미국 IBM 본사 Data Scientist가 알려주는 데싸의 씁쓸한 현실

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Күн бұрын

#IBM #데이터사이언티스트 로 일하고 계신 록준님과의 인터뷰 영상 1편입니다~! 재미있는 이야기를 많이 나눴는데 뭘 먼저 편집해야 될 지 모르겠네유ㅎㅎㅎ
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Пікірлер: 88

@RJStudio13 2 жыл бұрын

안녕하세요 인터뷰한 이록준입니다 ~ 🙇🏻 개인적으로 인터뷰 정말 재밌고 좋은 경험이었습니다. 한국어 어휘능력이 완전 "terrible" 해서 슬통님께서 편집 엄청 하신게 보이네요 :) ㅎ 구독자분들께 유익한 정보이었길 바랄게요~ 감사합니다.

@skpenlady Жыл бұрын

data가 도대체 뭔가 싶어서 검색했는데, data scientist가 하는 일을 간략하게나마 이해하게 됐어요. 록준님 개인 채널은 하나 봤는데, 읽기가 어려워서 ㅠㅠ 아무튼 IBM에서 많은 경력 쌓으시길 바래요~

@B787-8 Жыл бұрын

안녕하세요 혹시 이산수학(discrete math)도 공부하는게 좋을까요?? 그리고 선형대수 증명수업같은것도 듣는게 좋을지 아니면 너무과한지 궁금핮니다

@RJStudio13 Жыл бұрын

@@B787-8 discrete math 그리고 증명 수학 저는 다 들었어요 ^^ (무척 힘들었죠ㅠㅠ) 하지만 직장생활하면서 한번도 사용한 적은 없습니다.. 윗분들께서는 그런 과목을 들으면서 얘가 문제 푸는 능력이 있는 아이구나~ 라고 판단하신다고 하는데... 본인 선택인거 같아요~!

@B787-8 Жыл бұрын

@@RJStudio13 그렇다면 c++수업은 굳이들어야할까요 /??

@B787-8 Жыл бұрын

@@RJStudio13 현재수학과에서 통계학과로 넘어가려고합니다 ㅎㅎㅎ 선대증명수업도 들어야할까요?? 일반선대수업은 수강을 완료하긴했습니다.

@심바날라 Жыл бұрын

미국 시장에서 데사(데이터사이언티스트) 대우가 저정도면 한국은 아직도 한100년 후에나 대접받을듯한 포지션이네요ㅠ 그것도 아니면 그냥 반짝 하다가 사라질 포지션~ㅠ 근데 요샌 시장 탕후룹도 빅데이터,AI 간판걸고 파는 분위기라 뭔가 씁쓸하네요

@bktsys Жыл бұрын

인기가 많다고 하지만 냉정한 현실은 여기에서 코멘트 된것 처럼 잘 이해를 못하는 윗사람들이 많은건 사실입니다.

@statisticsplaybook Жыл бұрын

한 때 데이터 분석가들 자조 모임도 있었던 것으로 압니다.ㅎㅎㅎ

@suli9057 2 жыл бұрын

Data scientist로서 너무공감되는 이야기를 잘찝어주셨네요🤣 아직 갈길이 멉니다🥲 좋은 내용 공유 주셔감사합니다!

@statisticsplaybook 2 жыл бұрын

ㅎㅎㅎ갈길이 삼만리...🤣 시청 감사합니다. :)

@RJStudio13 2 жыл бұрын

감사합니다. 갈길이 멉니다 ㅎ

@statisticsplaybook 2 жыл бұрын

2편도 곧 올려보겠습니다~~! 자막에 오타가 많네요.. 제 탓아님.. Vrew 탓..🤫

@mckinseyand2022 Жыл бұрын

찾아보니 버클리 DS는 미국에서 1등이이네요....대단합니다...

