데이터 사이언티스트 현실을 알아야한다.

아래에 언급하려는 단점들이 있지만, 그만큼 장점들도 많다.

나는 데이터 사이언티스트가 화려하고 멋지고 돈을 많이 버는 직업이라고만 아는것이 아니라 현실적인 문제가 무엇인지 알고 시작했으면 하는 마음에 이글을 작성했다.

 

 

 

취업이 만만치 않은 이유는 실무 경험을 원하는 회사들이 많다.

많은 사람들이 데이터 사이언티스트가 취업에 인기가 있는 직업이라 생각하지만, 현실에서 취업이 쉽지 않다.

데이터 사이언티스트를 채용할 때 실무 경험을 중요하게 생각한다

그러나 신입으로서 실무 경험을 쌓기가 쉽지 않다.

예를 들어, 많은 지원자들이 인턴십이나 프로젝트 경험을 통해 실무 경험을 쌓으려고 노력하지만, 이러한 기회조차도 경쟁이 치열하다

여러 인턴십에 지원했지만, 대부분의 회사에서 실무 경험이 부족하다는 이유로 거절당한다.

 

이는 신입 데이터 사이언티스트가 취업하는 데 큰 장애물이 된다.

그래도 꾸준히 인턴에 지원해서 실무 경험을 쌓아야한다.

아래의 인턴정보를 반드시 자주 확인하며 꾸준히 지원해보자.

 

 

데이터인턴 통합검색 | 총 624건의 검색결과 - 사람인

 

Data 인턴 채용공고 | 총 112건의 검색결과 - 잡코리아

 

 

 

 

끊임없는 작업과 긴 근무시간의 피로가 있다.

데이터 사이언티스트는 종종 여러 프로젝트를 동시에 처리해야 한다.

각 프로젝트는 데이터 수집, 정리, 분석, 시각화, 보고서 작성 등 다양한 단계로 구성되어 있다.

이러한 단계들은 모두 시간과 집중력을 요구하며, 각 단계마다 세심한 주의가 필요하다.

 

프로젝트의 마감일이 겹치거나 급하게 변경될 경우, 업무 강도는 더욱 높아지고, 이는 긴 근무시간으로 이어진다.

끊임없이 이어지는 프로젝트의 요구는 자연스럽게 피로를 누적시킨다.

 

 

 

팀에서 의사소통에 대해 답답한점이 많다.

데이터 사이언티스트와 다른 부서 간의 기술적 이해도 차이는 의사소통 문제의 주요 원인 중 하나이다.

데이터 사이언티스트는 고도로 기술적인 용어와 개념을 사용하지만, 다른 부서의 팀원들은 이러한 용어와 개념에 익숙하지 않

이로 인해 데이터 분석 결과나 방법론을 설명하는 데 어려움이 생기며, 오해와 갈등이 발생한다.

 

또한 팀 내 각 부서는 서로 다른 목표와 우선순위를 가지고 있다.

데이터 사이언티스트는 데이터 분석 결과의 정확성과 신뢰성을 최우선으로 생각하는 반면, 비즈니스 부서는 빠른 결과 도출과 실용성을 중시할 수 있다.

이러한 목표와 우선순위의 차이는 갈등을 일으킬 수 있다.

예를 들어, 데이터 사이언티스트가 더 많은 시간과 데이터를 요구할 때, 비즈니스 부서는 빠른 의사결정을 원할 수 있다.

아래 영상은 데이터 사이언티스트의 현실을 알려준다

 

 

 

 

 

스트레스가 데이터 사이언티스트를 위협한다.

위에서 언급한것 처럼 과중한 업무량, 높은 기술 요구, 반복적인 작업, 높은 기대치와 압박감, 의사소통 문제, 자동화의 위협, 성과 측정의 어려움는 데이터 사이언티스트에게 지속적인 스트레스와 정신적 피로를 발생시킨다.

장기적으로 건강에 굉장히 좋지 않고 직업 만족도를 저하시킨다.

그래도 이러한 단점들이 있다는 것을 알고 데이터 사이언티스트의 매력을 느끼고 직업을 가지려고 한다면, 온라인 강의를 듣는 것도 정말 큰 도움이 된다.

아래의 링크는 인프런의 데이터 사이언티스트의 입문자들을 위한 강의들이다.

 

데이터 분석, 데이터 과학 전과정을 쉽게! 단계별로! 꼼꼼하게 익히기 로드맵 - 인프런

 

 

 

 

결론

데이터 사이언티스트는 근무시간의 피로, 의사소통, 스트레스.. 등등 많은 힘든점이 존재한다.

하지만 그만큼 데이터 사이언티스트의 매력적인 점이 많으니 단점을 미리 알고 시작하면 좀 더 실제로 문제가 닥쳤을때 대응하기 쉬울것이다.

여러분들이 멋진 데이터 사이언티스트가 되길 바란다.

 

 

 

 

 

함께보면 좋은 글

 

청년도약계좌 신청기간 조건확인 은행 금리 신청 방법

 

원룸 투룸 쓰리룸 좋은 방 구하기 완벽 정리!