"미국 취업"을 주제로 한 2022년 6월 3일 세미나 Q&A 리뷰

 

 

지난 6월 3일 온라인 모임을 통해서 미국 취업을 주제로 루나 님과 함께 다양한 분들이 참여해 주셨는데요. 많은 이야기가 오갔지만, 시간 상 미리 보내주신 질문들 중에서 절반도 커버를 못했던 것이 아쉬웠습니다. 그래서 나머지 질문들에 대해서 답변을 드리고 추가적으로 현장에서 이야기드리지 못한 다른 이야기들도 덧붙여서 정리해드리는 것이 예의일 것 같아 블로그 포스트를 통해 답변을 대신하게 되었습니다. 참고로 이건 전적으로 저의 짧디 짧고 미천한 저의 미국 유학 + 직장 생활 경험을 토대로 적은 저만의 의견임을 밝힙니다 (Views are my own).

 

1. 데이터 관련 직업을 갖기 위해, 공부했던 것이랑 취업 준비 경험을 듣고 싶습니다. / 필요한 스킬셋 및 커뮤니케이션 스킬 / 인터뷰 준비

이 질문에 대해 루나님과 저는 인더스트리도 다르고, 분야도 많이 다름을 말씀드렸습니다. 우선 기본에 충실하는 것이 중요합니다.

Behavioral interview를 통과하기 위한 기본적인 영어 커뮤니케이션, 질문하는 방법, 인터뷰 에티켓 등은 mock interview를 (여러 사람과) 많이 해보시길 추천드립니다. 대학원에 다니시다 보면, 미국 학교마다 career support / career center라는 곳이 있습니다. 여기에서 무료로 기본적인 resume 첨삭, 그리고 mock interview를 하실 수 있는 career advisor 같은 분들이 계십니다. 여러 명과 미팅을 잡으셔서 이런저런 다양한 상황과 질문을 만나실 수 있도록 연습하는 것이 중요합니다. 저는 대략 10명과 이런 작업을 진행했었습니다.

Technical interview를 통과하기 위해서는 기본적으로 인터뷰에서 다루어지는 통계, CS, 코딩 등의 개념을 "확실"하게 아는 것이 중요합니다. 내가 이해했다고 끝나는 것이 아니라, 그것을 넘어 누군가에게 제대로 빠짐없이 설명할 수 있는 단계가 되어야만 합니다. 보통 Resume에서 본인의 프로젝트에 대해서 이야기 해보라는 질문을 받으실 거예요. 그때, 내가 사용한 방법론 (methodology)의 underlying theory, assumptions, pros & cons 정도는 확실하게 숙지를 하고 가셔야 합니다. Resume에 다양한 방법론과 화려한 머신러닝을 이용해서 프로젝트를 진행해주신 분들이 많이 있습니다. 하지만, 조금만 깊게 질문을 던져보면, 막히는 분들이 꽤 있습니다. 적어도 자신의 프로젝트에 대해서 '왜 A 방법론 대신 B 방법론을 썼는지?', '어떠한 또는 왜 이 기준을 가지고 A방법론과 B 방법론을 비교했는지?' 등에 대한 준비를 하고 들어가셔야 합니다.

저는 아카데미아/연구직 포지션만 당시에 지원했었기 때문에, 세부 분야나 job posting개수가 굉장히 한정적이었습니다. 약 40개 정도를 지원해서 8번 정도의 인터뷰를 보았고, 4개의 오퍼를 받아서 그 중에서 가장 베스트였던 곳을 선택하였습니다.

 

2. 직무별 고용현황, 평균연봉 및 워라벨, 신분 해결, 취직을 위해 학/석/박 때 어떤 걸 준비해 오셨는지 궁금합니다.

요즘 데이터 관련 직무 고용은 매우 좋습니다. job 수도 많고 연봉도 다른 직무에 비해서 높은 편입니다. 판데믹 이후로는 사람들이 좀 더 full time remote position을 선호하는 추세입니다. 루나 님도 현재 full time remote role로 일하고 있으시고요. 저는 하이브리드이긴 하지만, 현재 주 1회만 출근하고 있습니다. 

