부트캠프 및 비학위 프로그램 출신, 독학 데이터 사이언티스트를 위한 미국 데이터 직군 취업 가이드

 

 

"부트캠프나 비학위 프로그램을 통해, 혹은 독학으로 데이터 사이언티스트가 되었습니다. 하지만 대부분의 인턴십이나 직무는 학위를 요구하여 지원하기가 어렵습니다. 도움이 될 만한 방법이 있을까요?"

 

데이터 과학(Data Science) 분야는 최근 몇 년 동안 급격히 성장하며, 많은 사람들이 이 분야에서 커리어를 쌓고자 합니다. 하지만 많은 직무나 인턴십 기회가 학위나 MBA, 석사 학위를 요구하기 때문에 부트캠프나 비학위 프로그램을 통해 또는 독학으로 이 분야에 뛰어든 사람들에게는 상당한 장애물이 될 수 있습니다. 이러한 상황에서 어떻게 하면 효과적으로 직무를 찾고, 커리어를 발전시킬 수 있을까요? 이번 블로그 포스트에서는 부트캠프 졸업자나 비학위 소지자, 또는 독학으로 데이터 과학을 공부한 사람들이 미국에서 데이터 관련 직무를 찾는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 전략을 공유하고자 합니다.

먼저, 학위 없이도 커리어를 성공적으로 쌓아가는 방법은 분명히 존재합니다. 여러분이 가지고 있는 기술과 경험을 최대한 활용하고, 네트워킹과 실제 프로젝트 경험을 통해 자신의 가치를 증명할 수 있는 방법들을 모색해야 합니다. 실제로 많은 기업들이 학위보다도 실질적인 문제 해결 능력과 데이터 분석 능력을 중요하게 여기기 때문에, 이를 잘 어필한다면 충분히 경쟁력을 가질 수 있습니다.

이 글에서는 여러분이 데이터 과학 커뮤니티에 참여하고, 콜드 이메일을 통해 프로젝트 기회를 찾으며, 다양한 도메인에서 실무 경험을 쌓는 방법에 대해 이야기할 것입니다. 또한, 학위 없이도 데이터 과학자로 성공한 사례를 통해 여러분이 동기부여를 얻을 수 있도록 돕겠습니다. 데이터 과학자로서의 첫 걸음을 내딛는 여러분에게 이 가이드가 큰 도움이 되기를 바랍니다.

다만, 이 글에서는 미국에서 일할 수 있는 신분이 있는 경우를 전제로 하고 있음을 미리 공지 드립니다. 미국 내에서 취업할 수 있는 비자나 영주권 등의 신분이 없는 경우, 추가적인 법적 절차나 요건이 필요할 수 있습니다.

 

 

1. 커뮤니티 참여 & 활동

온라인 커뮤니티는 데이터 과학자로서의 첫걸음을 내딛는 데 있어 매우 중요한 출발점입니다. 이러한 커뮤니티에서 활동하면서 최신 기술트렌드를 파악하고, 다양한 인더스트리의 현직자들과 네트워킹할 수 있습니다. 특히, 다양한 프로젝트를 함께 진행하며 실무 경험을 쌓을 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다. Facebook Group, Kaggle, GitHub, LinkedIn, Discord 등의 데이터 과학 그룹 등에서 활동하는 것이 매우 유익할 수 있습니다.

이러한 커뮤니티에서의 활동은 여러 가지 이점을 제공합니다. 다양한 분야의 데이터 과학자들과 교류할 수 있습니다. 이를 통해 여러분의 관심 분야를 더욱 깊이 이해하고, 그 분야에서의 최신 연구나 기술 동향을 파악할 수 있습니다. 또한, 여러분의 프로젝트를 공유하고 피드백을 받으며 자신의 기술을 발전시킬 수 있습니다. 커뮤니티 내에서 네트워킹을 통해 추가적인 job opportunity를 발견할 수 있습니다.

한 학생의 사례를 들어보겠습니다. 이 학생은 causal inference에 깊은 관심을 가지고 있었고, 관련 연구와 프로젝트를 통해 실력을 쌓고자 했습니다. 이 학생은 온라인 커뮤니티에서 활발히 활동하며, causal inference와 관련된 여러 프로젝트에 참여하기 시작했습니다. 특히, 여러 전문가들과의 교류를 통해 자신만의 연구를 발전시키고, 다양한 피드백을 받았습니다. 이를 통해 자신의 기술을 향상시키고, 실무 경험을 쌓을 수 있었습니다.