@데이터의길 2 жыл бұрын

이미 구독중인 RJ님이셨군요. ^^ 평소 많은 도움을 받고 있습니다. 데이터에 대한 소양 자체가 많이 부족해서 엄청난 자원을 제대로 활용하지 못하는 현실이 안타깝네요. 그런 측면에서는 미국이나 한국이나 매 한가지 같습니다. ^^

@RJStudio13 2 жыл бұрын

하하 감사합니다! ^^

@FreelanSeo 2 жыл бұрын

잘 봤습니다 주니어급 경험이 궁금했는데 도움되었습니다. 그리고 제 생각인데, 본인의 직무역량을 조직에 역으로 제안하듯이 기회를 찾아보는 것도 좋을 듯 합니다. I 는 손들면 포지션 맡기는 곳으로 기억합니다. :)

@statisticsplaybook 2 жыл бұрын

오 말씀 감사합니다~~! IBM은 자기 하기에 따라 일을 많이 배울 수 있겠네요! :)

@RJStudio13 2 жыл бұрын

잘 알겠습니다~ 감사합니다!

@jadhbficksns 2 жыл бұрын

11:00 이 부분 너무 공감됩니다… 한국의 manufacturing 에서 일하는데 regression의 정확도를 요구하시더라구요. Classification의 정확도랑 같은 개념으로요. R squared가 생긴건 비슷하지만 엄밀히 말하면 비율 개념의 정확도는 아니니까요.. 좀 당황했죠

@statisticsplaybook 2 жыл бұрын

회사 전반에 걸친 데이터 재교육이 필요하다고 윗 분께 말씀드려보시는건 어떨까요? 구성원 전체가 어느정도 수준의 데이터 지식이 필요한 시대 같습니다.ㅎㅎ

@RJStudio13 2 жыл бұрын

ㅎㅎ 당황하셨겠네요~ 비슷한 경험한적 있습니다 저도.. :)

@sungwoojung9645 9 ай бұрын

ㅎㅎㅎ 리그레션 정확도... 엄청 복잡한 모델을 추천해서 레지듀얼을 확 낮춰주세요ㅎㅎ degree of freedom 한 5000정도ㅎㅎ 그에 대한 오버피팅은 과장님께 책임을 떠넘기시길ㅎ

@FRO9MAN 2 жыл бұрын

RJ님이셨군요 ㅎㅎ 이미 구독한 상태였는데 좋은 영상 감사합니다

@RJStudio13 2 жыл бұрын

감사합니다! :)

@sanzo213 Жыл бұрын

좋은 영상 감사합니다~

@haemipark5751 Жыл бұрын

미국에 거주중이고 제 아들이 이번에 한 학교는 cognitive science ,다른 학교는 data science 로 합격을 하였습니다 어느쪽이 더 전망이 있을까요?

@1945jinify Жыл бұрын

Data요

@용용-v8m 7 ай бұрын

인지과학도 좋은데... 인공지능 연구

@아힝흥행-f2x Жыл бұрын

데이터사이언스 분야도 곧 인공지능이 대체할 것이라고 예상하는 분들도 계시던데 혹시 이 부분에 대해 어떻게 생각하시나요?

@당근양파-y7g 8 ай бұрын

네 아직 아니구요 오히려 수요가 늘었습니다

@bryankim6509 7 ай бұрын

당연합니다

@jkm5490 Ай бұрын

데사가 곧 인공지능입니다 모델 만드는건 사람이 해야됨 auto ml 이미 천지삐까리에 널렸는데 그걸 코드로 현실세계를 반영해서 커스텀하고 고치고 시스템에 심고 데이터 수집하고 이를위한 모든 커뮤니케이션하고 보고하고 예산따내고 설득하고 이 모든걸 모델 만드는 사람이 하는게 젤 효율적임. 회사는 이 각각의 업무를 위해 사람뽑을 돈이 없기 때문

@sleepinbee9213 Ай бұрын

데이터사이언티스트가 AI전문가입니다..

