[데이터 사이언티스트 특강] 메타코드M 데이터 사이언티스트 직무 특강_대기업 계열사 모빌리티 관련 업계

 

이번 현직자 특강은 현업에서 모빌리티 업계에 종사하신 데이터 사이언티스트 분이 강연을 해주셨다. 

여기서 독특했던 점은 비전공자로서 취업을 하셨다는 것인데 전반적인 과정을 자세히 설명해주셔서 좋았다.

그 강의에 대한 리뷰를 지금부터 시작해보고자 한다.

---

 

 

먼저 이번강의의 목차이다.

강연자 소개부터 QnA까지 구성되어 있고 전반적으로 현업인의 관점에서 내용이 구성되어 있다.

내가 가장 관심있었던 항목은 비전공자 데이터 직무 생존 전략

요즘 데이터 분야의 취업이 어려운데 어떠한 관점, 노력으로 취업을 하셨는지 궁금했다.

 

 

데이터 사이언티스트 면접 후기와 Tip

비전공자였던 강사님이 어떻게 면접을 보았고 준비했는지에 대한 이야기가 나온다.

기업마다 다르지만 면접에서는 보통 소프트 스킬과 하드 스킬을 얼마나 갖추고 있는지에 대해 물어본다.

코딩 테스트를 통해 하드 스킬을, 소통능력이 어느 정도 뛰어난지 면접을 통해 소프트 스킬을 평가하는데

두 가지 모두 데이터 사이언티스트에게는 필수적인 자질이다.

 

 

당시 강사님이 코딩테스트로 진행했던 문제이다. 렌터카 쪽 기업답게 그와 관련된 문제가 나왔다.

이를 볼 때 내가 지원할 회사 관련 주제로 분석을 진행해 본 경험을 쌓는 것이 테스트를 대비하는 것의 핵심이라는 생각이 든다.

속성 목록을 보고 내가 중요하다고 생각하는 값을 선정하여 분석을 진행해야 하는데 산업과 관련된 도메인 지식이 없다면 곤란할 수 밖에 없다.

 

 

이번엔 입사 후 데이터 사이언티스트로 하는 업무에 관한 내용이다.

실제 코딩 테스트에서 진행했던 주제와 비슷하게 업무를 진행한다고 한다. 머신러닝을 통한 예측 모델 계산, 적용률과 오차율을 시도를 통해 수치 변화, 또한 Tableau를 통한 시각화

이를 통해 알 수 있는 건 실무에 바로 투입될 수 있는 인원을 코딩 테스트를 통해 선별한다는 것이다.

 

회사 선택 시 고려사항

회사를 선택하는 것에 중요한 건 그 회사가 얼마나 데이터를 중요 시 여기는 지, 또한 데이터가 얼마나 내가 매력적으로

느껴지는 것이다. 일을 할 때는 무엇을 할 지, 어떻게 해야될 지도 중요하지만 가장 중요한 것은 왜해야되는 것이다.

만약 데이터를 중시하지 않고 직무가 명확하지 않으면 흔히 말하는 현타를 느낄 가능성이 매우 높아진다...

 

 

비전공자 데이터 직무 생존 전략

사실 회사입장에서 데이터 사이언티스트는 지금 당장 변화를 이끌어내는 것이 아닌 장기적인 투자이다. 

그 말은 경기가 불황이거나 회사가 어려울 때 가장 먼저 버려지는 패라는 의미기도 하다. 그래서 생존 전략에도 다변화가

필요하다. 하드 스킬을 키워 엔지니어적 역량을 쌓아가던지, 아니면 소프트 스킬을 키워 데이터 기획자적 역량을 쌓아가던지 말이다. 미래는 시시각각 변화하고 있으며 AI의 미친듯한 발전은 예측불가의 미래를 보여준다.

이러한 시대에서 계속해서 생각하며 살아남는 사람이 되는 것이 가장 중요하다는 생각이 든다:)

---

 

오늘도 좋은 강의를 잘 들었다. 변화하는 데이터 시장에서 AI를 두려워하는게 아닌 활용하며 성장의 촉매제로 삼는 사람이 되겠다.