그 후, 이 학생은 네트워킹을 더욱 확대하고, 관련 인더스트리에서 활동하는 전문가들과의 연결을 통해 구체적인 취업 기회를 찾기 시작했습니다. 한 예로, 헬스케어 분야의 데이터 분석 프로젝트 (공개된 데이터)에 참여하게 되었고, 이를 통해 실제 산업에서의 데이터 활용 방식을 익힐 수 있었습니다. 또한, 이러한 경험을 바탕으로 몇몇 회사와의 인터뷰 기회를 얻었고, 결국 헬스케어 데이터 분석 회사 (M사) 에서 정규직으로 취업하게 되었습니다.

이 사례는 커뮤니티 참여와 네트워킹의 중요성을 잘 보여줍니다. 적극적으로 커뮤니티에 참여하고, 자신의 관심 분야에서 실무 경험을 쌓으며, 전문가들과의 네트워킹을 통해 충분히 취업 기회를 얻을 수 있습니다. 중요한 것은 자신의 관심과 열정을 가지고 꾸준히 노력하는 것입니다. 커뮤니티는 이러한 노력을 지원해주고, 여러분의 커리어 발전을 도와주는 중요한 도구가 될 것입니다.

 

2. 콜드 이메일 보내기

관련 분야의 교수님이나 연구자들에게 콜드 이메일을 보내는 것도 효과적인 방법입니다. 특히, 사회과학대, 보건대, 의대 등에는 데이터가 많이 쌓여 있지만 분석할 시간이 부족한 교수님들이 많이 계십니다. 이러한 교수님들께 관심과 능력을 어필하는 이메일을 보내고, 프로젝트에 참여할 수 있는 기회를 요청해 보세요. 콜드 이메일은 다소 부담스럽게 느껴질 수 있지만, 많은 경우 이 방법을 통해 귀중한 실무 경험을 쌓고 네트워크를 확장할 수 있습니다.

저의 경우, 학생 시절에 bioinformatics에 관심이 있었고 관련 프로젝트를 해보고 싶었습니다. 당시 Bioinformatics 한국 Facebook 커뮤니티에 가입하여 활동을 시작했습니다. 이 커뮤니티를 통해 다양한 연구자들과 교류할 수 있었고, bioinformatics에 대한 깊은 이해를 쌓아갔습니다. 그러던 중, 미국에 있는 한 연구원/교수님과 연결되었고, 그분의 연구 프로젝트에 참여할 수 있는 기회를 얻게 되었습니다.

이 연구 프로젝트는 유전자 발현 데이터 분석과 관련된 것이었습니다. 교수님과 함께 주 1회 주말에 미팅하면서 오피스아워처럼 프로젝트를 발전시켜 나갔고, 저는 관련 데이터를 분석하고, 결과를 정리하며, 다양한 분석 기법을 적용해볼 수 있는 기회를 얻었습니다. 이러한 과정에서 많은 것을 배울 수 있었고, 실제 연구 프로젝트에 참여하는 경험을 쌓게 되었습니다. 이 경험을 통해 저는 bioinformatics 분야에서의 관련 지식과 경험을 빠르게 획득할 수 있었습니다. 이 과정은 저에게 큰 자신감을 주었고, 현재도 bioinformatics 분야에서의 커리어를 쌓는 데 큰 도움이 되었습니다.

이와 같은 경험은 콜드 이메일/메세지가 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 자신의 관심 분야에서 실무 경험을 쌓고, 이를 통해 커리어를 발전시킬 수 있습니다. 중요한 것은 자신의 열정과 능력을 잘 어필하는 것입니다. 추후의 글에서 콜드 이메일/메세지 보내는 요령을 담은 글을 다뤄보도록 하겠습니다.

 

 

3. 인더스트리나 직무가 잘 매칭되지 않는 경우

많은 경우, 인턴십이나 첫 직장에서의 경험이 본인이 궁극적으로 원하는 인더스트리나 직무와 일치하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 헬스케어 인턴십을 했지만 테크 인더스트리에서 일하고 싶은 경우가 이에 해당합니다. 이런 상황에서 중요한 것은 여러분이 가진 기술과 경험을 새로운 직무나 인더스트리에 어떻게 적용할 수 있는지를 잘 설명하는 것입니다. 이를 위해 방법론, 사용한 툴과 언어 등에 초점을 맞춰 자신이 해당 직무의 job description을 성공적으로 수행할 수 있음을 잘 증명해야 합니다.