Burtchworks에서 매년 데이터 직무 사람들을 상대로 서베이를 받고 있습니다. 잡마켓 상황을 파악하는데 도움이 될 것 같아서 링크 남겨요: https://www.burtchworks.com/big-data-analyst-salary/big-data-career-tips/the-burtch-works-study/thank-you/

Thank You

 

신분 문제는 미국에서 공부하는 유학생들의 숙원 사업입니다. 하지만, 많은 회사들에서 거의 대부분 h1b를 진행해주고, 특히 큰 대기업인 경우에는 거의 대부분 green card 까지 진행해 줍니다. 신분에 관한 이야기는 나중에 한 번 더 시간을 내서 다루어야 할 정도로, 할 이야기가 많은 것 같아요. 

취직을 위해 어떤 준비를 하셨는지에 대해서는 앞의 질문 답변으로 대신하도록 하겠습니다.

 

3. 미국 유학 후 취업하는데 걸리는 시간 / 미국 유학 시 네트워킹 팁

취업하는 데 걸리는 시간은 사람마다 너무 달라서 딱히 단정 지을 수 없습니다. 요즘에는 졸업 전에 오퍼를 받으시는 경우들도 많고요. 

다만, F1 유학생의 경우, 구직 활동을 할 수 있는 기간이 정해져 있습니다. 예를 들어, 5월 15일 졸업 하셨다고 한다면, Grace Period 60일 안에 미국에서 나가야 하는 것이 원칙입니다. 하지만, 미국에서 구직 활동을 하시는 분들은 보통 5월 15일 ~ 7월 14일 (60일) 사이 중에 한 날을 OPT 시작일로 지정해 주셔야 합니다. 그리고 그로부터 구직 활동을 90일 간 하실 수 있습니다.

네트워킹은 꾸준하게 해주셔야 합니다. 기본적으로는 학교 alumni부터 시작합니다. 판데믹 이전에는 캠퍼스에서 career fair도 많았고, info session이나, campus recruiting, coffee chat도 많이 있었습니다. 하지만, 판데믹 이후에는 거의 전부 온라인으로 넘어간 것 같아요. 그래서 링크드인을 잘 활용해주시는게 그 어느 때보다 중요합니다. 그리고 그 방식은 거의 대부분 cold message / cold call이 대부분입니다. 10명 보내면 1, 2명 정도에게 답변이 오면 다행인 수준입니다. 하지만, 답이 오지 않는다고 실망하지 않으셨으면 좋겠어요. 이게 네트워킹입니다. 핵심은 그 사람들과 공통점을 찾아 그것을 명분으로 접근(?)하는 것이 좋다고 생각해요.

나랑 같은 학교 나왔네?

우리 둘 다 A수업을 들었었네?

우리 둘 다 B 회사를 다녔었네?

나랑 비슷한 전공 백그라운드를 가지고 데이터 직무로 일하고 있는데, 너의 이야기를 좀 더 듣고 싶다 등등

이유는 만들면 어떻게든 만들 수 있으니까요. 어떻게든 공통점을 찾아서, 다양한 사람들에게 접근해 보세요. 실무에 있는 분들도 사람인지라 그렇게 열심히 하는 학생들, 적극적으로 하는 학생들을 보면 옛날 학생 시절이 생각나서 어떻게든 도와주고 싶거든요.

 

4. 한국에서 5+ year 이상의 비데이터 직무 경험이 있습니다. 미국 1년 MSBA 석사 졸업 후 경력을 인정받아 데이터 관련 직종(Business Analyst or Data Analyst)에 취업이 가능할까요?

이건 본인의 선택이기도 하고, 회사와 네고를 어떻게 하시느냐에 따라 다르다고 생각합니다. 어떤 job title로 취직을 할 것인지? 무엇보다 특정 도메인에서 어떻게 "데이터"를 가지고 일하는지, 어떠한 방법론을 써서 어떤 일을 하고 있는지에 대한 충분하고 깊은 이해가 있는지 여부가 중요할 것 같습니다.

