[일반] 백엔드랑 데싸랑

[익명(180.70)]

백엔드 vs 데이터직군(데싸, 엔지니어, 분석가) 어느게 더 빨리 ai한테 대체될거같음?

매몰비용 더 생기기 전에 확실하게 진로를 정해야될거같아서 진지하게 고민중 

[익명(223.39)]

프론트만 AI 대체될들

[백갤러 1(45.14)]

둘다 하수는 ai 대체되니까 너가 잘할만한거 해

[익명(223.33)]

백엔드가 더 위험

[익명(180.226)]

데이터 쪽은 석사 이상 기본아님?

[익명(222.99)]

데싸지. ai자체가 데이터 분석해서 인사이트 도출하는데 최적화 된 상탠데.

[익명(222.99)]

빅데이터 빅데이터 개지랄 발광을 떤게 불과 몇년전임. 지금 봐봐 빅데이터 그냥 분야 자체가 날라감.

[익명(180.70)]

내가 데이터쪽 몰라서그런데 빅데이터 인프라랑 분석가 업무들이 데싸,엔지니어 이런식으로 바뀐거아님? 난 그나마 개발자랑 비슷한 데이터 엔지니어 보고있었는데 오히려 데싸보다 엔지니어가 더 대체될거라 생각했는데,, 데이터 가공하는걸 AI가 더 잘할거같아서

[익명(222.99)]

ㄴ학사따리 기준으로 얘기하는 거임. 데이터 사이언스 분야는 메인이 박사임. 박사들 선점하는 분야에서 학사는 한계가 명확함. 데싸니 엔지니어니 학사 따리에서는 저 두개 차이 자체가 없는게 현실이라본다. 까놓고 탑기업 아니면, 공고만 봐도 우리나라 회사는 대부분 데이터사이언스/엔지니어 구분 못함.

[익명(180.70)]

대학원도 고려중이긴한데, 분야를 정해야 대학원 여부도 정해지니까.. 학력제한 차치하고도 데싸/엔지니어가 더 ai에 위협받을거라고 생각함??

[익명(222.99)]

ㄴ 미국 데이터사이언스 시장 함 조사해봐. 그럼 답 나올듯. 진입할 시장인가 아닌가. 내가 알기론 국내도 전통적 수학 통계 데이터 분야 대부분 ai로 튼거로 기억하는데 대학원 고려하면 알지 않음? 전통적 통계 방법론 데이터 분석 연구실 죄다 ai로 뛰어들고 있는걸로 아는데... 대체 데이터 사이언스 해야될 이유가 근데 뭐있음? ai분야가 더 상위화가 되

[백갤러 2(223.62)]

일단 둘 다 개 좆됨.백엔드도 주니어는 싹다 대체가능할듯

[익명(180.70)]

내가 그 주니어니까 시발...