@B787-8 Жыл бұрын

안녕하세요 혹시 이산수학(discrete math)도 공부하는게 좋을까요?? 그리고 선형대수 증명수업같은것도 듣는게 좋을지 아니면 너무과한지 궁금핮니다

@statisticsplaybook Жыл бұрын

현재 어느 수준, 어느 전공인지에 따라 다른 것 같습니다! :) 개인적으로는 이산수학보다는 최적화 수업 듣는게 더 좋은 것 같습니다.

@B787-8 Жыл бұрын

@@statisticsplaybook 현재수학과에서 통계학과로 넘어가려고합니다 ㅎㅎㅎ 선대증명수업도 들어야할까요?? 일반선대수업은 수강을 완료하긴했습니다.

@pandaspython2024 Жыл бұрын

비문학 문서면 참 다양한 문서가 있을거 같아요

@statisticsplaybook Жыл бұрын

ㅎㅎ넵, 정말 많은 variation들이 있을 것 같습니다. :)

@davidk3422 2 жыл бұрын

미국 IBM본사에서 Data Science가 뭔질 모른다면 .................. 다 모른다는 거네요?

@statisticsplaybook Жыл бұрын

IBM의 모든 임원, 직원들이 DS를 이해하고 있는 상태를 IBM이 안다라고 정의한다면, 모든 회사가 다 모르고 있다고 보는게 맞습니다. DS 뿐만 아니라 항상 집단의 일부만 특정 개념을 정확히 알고 있고, 그들 중 의사결정권자는 몇 없다는게 문제죠.

@김성원-o8q Жыл бұрын

충격 아직 분야도 제대로 안잡힌 신생 분야....

@Flash890509 2 жыл бұрын

미국에서 데이터 사이언티스트 연봉이 1억 3천만원이라고 들었는데.. 프론트엔드,백엔드같은 웹개발자들보다 많이 받나요? 실리콘밸리에서 취직하면 개발자들은 평균연봉 1억이상이라는데

@statisticsplaybook 2 жыл бұрын

지역과 회사마다 차이가 많습니다~! 제가 수집한 샘플로는 말씀하신 금액은 초봉이고, 메이져는 말씀하신 금액보다 많습니다. 프론트 엔드, 백엔드 분들을 얼마나 받으시는지 궁금하네요. 백엔드는 비슷하지 않을까요?

@Flash890509 2 жыл бұрын

@@statisticsplaybook 네 답변 감사합니다! 미국은 프론트엔드 기술자가 직업만족도 최상위권에 있던데(1위) 아마 프론트엔드 개발자도 연봉이 꽤 높을 것으로 추측됩니다.

@Flash890509 2 жыл бұрын

@@statisticsplaybook 그리고 제가 대학 한학기를 남겨두고 4학년 1학기까지 하고 중퇴해서 고졸인데, 데이터 관련 직무로 취업가능한 회사가 있을까요? 제가 사는 지방(부산)도 괜찮고, 서울수도권도 알아보고 있습니다. 데이터 분석 직무하려면 대학 학사이상은 필수 인가요? 학력 안보는 회사는 어디 없나요?

@statisticsplaybook 2 жыл бұрын

@@Flash890509 어느 회사, 어떤 직무인가에 따라서 다른 문제라고 생각합니다. 학사 취득이 필수는 아니지만, 그렇다면 직무 관련 자신의 실력을 어떻게 증명할 것인가가 관건일 것 같습니다.

@Flash890509 2 жыл бұрын

@@statisticsplaybook 네 답변 감사드립니다~! *^^*

@truegrit5411 2 жыл бұрын

슬통님 데싸의 일에 대해 더욱 자세히 알게 된 귀중한 인터주엿습니다. 이것관 관계없지만 일전에 어딘지 가물해서... 웹 에서 인스톨않하고 여러 소프트를 돌리고 연습할수 있는곳을 소개한것을 기억이 나서 찾아볼려니 기억이 안납니다. 파이션이던 뭐던 다 사용할수 있다고 한것 같은데 혹시 아시면 좀 알려주세요. 가서 연습좀 할려고 합니다. 감사해요.