예를 들어, 나는 오프라인 인더스트리에서 marketer로 일했다고 해서, ecommerce 비즈니스에서의 퍼포먼스 마케팅 분야의 경험으로 인정받긴 어렵겠죠.

그리고 회사의 규모도 영향을 미칠 것 같기도 합니다. 보통, 큰 기업들 (e.g. 빅테크)의 경우에는 연봉/보수가 상대적으로 작은 기업보다 좋은 편이어서, 주니어 포지션임에도 감수하고 오퍼를 승낙하시는 분들도 많습니다. 

 

5. 영어에 대해 어떤 생각 갖고 계시는지, 또 영어실력 향상을 위해 어떤 노력을 하셨고, 효과가 좋았다고 생각하시는지 공유해주시면 너무 감사드리겠습니다!

저는 초중고 대학 학부까지 한국에서 나왔습니다. 학부 시절에 미국 교환학생을 약 1년 정도 했었고요. 교환학생 전후 그리고 미국 대학원 입학 전까지 감을 유지하고 싶어서 전화영어를 했었습니다. 다만, 전화영어는 실력 향상보다는 정말 감 유지 차원에서만 의미가 있었던 것 같아요. 저는 개인적으로 영어실력 향상을 위해서는 영어를 많이 쓰는 것보다 한국어를 안 쓰는 게 더 중요했던 것 같습니다. 여러 상황 속에서 미국인들이 각각의 상황에서는 어떤 표현으로 자신의 생각과 감정을 표현하는지에 익숙해지기 위해서는 시간이 좀 걸립니다. 저는 이런 "특정 상황 속에서 자주 쓰는 표현"인 gambit들을 많이 외워놓고, 수없이 반복했습니다.

Job Interview 관련 영어에 대해서 이야기 해볼게요. (동의하지 않으시는 분들도 계시겠지만) 우리가 미국에서 job을 얻기 위해서 필요한 인터뷰에 필요한 영어는 사실 굉장히 특수한 상황에서의 한정적인 영어라고 생각합니다. Mock interview를 많이 하시면서, 미국인들은 도대체 어떤 식으로 ice breaking을 하고, 어떤 순서로 인터뷰를 이끌어 나가며, 어떤 질문들을 하는지를 경험하시다 보면, 본인만의 노하우가 생기시지 않을까 생각합니다.

또 효과가 좋았던 방법은, public presentation, speaking / interview 하실 때, 내가 생각하는 롤모델을 정하는 것입니다. 내가 이상적으로 생각하는 롤모델의 presentation, publice speaking, interview 등을 처음에는 따라하듯이 했을 때 효과가 좋았습니다. 꼭 한 사람일 필요는 없는 것 같아요. 여러 사람이어도 괜찮았던 것 같아요.

저의 케이스를 한 번 이야기 해 볼게요. 저의 public speaking 롤모델은 스티브 잡스와 대학원 시절에 발표를 참 유쾌하게 잘했던 친구를 조합한 가상의 인물입니다. 저는 되게 요점만 딱딱 이야기 하는 PT를 했었는데, 그래서 상대적으로 좀 더 유쾌하게 캐쥬얼한 느낌으로 관객과 소통하는 PT를 동경해 왔습니다. 그래서 두 명을 조합한 가상의 인물을 제 롤모델로 삼게 되었습니다.

Interview의 경우에는 제 인생 미드이기도 한 Suits의 하비 스펙터입니다. 항상 어떠한 상황에서도 당당하고 자신감 있는 점이 항상 걱정이 많은 저에게 가장 부족한 점이라고 생각했거든요. 그래서 아직도 잡인터뷰 보기 전에는 Suits 에피소드 중 한 두개 정도를 인터뷰 전에 보고, 자신감을 가지려는 마인드 컨트롤을 하곤 합니다.