방법론과 사용한 툴 강조하기

첫째, 특정 인더스트리에서 사용한 방법론이 다른 인더스트리에서도 어떻게 유효하게 적용될 수 있는지를 설명해야 합니다. 예를 들어, 헬스케어 인턴십에서 데이터 분석을 통해 환자의 진단 결과를 예측하는 모델을 개발했다면, 이를 테크 인더스트리에서 고객 행동을 예측하는 모델로 적용할 수 있음을 강조하세요. 데이터 분석의 기본 원리는 대부분의 인더스트리에서 유사하게 적용될 수 있습니다.

둘째, 사용한 툴과 언어에 대한 설명이 중요합니다. 데이터 과학 분야에서 널리 사용되는 툴과 언어는 대부분의 인더스트리에서 공통적으로 사용됩니다. 예를 들어, Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch, Tableau, Power BI 등은 여러 인더스트리에서 필수적인 기술입니다. 따라서, 특정 인더스트리에서 이러한 툴을 사용한 경험을 다른 인더스트리에서도 유용하게 활용할 수 있음을 강조하세요.

사례

DataKorLab의 컨설팅 사례를 들어보겠습니다. 이 학생은 biomedical 분야에서 데이터 분석을 시작했지만, 테크 인더스트리의 마케팅 데이터 사이언티스트로 이직하고자 했습니다. 이 학생은 기존의 경험을 어떻게 새로운 직무에 적용할 수 있는지를 잘 설명함으로써 성공적으로 이직할 수 있었습니다. 특히, 헬스케어 정책 데이터 분석 프로젝트에서 사용했던 방법론들 (e.g., 회귀 분석, 시계열 분석, 군집 분석 등)을 resume에 잘 포함시켰고, 인터뷰에서는 이러한 방법론들은 어떻게 마케팅 분야에서도 유효하게 적용될 수 있는지를 설명하였습니다. 예를 들어, 회귀 분석을 통해 고객의 구매 패턴을 예측하거나, 시계열 분석을 통해 마케팅 캠페인의 효과를 평가할 수 있으며, 군집 분석을 통해 고객 세분화를 수행할 수 있다는 점을 강조하였습니다.

또한, 이 지원자는 Python, SQL 등을 사용한 경험을 잘 어필했습니다. 특히, 특정 툴을 사용하여 데이터를 시각화하고 분석한 경험을 상세히 설명하며, 테크 인더스트리에서 필요로 하는 기술과 일치함을 보여주었습니다. 이 과정에서 학생은 자신이 작성한 코드와 프로젝트 결과물을 포트폴리오로 정리하여 제출하였습니다. 이는 인터뷰어에게 좋은 인상을 주었고, 결국 테크 인더스트리의 마케팅 데이터 사이언티스트로 성공적으로 이직할 수 있었습니다.

결론적으로, 인더스트리나 직무가 일치하지 않더라도 자신의 기술과 경험을 잘 어필하면 충분히 성공적으로 이직할 수 있습니다. 중요한 것은 여러분의 능력을 새로운 직무에 어떻게 적용할 수 있는지를 명확히 설명하는 것입니다. 위의 성공 사례처럼, 여러분도 이러한 전략을 통해 원하는 인더스트리와 직무로 나아갈 수 있기를 바랍니다.

 

마무리하며

데이터 과학 분야에서 커리어를 쌓는 것은 많은 도전과 기회를 동반합니다. 부트캠프나 비학위 프로그램, 독학으로 이 분야에 뛰어든 분들도 커리어를 쌓을 수 있습니다. 중요한 것은 자신이 가진 기술과 경험을 최대한 활용하고, 꾸준한 노력과 네트워킹을 통해 새로운 기회를 발견하는 것입니다.

이번 글에서 공유한 전략들을 통해 여러분도 데이터 과학자로서의 커리어를 발전시킬 수 있기를 바랍니다. 커뮤니티 참여, 콜드 이메일, 방법론과 툴 강조, hands-on 프로젝트 경험 등 다양한 전략들을 적용해 보세요. 여러분의 열정과 노력은 결국 결실을 맺을 것입니다.