[커리어 상담] 전공 선택 관련 (feat. 산업공학)

새로운 컨텐츠로 커리어 상담을 준비해봤습니다. 요즘 바빠서 다른 컨텐츠 정리도 못하고 있지만요...
데이터 커리어 관련해서 오는 메일 가운데 잘 정리해서 공유할만한 내용을 블로그에 정리하는 컨텐츠입니다.
왜 컨텐츠 발굴에 집착하는지 스스로도 이해가 안 가지만요.
아무튼 이것저것 도움이 될만한 내용을 정리해서 올려보고자 합니다.

 

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구독자 분의 질문을 정리하면 다음과 같습니다.

데이터 사이언티스트 직무를 희망하는 산업공학 학부생인데, 데이터 사이언스 학과로 전과하거나 복수 전공을 해야 할까요?

 

제가 이전에 비슷한 포스팅(링크)을 했었지만, 여기서는 산업 공학에 더 집중을 해보겠습니다.
저도 산업공학 전공자라서 산업공학 전공자 특유의 이도저도 아닌듯한 불안함을 알고 있습니다.
다양한 것을 배우긴 하는데, 수학과보다 수학못하고, 통계학과보다 통계못하고, 경영학과보다 말 못하고, 컴퓨터공학과보다 프로그래밍 못하는데서 오는 그 불안함이요. 

사실 전 박사 졸업할 때까지도 이러한 불안감이 있었어요. 

그런데 어차피 데이터 사이언스에 필요한 모든 지식을 아는게 불가능하다는 것을 생각하면 마음이 조금이나마 편해집니다. 

 

데이터 사이언티스트로 성장하려면 당연히 직무 관련 스킬(프로그래밍, 수학, 통계, 머신러닝 등등)이 필요합니다.

이것이 전혀 준비되지 않으면 데이터 사이언티스트 커리어를 시작할 수 있을 가능성은 0에 수렴합니다. 

그렇지만 학부나 대학원 과정에서 모든 스킬을 익혀야 한다고 생각하거나, 내게 필요한 스킬에만 매몰되지 않기를 바랍니다.

이 과목은 나에게 필요한 과목이고, 이 과목은 그렇지 않아라고 생각하는 순간 발전하기 어렵습니다.

저도 학부때는 그런 생각을 많이 했지만, 그때 쓸데없다고 생각하면서 공부했던 내용들이 지금 도움이 되는 경우가 의외로 있습니다.

대표적으로 신뢰성공학, 품질관리, 최적화쪽이 그렇습니다. 

 

 

어차피 새로운 것은 계속해서 나오기 마련이고, 그걸 쫓아가지 못하면 시장에서 도태되는 것은 자연스러울 것입니다. 

그래서 저는 새로운 것을 배울 수 있는 역량을 쌓는 것을 강조하고 싶습니다.

예를 들어, 우리가 구구단이라는 것을 새로 배우고 이해하려면 덧셈을 알아야 하고, 근의 공식을 이해하려면 이차방정식을 알아야 합니다. 

딱, 구구단만, 근의 공식만 외우고 있으면 당장은 도움이 될 진 몰라도 실제 활용할 수 있는 스킬로 이어지긴 어려울 것입니다.

그래서 새로운 것을 배우려면 아이러니하게도 다양한 것을 알고 있어야 합니다.

박사과정을 하면서 구글링 스킬이 굉장히 많이 늘었다고 자부하는데, 사실 생각해보면 이건 제 전공 분야와 한정된 것일 가능성이 큽니다. 

특정 단어를 주워들은 것이라도 좀 많이 생기다보니 필요한 것을 찾을 수 있게 됐고, 찾아서 공부할 수 있게 됐죠.

 

 

그럼 다시 본론으로 돌아가보겠습니다.

산업공학은 데이터 사이언티스트에게 필요한 지식과 태도를 배우는데 적합한 전공이라 생각합니다. 

괜히 데이터사이언티스트 직무에 산업공학 출신이 많은게 아닙니다.

대부분의 산업공학과에서 통계, 프로그래밍, 최적화(경영과학), 확률론, 생산/품질은 기본적으로 다루고, 최근에는 파이썬 프로그래밍, 머신러닝 및 딥러닝, 데이터마이닝, 데이터사이언스도 다루고 있습니다.

학부 수준에서는 데이터사이언티스트로서 역량을 쌓는데 전혀 부족함없는 커리큘럼이라 생각합니다.

물론 이 말은 해당 과목을 이수하고 필요시에 다른 것을 계속 공부한다는 전제하에서입니다. 

 

그에 반해 데이터사이언스 학과는 너무 스킬셋에 포커싱을 둔 느낌이 강합니다.

소위 정부돈 빼먹기 혹은 신입생 유치를 위해 설치된 것처럼 보이기도 합니다 (물론 좋은 학교도 많습니다).

또한, 역사가 길지 않아서 그런 것일 수도 있지만, 졸업생들이 그리 눈에 띄게 많이 보이지도 않습니다.

다만 이 학과의 장점은 스킬셋에 초점을 두다보니 효율적으로 공부할 수 있다는 점일겁니다.

그래서 석사만 한다면 추천하는 것입니다. 

 

첫 번째 결론: 학부 수준에서 산업공학과에서 데이터사이언스학과로 전과를 하는 것은 그리 추천하지 않음

그런데 스킬셋을 남들보다 더 갖고 있는건 당연히 유리합니다.

물론 본인의 스킬셋이 너무 얕지 않다는 가정하에서요. 

그런 측면에서는 데이터사이언스를 복수전공 및 부전공하는 것은 추천합니다.

저는 생뚱맞게 사회학을 복수전공했는데, 그때로 돌아간다면 수학이나 컴퓨터공학을 복수전공할 것 같습니다(저때는 데이터사이언스 학과가 없었습니다...)
다만 대학원 진학을 고려한다면 단일 전공으로 빠르게 졸업 후에 대학원 과정을 빨리 밟는 것이 더 유리할 가능성이 큽니다. 

조기졸업이 가능하다면 더 좋겠죠?

 

두 번째 결론: 복수전공이나 부전공은 추천하지만, 대학원 진학 예정이라면 단일 전공으로 빠르게 졸업하는 것을 추천

 

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