일단 부딪혀 보세요. 너무 위축될 필요도 없구요. 처음부터 완벽한 영어를 구사하기 위해서 스트레스를 받으시기보다는, 투박하더라도 항상 자신감 있게 내 생각을 끝까지 전달하는데 포커스를 맞춰서 노력하시면 분명 좋은 결과가 있으실 거에요.

 

6. 미국 취업 시 referral 이 정말 중요하다고 하는데, 대학원 입학 후 취업시 referral을 받기 위해 어떤 식으로 네트워킹이나 인맥관리를 해야 할지 팁이 있을까요~?

레퍼럴 중요합니다, 다만 이게 전부는 아닙니다. 보통 처음 지원을 하시면, phone screen interview를 하시게 되는데, 레퍼럴이 있다면 이 단계가 생략될 수 있습니다. 이후 technical round로 넘어가시게 될 텐데요 (일반적으로). 레퍼럴의 효과는 딱 여기까지입니다. 지원 후 인터뷰를 볼 수 있는 기회를 가지게 된다는 것 그 이상 그 이하도 아닙니다. 이후에는 실력으로 보여주셔야 합니다.

네트워킹은 위에서 말씀드린 것처럼, 판데믹 이후에는 링크드인의 활용이 매우 중요합니다. 앞의 내용을 참고해 주시면 감사하겠습니다.

 

7. 마국에서 HR data analyst로 일해보고 싶은데, 저와 유사한 사례가 있을지 궁금합니다.

제가 여태 봐 왔던 분들 중에서 HR 쪽의 데이터 분야로 근무하시는 분은 아직 뵌 적이 없습니다. 죄송합니다. 다만, 링크드인에서 HR Data Analyst를 뽑을 때 어떤 스킬셋들을 요구하는지 한 10개 정도의 job posting을 종합해서 공통점을 추려 보세요. 그 직무에서 자주 사용하는 방법론, 툴 등을 정리해 보시고, 내가 현재 가진 스킬들과 비교해보셔서 모자란 부분들을 어떻게 make-up 할 것인지 짜주시는 것이 중요합니다.

한국도 그렇지만, 미국도 마찬가지입니다. 인더스트리가 더 빨리 변하고 더 요구하는 것이 많습니다. 그리고, 그 인더스트리에서 요구하는 스킬 셋을 모두 가르쳐주는 학위 프로그램은 없습니다. 간극이 점점 커지고 있어요. 그리고 이 간극을 유학생들은 제한된 시간 안에 언제 어떻게 make-up 하실지 계획과 timeline을 잘 짜주셔서 실천하는 것이 중요합니다.

 

8. 미국에 본사가 있는 한국 자회사서 1년 다닌 후 L1비자로 미국에 진출하고자 하는 경우에 대한 팁

이 질문은 너무 company-specific 한 질문입니다. 회사/팀마다 그리고 사정마다 너무 다르겠죠? 회사 내부 정보이니 외부인은 알기도 쉽지 않습니다. 죄송하지만, 답변드리기 어려울 것 같습니다. 이런 케이스로 미국에 오신 분을 커피 챗 등이나 검색을 통해서 찾아보시는 것이 더 좋을 듯합니다.

 

9. 한국 학사 후 미국 석사로 직행하는 팁, 비용 문제에 관한 궁금증 (펀딩이 잘되어 있어서 실력만 있으면 학비 걱정이 없다는데 맞는지 등)

틀린 정보입니다. 미국에서도 데이터 분야는 가장 인기 있는 직무 중 하나입니다. 따라서, 당연히 전 세계에서 많은 학생들이 와서 공부하고 싶어 합니다. 학교 입장에서는 장학금을 주지 않아도 인기가 많은데, 굳이 장학금을 줄 유인이 없습니다. 장학금을 주는 프로그램들이 다수 존재합니다만, 석사 프로그램의 경우 생색내기 (보통 $15000을 넘지 않는 경우가 많습니다.)인 경우가 많아요. 펀딩이 잘되어 있는 것은 아마 박사 프로그램에 대한 정보를 석사 프로그램으로 혼동하신 것이 아닌가 생각합니다.

