취업 전 알아야 하는 것

데이터 엔지니어
출처: 메이크센스

"회사를 결정하기 전에 먼저 원하는 직무를 충분히 고민하고 연구해야된다."

• 시행착오 1년을 줄일 수 있는 중요한 말

• 학원을 다니는 중에는 배우는 내용을 따라가기에도 바빠서, 배우고 있는 기술의 비전, 관련된 좋은 회사는 어떤 것들이 있는지 잘 알아보지 못하고 시간에 보내게 될 확률이 높다.

• 상황 : it 업계는 경력이 매우 중요한 요소 -> 첫 회사에서 무슨 일을 하는지가 정말 정말 중요

• 문제파악

  • 현업 개발자들은 배우고 있는 기술의 비전, 직무의 전망, 관련된 좋은 회사는 어떤 것들이 있는지 확인 필요하다 주장
  • 왜냐하면, 기존 경력을 바탕으로 앞으로의 나의 몸값을 결정
    (만약 맡은 업무의 비전이 없다면,
    유망한 직무에 다시 신입으로 들어가서 경력도 인정 못받은 채 처음부터 다시 시작하는 경우가 발생할 수 있다고 한다.)

• 문제 해결방안

  • 각 기업의 채용 공고 에 올라온 내용들을 꼼꼼하게 확인
  • 면접 질문기회 활용
    • 1. 특정 일을 하는 것으로 알고 왔는데, 추가적으로 알아두면 좋을 것들이 있을지 물어보는 식으로 질문
      2. 만약 채용에 되어 실무에 투입된다면 어떤 일에 맞게 되는지
      3. 빠르게 적응하기 위해서 준비해 두면 좋을 것들이 있을지
  • 기업의 채용 공고 에 올라온 내용
  • 회사 기술 블로그 있다면 꼭 확인
    • 구체적으로 어떤 일을 하고 있는지 확인
    • 실제 업무 환경과 분위기 파악업무를 진행하는 방식, 실무자들의 인터뷰 확인

데이터 엔지니어

출처1: 메이크센스

• 데이터 엔지니어, 분석가, 사이언티스트 3종류로 직무 분류
• 대학원까지 나와야 하는가? -> 데이터 사이언티스트는 석사까지 있는 경우가 다수
• 데이터 분석가(다른 직무에 비해 많이뽑는다/ 도메인에 대한 이해도가 높아야함/ 기획 커뮤니케이션 스킬을 중요하게 여김)
• 데이터 엔지니어(파이프라인 설계, 새벽에 근무를 하고 아침에 퇴는하는 경우도 있다
  -> 다른 데이터 직무 맡으신분들이 할 일을 미리 정리해 두는 업무이기 때문)
• 데이터 분석, 시각화 툴인 태블로(Tableau)를 많은 회사에서 도입하는 시점에 업무와 병행하며 태블로를 공부했었습니다. 이처럼 현업에서 다루는 기술을 빠르게 갖추고, 데이터 트렌드를 습득할 수 있을 정도로 관심
• <데이터를 지탱하는 기술> 꼭 읽기 -> 학교 도서관에서 빌리기
• <1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법> 읽기 ->
• 알아야 하는 것
  • 수리통계, 선형대수
  • 데이터마이닝 알고리즘 -> 머신/딥러닝 알고리즘의 기반으로 사용
  • DB
  • 경영학의 전반적인 지식
  • API
  • 파이썬, R
  • 최신 논문 (계속 신기술 배우는거 즐기는 사람 추천)
• 데이터 사이언티스트 분야는 기본적으로 백엔드에 대한 지식 또한 필요
• 백엔트 커리어 +@ 커리어 선택
  • 데이터 사이언티스트/엔지니어(특수대학원2년) 진로
    • 비용: 독일 2년 생활비(1200만원*2년) + 비행기값 + 학비 120만원 = 총 2800만원
    • 영어과정으로 들어갈 것 생각
    • 장점: 영어실력 향상, 해외 석사학위(취업에 실질적으로 도움이 되는 지가 선택의 결정적인 역할을 할 듯하다.)
  • 팀노바 수료(1년반)
    • 비용: 1800만원 + 생활비 800만원(1년 반 기준) = 총 2600만원
    • 장점: 기간이 짧다, 국내취업연계가 잘 되어있다,
    • 단점: 커리어 공백(팀노바에 들어가서 얼마만큼 실력을 늘리냐에따라 공백이 아니게 될 수 있다.)
  • 백엔드 직무 맡으면서 데이터 엔지니어 준비
    • 비용: 인터넷 강의비용 미정 (회사 다니면서, 준비가능)
    • (이후 정보 추가예정)