미국 데이터 직군 살펴보기, 나는 어떤 석사 프로그램을 지원해야 할까?

 

미국에서의 데이터 직군 취업 시장은 매우 다양하고 경쟁이 치열합니다. 따라서 미국 석사 과정을 지원하시기 전에, 데이터 직군의 다양한 포지션과 각각이 요구하는 스킬 세트를 이해하는 것은 매우 중요한 첫걸음입니다. 이를 통해, 지원자는 자신의 목표와 경력 계획에 가장 적합한 전공과 프로그램을 선택할 수 있으며, 이는 결국 현지에서의 취업 가능성을 높이는 핵심 요소가 됩니다.

미국 내에서 데이터 관련 직군은 크게 데이터 분석가(Data Analyst), 데이터 과학자(Data Scientist), 데이터 엔지니어(Data Engineer), 머신러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer), 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 분석가 등으로 나뉩니다. 각 직군마다 요구하는 기술 및 지식의 깊이와 범위가 다르기 때문에, 이들 분야에 대한 명확한 이해를 바탕으로 준비하는 것이 중요합니다.

예를 들어, 데이터 과학자가 되고자 한다면, 통계학, 머신러닝, 프로그래밍(특히 Python 또는 R), 데이터 처리와 시각화 기술을 포함한 고급 분석 기술을 습득해야 합니다. 반면, 데이터 엔지니어는 데이터 아키텍처, 데이터베이스 관리, 대용량 데이터 처리 시스템(Hadoop, Spark 등)에 더 중점을 둔 기술이 요구됩니다.

데이터 직군에 취업하기 위한 석사 프로그램은 다음과 같은 구체적인 전략을 고려할 수 있습니다:

목표 직군 분석: 자신이 희망하는 데이터 직군의 요구 사항과 역량을 면밀히 조사합니다.
전공 및 프로그램 선택: 조사한 정보를 바탕으로 해당 역량을 키울 수 있는 석사 전공 및 프로그램을 선택합니다.
필요 스킬 세트 개발: 선정한 프로그램을 통해 필요한 기술과 지식을 체계적으로 학습합니다.
현지 경험 및 네트워크 구축: 인턴십, 파트타임 직무, 학술 활동 등을 통해 현지 경험을 쌓고, 관련 분야 전문가들과의 네트워크를 구축합니다.

이처럼, 목표하는 직군에 맞는 석사 프로그램을 통해 필요한 스킬 세트를 갖추는 것이 미국에서의 성공적인 데이터 관련 커리어를 구축하는 핵심 요소입니다. 따라서, 자신의 목표와 열정에 부합하는 프로그램을 신중하게 선택하고 준비하는 과정이 매우 중요합니다.

아래 그림을 참고 하시면 대략적으로 포지션 별 어떤 일을 하는지에 대한 대략적인 파악을 하실 수 있을 것 같아서 한 번 그려 보았습니다.

 

 

현재 점점 산업별로 다양한 포지션 타이틀이 생겨나고 있고, 부르는 명칭도 하는 일도 각각 다르기 때문에 항상 내가 생각하는 dream company의 dream job의 job descriptions를 살펴보라고 말씀드립니다.

예를 들어 페이스북의 데이터 사이언티스트가 본인의 최종 dream company / dream job이라고 한다면, 

우선 링크드인에서 현재 오픈되어 있는 facebook data scientist 잡들을 찾아봅니다.

아래 왼쪽에 위치한 Research Data Scientist란 role은 Python과 SQL 위주의 경험을 요구하고 있는 반면, 오른쪽에 위치한 Data Scientist, Analytics의 경우에는 Python, Perl, Java, C++ 같은 기존 소프트웨어 엔지니어의 백그라운드와 유사한 백그라운드를 요구하는 것을 볼 수 있습니다. 이렇게 같은 회사의 같은 포지션임에도 불구하고, 서로 상이한 경력과 skill set을 요구할 수 있습니다.

 

 

데이터 사이언티스트가 되기 위해 통계학 석사에 진학했는데 내가 가고 싶은 dream company와 dream job이 CS 백그라운드를 요구한다면 석사 프로그램을 통해서 필요한 스킬셋들을 배우는 것이 불가능해지겠죠.

따라서, 석사 지원 준비 전에 구체적인 목표와 골을 설정한 후, 어떤 스킬셋들을 요구하는지에 대한 명확한 이해와 그것을 가르쳐 줄 수 있는 프로그램을 선택하는 것이 매우 중요하다고 할 수 있겠습니다.