정하는데 더 중요하기 때문이야. 그리고 향후 전직시 동일 업계가 아니면 경력을 온전히 인정받기 힘들거든. 도메인 지식 부족이란 이유로 스킬셋은 갖추고 있어도 경험부족으로 떨어지기도 하고. 혹시 금융이나 보험이나 의료나 마케팅이나 특정 도메인을 이미 마음에 두고 있다면 해당 업계쪽으로만 지원하는게 베스트인데 도메인을 못정했다면 데이터 분석 컨설턴트도 같이 고려해봤으면 좋겠어. 컨설쪽은 다양한 도메인을 담당할 수 있으니, 토리 본인에게 더 잘맞는 도메인을 찾을 수 있는 기회가 될 수 도 있을 것 같아서 한번 말해봐. ㅎㅎ 


    + 나도 코로나 시기에 이직해서 엄청 이직길고 힘들었거든. 8개월정도? 이전에 써둔 페이퍼랑 프로젝트 뜯어서 분석하고 내가 어떤 데이터 분석가가 되고싶은지 정말 치열하게 고민하면서 준비했던거같아. 나같은 학사출신 사람도 해냈으니까 토리도 정말 잘 해낼수 있을거라 믿어! 응원할게<3

  • W 2021.08.22 12:30
    @4

    오지랖 절대 아냐 토리야..! 진짜 고마워 ㅠㅠㅠ 사실 이전에 페북에도 글 올려보고 주변 지인들한테도 이것저것 물어봤는데 다들 학생이거나 미묘하게 다른 분야라그런지 제대로 된 정보를 얻기가 의외로 힘들더라고...진짜 토리 댓글이 제일 도움됐어ㅠㅠ 추가 설명도 정말 고마워..! 사실 난 통계 길만 걸어와서 다른 도메인 지식이 없는 것도 문제고 별로 관심 가는 분야도 없는 상황이라 더 방황하고 있었는데 컨설턴트 쪽을 알아보면 되는구나 몰랐어ㅠㅠ; 나도 사실 코로나 터지고 난 직후부터 인턴 알아보기 시작했는데 그조차도 광탈..ㅋㅋㅋ이었는데 코시국에서 이직 성공까지 한 토리라니 정말 존경스럽다... 토리도 하는 일 항상 다 잘 풀리기 바랄게! 고마워ㅜㅜ 

  • tory_4 2021.08.22 17:22
    @W 생각보다 뭐랄까 이 분야가 이제 뜨는 편이기도하고 허구의 전문가들도 많아서 정보찾기가 쉽지않지ㅠㅠ 나도 정말 막막했던 시기가 있어서 토리 마음을 알거같아 .. 나도 막 여기저기 메일보내보고 닥치는대로 정보를 찾으려 애쓴 적이 있어서 토리 일이 남의 일 같지 않게 느껴져서 내가 말이 많았네 ㅎㅎ

    컨설턴트는 주니어 시절이면 페이테이블도 올릴수 있고 최신기술도 많이 다뤄볼 수 있어서 좋은데 특성상 문서작업과 야근이 많아서 한번 토리랑 잘맞는지 봐봐. 컨설쪽은 기술면접보다는 사고력과 논리력 테스트들을 보는 경우가 많아. 그리고 애널리스트로 갈거면 주니어레벨에서 클라우드쪽 지식까지 필수로 요구하는 경우는 많이 없을거야. 물론 알아두면 좋아:)

    난 코시국에 미국에서 석사나온 토리도 정말 멋있다고 생각해! 거기다 이 업계는 요즘 트렌드는 바뀌고 있다해도 소위 이른바 석사컷이라는게 암암리에 존재하거든. 그래서 나도 몇 년안에 컴공쪽으로 미국석사 준비하려는 참이라 어찌보면 토리가 내 선배님이 될수도 있을 것 같아:) DS필드의 한국여성으로서 우리 같이 힘내자 ♡
  • W 2021.08.23 10:48
    @4

    맞아 아직 뜨는 분야라 정보찾기가 정말 힘든거같아 ㅠㅠ 힘들게 얻은 정보 공유해주고 글 써줘서 정말 고마워! 토리도 석사 준비 꼭 잘 되길 응원할게 ❤️❤️❤️

  • tory_5 2021.08.20 05:40
    미국 부트캠프 출신 여기 왔다ㅋㅋㅋ 부트캠프 자체는 별 메리트 없는 거 같애 그래서 결국 ds석사 다시했어ㅠㅜ 난 일대일로 배우는 거였는데 나 가르친 사람이 현직 데싸 디렉터라서 취직하는데 도움 많이 받았어 그것뿐임
  • W 2021.08.20 11:11

    아앗 ㅜ 나도 마음같아선 석사 다시하고싶어ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ근데 돈도 돈이고 비자도 문제고ㅠㅠ 부트캠프 후기 찾아보면 대부분 비추하긴 하던데 정말 그렇구나... 알려줘서 고마워..! 

  • tory_6 2022.08.27 10:23

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  • tory_7 2023.03.06 00:16
    스크랩할게!!
  • tory_8 2023.05.15 11:20
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