안녕하세요, 데이터 분석가 직무를 희망하고 있는 상황에서 석사 과정의 필요 여부에 관해 궁금하여 글 올려봅니다.
인터넷을 보면 대체로 데이터 분석가 직무를 위해서는 석사 과정이 거의 필수적이라고 말하고있습니다. 그리고 만약 학사 과정까지 마친 상태로 취업해도 이후 석사 과정을 밟고 있다는 분들도 계신 것 같습니다. 현업자의 입장에서는, 석사 과정의 필요 여부에 대해 어떻게 생각하시는지 궁금합니다. 개인적으로 저는 대학원에 진학하고 싶지 않다는 마음이 커서, 이 문제에 대한 답변을 듣고 싶습니다.
인터넷을 보면 대체로 데이터 분석가 직무를 위해서는 석사 과정이 거의 필수적이라고 말하고있습니다. 그리고 만약 학사 과정까지 마친 상태로 취업해도 이후 석사 과정을 밟고 있다는 분들도 계신 것 같습니다. 현업자의 입장에서는, 석사 과정의 필요 여부에 대해 어떻게 생각하시는지 궁금합니다. 개인적으로 저는 대학원에 진학하고 싶지 않다는 마음이 커서, 이 문제에 대한 답변을 듣고 싶습니다.
데이터 분석가 직무로 자격 요건 중에 석사 이상 수료한 스펙을 요구하는 내용을 볼 수 있습니다. 하지만 정확히 따지고 보면 모든 데이터 분석가 채용 공고에서 요구하는 것은 아닙니다. 석사 이상 자격을 선호하는 직무는 두 가지 유형입니다.
첫 번째, 데이터 사이언티스트 직무입니다. 이 역할은 단순히 데이터 현황을 분석하는 것을 넘어서 미래를 예측하여 비즈니스 성장 계획을 수립하는 일을 돕습니다. 통계적인 방법론과 머신러닝, 딥러닝 기술을 이용하기 때문에 일반적인 데이터 분석가보다 더 깊고 전문적인 지식이 필요합니다.
두 번째, 데이터 엔지니어링 직무입니다. 이 역할은 방대한 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석 가능한 형태로 시스템을 설계하고 구축합니다. 데이터 분석가가 데이터를 원활하게 활용할 수 있도록 인프라를 마련하고 관리하는 역할입니다. 데이터 엔지니어는 프로그래밍과 데이터베이스 설계, 시스템 아키텍처 설계 역량이 필요합니다.
데이터를 다루는 직무로 비슷한 분류의 역할로 생각하여 판단하는 경향이 있습니다. 데이터 사이언티스트 또는 데이터 엔지니어는 대학원을 진학하는 것이 유리한 상황이 맞습니다. 그러나 비즈니스 성장에 기여하는 인사이트를 제공하는 데이터 분석가의 경우, 반드시 대학원을 진학하여 고급 기술과 지식을 습득하는 것이 필수는 아닙니다.
지식보다 실제 데이터를 많이 다뤄보는 것, 데이터 분석을 통해 유의미한 인사이트를 도출하는 것, 인사이트를 활용하여 비즈니스 성장에 기여해본 경험이 훨씬 중요합니다. 따라서 이론 학습보다 실무에 가까운 경험을 축적하는 것이 커리어 여정에 도움이 된다고 믿습니다.