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
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 ❤️❤️❤️
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
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
맞아 아직 뜨는 분야라 정보찾기가 정말 힘든거같아 ㅠㅠ 힘들게 얻은 정보 공유해주고 글 써줘서 정말 고마워! 토리도 석사 준비 꼭 잘 되길 응원할게 ❤️❤️❤️
아앗 ㅜ 나도 마음같아선 석사 다시하고싶어ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ근데 돈도 돈이고 비자도 문제고ㅠㅠ 부트캠프 후기 찾아보면 대부분 비추하긴 하던데 정말 그렇구나... 알려줘서 고마워..!
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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)