학비 관련해서 많은 분들이 질문을 주십니다. 장학금을 보통 많이 생각하시거나, 학비가 싼 프로그램/학교를 많이들 물어보시는데요. 유학생이 석사 프로그램에서 장학금은 굉장히 제한적입니다. 또한, 학비가 싼 프로그램들은 이유가 있습니다. 보통 학교 랭킹이 떨어지거나, 지역이 대도시가 아닌 경우가 많습니다. 루나 님과 저는 항상 이런 질문을 받을 때마다 빨리 오셔서 RA/TA/인턴십 등을 통해서 어떻게 빠르게 ROI를 달성할지를 고민해보시라고 조언드립니다.

특히, RA/TA/인턴십을 하시면 1) 학비에 대한 BEP (Break even point)도 좀 더 빠르게 달성하실 수 있지만, 2) resume에 적으실 수 있는 hands-on experience를 얻으시는 것이기 때문에 일석이조의 효과가 있습니다. 루나 님께서도 CMU 석사를 하시면서 함께 TA로 일하셨고, 집 렌트 정도에 들어가는 비용을 커버하셨다고 합니다. 저도 마찬가지로 코넬에 있을 때 RA/TA를 했었고, 생활비 정도 되는 비용을 이 소득으로 충당하였습니다.

 

10. 석사와 박사 과정 후에 취업 경로의 차이가 궁금합니다.

분야마다 차이가 있지만 일반적으로, 박사 프로그램을 갓 마치신 분들은 시니어 급으로 보통 가십니다. 박사 프로그램 중간중간에 방학 때 기업에서 인턴을 하시는 경우도 많이 있고요. 기본적으로 리쿠르팅 프로세스에는 큰 차이가 없습니다.

 

11. 현재 통계학 석사 진행 중입니다. 수강할 수 있는 CS 수업의 개수가 제한되어 있어서 어떤 과목을 들을지 신중해집니다. 어떤 CS 과목을 들어야 internship이나 추후 job 지원할 때 도움이 될까요?

같은 회사의 데이터 사이언티스트여도 job by job, team by team으로 요구하는 스킬 셋이 너무 다릅니다. (Standardized 된 데이터 사이언티스트 job description이 없습니다)

가령, 저에게 NLP (Natural Language Processing, 자연어 처리)를 요구하는 Data Scientist 포지션이 있다면 저는 아마 인터뷰도 보지 못하고 탈락할 거예요. 궁극적으로 목표로 하시는 인더스트리, 직무, 그리고 그 도메인에서는 어떤 방법론을 많이 쓰는지를 잘 조사해 보셔야 할 시점인 것 같습니다.

그리고 내가 현재 가진 스킬과 비교하여서 부족한 부분이 있다면, 그것을 수업을 통해서 더 공부하시는 것도 좋고, 자격증을 따셔도 되고, 인턴십을 통해서 관련 경험을 획득하시는 것도 좋을 것 같습니다. 어떤 식으로든 내가 경험이 있다는 것만 인터뷰에서 연속성 있게 잘 이야기하실 수 있으면 됩니다. 그리고 그 경험은 hands-on일수록 더 좋고요.

 

12. 향후에 테크 회사의 프로덕트 팀 내에서 customer/market data를 분석하여 전략에 반영하는 일을 하고 싶은데, 이런 job을 보통 product analyst라고 부르더라고요. 여러 기업의 공고를 살펴보니 보통은 모델링까지 하기보다는 SQL로 데이터를 뽑아내어 business acumen으로 데이터를 분석하는 직무인 것 같은데, 제가 이해한 것이 맞는지 궁금합니다.

