GIL's LAB

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. 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, 수학과..

4차 산업혁명이니 뭐니 하면서 정부 예산을 따오려 많은 학교에서 데이터사이언스 학과를 설치했습니다. 기존 학과 이름을 데이터 사이언스 학과로 바꾼 학교도 있습니다. 제가 대학을 다닐 때만 해도 관련 전공이 없었고 데이터 사이언스 분야로 진출하려면 산업공학, 컴퓨터공학, 통계학을 전공하는 것이 유리했는데, 이제는 데이터 사이언스 전공이 생겨서 어떤 전공을 고르는 것이 좋을지 고민하는 분이 많아 제 생각을 이 포스팅에 정리하고자 합니다. 효율과 효과 제 생각에 데이터사이언스 학과로 갔을 때의 가장 큰 장점은 데이터 사이언티스트가 되기 위한 역량을 효율적으로 배울 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 제가 졸업한 산업공학과에서는 데이터 사이언스와는 무관한 인간공학, UI/UX 등의 수업도 들어야 했지만, 데이터 ..