일반적으로 학석사는 차이 크게 없고 석박사가 차이 크다고 얘기하잖아요? 근데 이게 데이터사이언스/분석/엔지니어 쪽에도 해당하는 얘기인가요? 아니면 공대쪽에만 국한된 얘기인가요?
애초에 데이터사이언스 분야는 학사과정에는 사실상 없는 분야이기도 하고, 가끔씩 “데이터사이언스 학과”라는게 있는 학교들도 보면 찍먹만 시키고 대학원 보내는 그런 구조잖아요..? 기업의 구인
공고들도 대부분 석사 이상을 요구하구요.
그렇기 때문에 이 분야의 경우에는 spk 대학원에서 석사만 따며 경험을 쌓는것도 2년을 투자할 가치가 충분히 있는 것 아닌가.. 라는 생각이 들어 질문드립니다ㅠ
애초에 데이터사이언스 분야는 학사과정에는 사실상 없는 분야이기도 하고, 가끔씩 “데이터사이언스 학과”라는게 있는 학교들도 보면 찍먹만 시키고 대학원 보내는 그런 구조잖아요..? 기업의 구인
공고들도 대부분 석사 이상을 요구하구요.
그렇기 때문에 이 분야의 경우에는 spk 대학원에서 석사만 따며 경험을 쌓는것도 2년을 투자할 가치가 충분히 있는 것 아닌가.. 라는 생각이 들어 질문드립니다ㅠ
내가 현업사람은 아니라서 좋은 답변은 아니겠다만 나도 알아본게 있어서 답변해준다
1. 석사 안따면 취업 안되는가? => 아니다. 실력만 입증하면 취업 된다는게 현업 사람들의 의견인거 같다. 다만 석사급을 선호하는것도 현업 사람들의 의견. 왜? 최신 트랜드를 따라가야하니까 최신 논문을 리딩해야하니까 그걸 학사따리가 할 수 있을지 의문이니까 다르게 말하자면 니가 학사지만 트랜드 잘따라가고 논문 리딩 잘하고 니 실력을 포트폴리오로 입증한다면 대학원 안가도 취직은 할 수 있다.
+ 니가 연구를 하고싶다면 당연히 대학원을 가야겠지만 취업이 되고싶어서 대학원에 간다면 조금 고민을 해봐야할 문제인거 같다.
저도 궁금한데, 석사랑 박사랑 차이 큰가요???(공대에 비해서) 오히려 수학, 통계 이론 때문에 차이 크다고 하시는 전문가분들도 계시고, 박사는 알고리즘 개발하는 사람이고 석사가 실제 업무에 알고리즘을 적용하는 업무에 최적화되어서 오히려 실무에는 석사가 더 낫다는 분들도 계시는데 사바사,회바회인가용??
걍 하는일이 다름 의미없는 비교임
우리 교수님 피셜 통계학 2년 배운거 가지곤 연구 맡길수도 없다고 하셨음 ㅇㅇ 석박 격차 상당히 큰거 ㅇㅇ 선배 말로는 회사들이 기대하는 석사 인력은 2년동안 과제든 뭐든 해서 실무 경력 쌓는거랑 논문 읽고 구현하는 능력을 바라는 거라 연구주제나 실적은 취업에 크게 영향을 못 끼친대 - dc App
spk 면 2년 유의미한거맞음 투자하셈
데이터 엔지니어는 해당없음 개인적으로는 데이터 분석가는 데싸보단 응통, 산공에 가깝다고 생각함 데싸는 도메인에따라 다른데 학사로는 아쉬울 수 있음 + 석사졸이 학사졸이랑 동취급 받을 정도는 아님 물론 수료따리들은 제외 - dc App
spk 대학원에서 세계관을 넓힐 수 있으면 성공