이건 회사의 규모나 조직 구성에 따라 다른 경우가 많습니다. 즉, 회사마다 조금씩 다를 수 있는 내용입니다. 어떤 회사는 프로덕트/서비스 별로 팀이 구성되어 다양한 직무의 사람들이 수직적으로 한 팀이 되어 일하는 팀도 있거든요. 따라서, 데이터 사이언티스트인데도 고객/시장분석도 하고, 다음 프로젝트 때에는 세일즈 분석도 하는 경우도 있습니다. 

잘 이해해주신 것이 맞습니다. 다만, 꼭 product analyst에 한정해서 job을 찾아보시기보다는, 넓게 business/data analyst의 범주에서 찾아보시면서 job 별로 description을 꼼꼼하게 읽어보시면 더 좋으실 것 같아요.

 

13. product analyst role에서 더 나아가, 프로덕트 팀 내에서 R이나 Python을 많이 활용하고 모델링까지 하는 product data scientist에 대한 수요가 테크 회사 내에 많이 있는지 궁금합니다. 보통 테크 회사의 data scientist들을 찾아보면 통계학이나 머신러닝 박사까지 하고 기업 내에서 researcher에 가깝게 일하는 분들이 많으시던데, 저는 구현(개발)이나 연구보다는 모델링하여 나온 결과를 실제로 비즈니스에 적용하는 부분에 관심이 있습니다. 제가 생각하는 job scope에 대한 수요가 실제로 기업에서도 많이 있는지, 아니면 목표를 다시 설정해야 하는 게 좋을지 궁금하네요.

궁극적으로 비즈니스에 적용하는 부분에 더 관심이 있으시다면, Project Manager나 Product Owner 포지션을 좀 더 고민해보시는 게 맞으실 것 같습니다. 시니어 혹은 그 이상 급에서 data scientist를 하시는 분들은 좀 더 기술적인 부분에 대한 고민을 더 많이 하십니다. 주니어 때에는 좀 더 technical 한 role을 하다가 이후에 PM으로 나아가시는 것도 좋은 방법인 것 같습니다.

 

14. 문과인데 컴퓨터 쪽으로는 문외한인 제가 데이터 분야로 취업까지 가능할까요?

저도 비전공자로 시작했습니다. 생각해보면 대학원을 가기 위해 준비해야 할 것들, 그리고 그 이후에 공부해야 할 것들이 많아서, 처음 시작할 때에는 정말 아득하게 느껴졌었던 것 같아요. 저도 '내가 정말 저걸 다 공부할 수 있을까?' 하는 그런 마음이었어요. 물론 지금도 계속 공부를 하고 있긴 하지만, 그때에는 저는 항상 숲 말고 나무를 보라고 말씀을 드립니다. 숲을 보면 너무 아득해지니까요. 목표를 달성하기 위해서 하루하루 내가 해야 하는 일, 할 수 있는 일들에 집중하다 보면, 언젠가 고지를 정복하실 수 있다고 생각합니다.

 

15. 취업 시 가장 중요한 점 / CC 생활 후 갓 편입한 학생이 인턴 기회를 잡기 위해 어떤 것을 준비해야 하는지 궁금합니다

기본기인 것 같아요. 내 전공과 관련된 지식/경험, 필요한 스킬 셋, 그리고 영어 인터뷰 경험치. 펀더멘탈이 잘 갖추어진 사람, 준비된 사람이 기회가 왔을 때 잡을 수 있습니다. 묵묵하게 실력을 쌓고 경험을 쌓다 보면, 반드시 기회가 옵니다.

 

16. 여성의 인력에 나이 제한이 있는지 궁금합니다.

여성의 인력에 나이 제한은 없습니다. 나이로 차별하면 미국에서 바로 소송이에요. 미국에선 애초에 비즈니스 할 때 개인적인 이야기를 거의 잘 안 해요. (내가 먼저 이야기하는 것이 아니라면)

 

17.  나에게 맞는 직장 찾는 방법

사전에 조사를 많이 하시는 것도 하나의 방법이지만, 저는 개인적으로 인터뷰가 이 과정이라고 생각합니다. 인터뷰는 내 지식, 경험이 이 job에 맞는지를 검증받는 과정이기도 하지만, 동시에 서로 fit이 맞는지 알아가는 과정이기도 하거든요. (마치 소개팅처럼 ㅎㅎ)

소개팅에서 보통 이런저런 질문도 하고, 대화를 하면서 서로 공통점은 없는지, 코드가 잘 맞는지 등을 확인해가는 과정이잖아요. 인터뷰도 마찬가지예요. 회사와 내가 서로 잘 맞을지를 검증하는 과정이거든요. 적극적으로 질문하시면서, 내가 중요하게 생각하는 가치를 그 회사도 중요하게 생각해주는지, 보수는 충분한지, 함께 성장할 수 있는 기회인지를 확인해 보세요. 

 

18. 프로그래밍 공부 방법

기초적인 지식을 다루는 프로그래밍 강좌는 사실 이제 양질의 콘텐츠가 너무너무 너무 많습니다. 다만, 강의를 듣고 매일 안 쓰시면 금방 까먹습니다. 따라서, 저는 데이터셋을 직접 분석해 보시라고 권합니다. 처음에는 당연히, rough 할 수밖에 없어요. 처음이니까요. 하지만, 끝까지 해보시는 게 중요합니다. 내가 분석을 끝까지 해보는 것도 벅찬 수준이라면, 남의 코드를 따라 입력하면서, 한 줄 한 줄 그 사람의 생각을 이해해보려고 노력하시는 것부터 시작하셔도 좋습니다.

그리고 끝까지 해보는 과정을 수없이 반복하시다 보면, 처음에는 결과물도 엉성하고, 오래 걸릴 수밖에 없겠지만, 아마 나중에는 훨씬 더 빠르게 그리고 더 좋은 퀄리티의 분석을 수행하실 수 있으실 거예요. 그리고 이 과정에서 나의 코드가 좀 더 간결해지고 효율적으로 변하는 것은 덤으로 얻으실 수 있습니다.

추가적으로, 이 과정에서 검색 (구글링) 하는 능력도 향상되고요. 특히, 내가 막히는 내용이 나오는 경우엔, 어떤 내용/키워드로 검색을 해야 할지를 아는 것, 그리고 Stackoverflow 등에서 내가 원하는 정보를 찾은 경우, 이 내용을 빠르게 내 상황에 맞게 수정하는 능력을 키우시는 것이 중요하다고 생각합니다.

 

 

마무리하며

 

많은 분들이 석사 프로그램을 통해서 단번에 내가 목표로 하는 회사, 직무, 잡 타이틀을 원하시는 경우가 많습니다. 하지만, 데이터 분야는 그렇게 단기간에 모든 것을 한 번에 학습하실 수 있는 분야가 아닙니다. 또 너무 빠르게 발전 중이어서, 새롭게 공부해야 할 것도 많고요. 저는 스텝 바이 스텝으로 생각해주셨으면 좋겠습니다.

석사 프로그램에서 내가 배운 것을 토대로 첫 번째 job에서 확실히 얻을 수 있는 것을 얻고, 동시에 그다음 단계로 나아가기 위해서 필요한 지식 또는 스킬을 공부하셔야 하고요. 그럼 또 새로운 도전을 하셔야 할 순간이 다가옵니다. 그렇게 한 단계씩 한 단계씩 성장하시다 보면, 언젠가는 꿈을 이루실 수 있을 거라고 생각합니다.

끝으로 온라인 모임을 통해서 다양한 분들을 만날 수 있어서 저는 개인적으로 유익한 시간이었습니다. 좀 더 다양한 주제와 토픽으로 이런 온라인 모임을 계속 이어 나가보고자 합니다. 이후 모임에 대해서는 추후에 공지하도록 하겠습니다. 개인적인 상담이 필요하시면, 언제든지 커피챗 또는 데이터코랩을 통해서 요청하실 수 있습니다. 감사합니다.

 

이제 직접 미국 대학원과 현지 취업을 경험해 본 멘토들과 함께 대학원 진학과 미국 취업을 준비해 보세요.

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