@statisticsplaybook 2 жыл бұрын

안녕하세요 TrueGrit 님! 혹시 구글 코랩 영상을 보신것인가요? google 코랩 노트북이라고 쳐보시면 좋을것 같습니다. :)

@truegrit5411 2 жыл бұрын

@@statisticsplaybook 맞는것 같습니다. 감사! I don't know why Korean letters cannot be further written in this area. When I tried to write more Korean letters, those stopped and were erased... Anyway, I learned every time from your youtube. About the function of "Addin for ggplot", I could not solve the problem yet. I don't know what it is slack? Thank you.

@truegrit5411 2 жыл бұрын

@@statisticsplaybook 코랩을 보고 나서 이게 파이션인가 아님 무엇인가 좀 의아해서 다시 여기왓어요. 코랩은 파이션의 코드를 이용하는 곳인가요, 아니면 파이션의 코드를 묵어서 하나의 새로운 application packages 를 운용하는 곳인지 잘 몰라서 혹시 아시면 알려주시면 도움이 되겠어요. 파이션의 코드를 처음부터 실행하면서 파이션을 공부해볼려고 하거던요. 파이션을 컴푸터에 저장해서 사용하는 것은 좀 부담되고 귀찮기도해요. 당장 필요한 것도 아니라서말입니다. 감사합니다. 여기서는 한글이 잘 되네요. 아마도, 여기 메모를 열었을때 새로운 화면으로 열면 괜찬은 것 같다는...그런데 위코맨트를 다시 수정할려니 똑같은 제자리걸음현상....

@truegrit5411 2 жыл бұрын

@@statisticsplaybook 슬통님, 한꺼번에 여러가지에 대한 질문을 하게되어서 부담을 주는 것은 아닌지 살짝 걱정을 하게됩니다.. github에 대한 질문입니다만, 일전에 github설치등을 소개한 동영상을 조금만 봤습니다. 대스크탑요의 깉헙을 해놀고 아직은 실행은 못하고 그냥 처다보고있어요. 그런데, github에서 코드를 치고 하는 것은 무슨 코드들일까요. markdown이라기도하고 파이션 인 것 같기도 하고.. 그래서, 파이션에서 쓰는 마크다운이무엇인지 조금 설명을 해주시면 감사하겠어요. 그리고 github에서도 python 을실행을 할수가 있는 것인지요. R markdown은 충분히 사용하고 있어요. 감사합니다.

@statisticsplaybook 2 жыл бұрын

@@truegrit5411 질문이 정확하게 이해가 안됩니다.ㅎㅎ github서 코드를 치고 하는 것의 예제가 무엇일까요? 링크 걸어주세요!

@skpenlady Жыл бұрын

BIO 분야에서 DATA scientist 로 일하려면 어떤 경력? 자격증? 역량 필요한지 궁금해요~ 학부때 경제통계학 배운 게 다였어서요. 아무튼 도움받고 갑니다~

@tedhong7763 Жыл бұрын

바이오 분야라면, 생물정보학이나, 의료정보학쪽과 관련된 학위든 경력이든, 무언가를 갖추시는게 도움되실겁니다. -현 글로벌제약회사 데이터사이언티스트 드림.

@DataDining Жыл бұрын

@@tedhong7763 안녕하세요! 저는 datascience를 공부하고 있는 학생입니다!! 원래는 금융쪽에 관심이 많았는데 최근 bio쪽에 큰 관심이 생겨 대학원을 제약이나 디지털헬스쪽으로 data를 다루는 연구실에 들어가볼까 고민을 하고 있습니다 ! bio쪽 데이터를 다루는곳에서 일을 할때에 도메인 지식이 학부생 수준으로 필요할까요?

@김광민-j2u 2 жыл бұрын

어느 회사나 비슷하군요. 제가 처한 현실이 저한테만 가혹하진 않았나보네요 ㅎㅎㅎ

@RJStudio13 2 жыл бұрын

그러게요~ 도움이 될수 있을지 모르겠지만.. 데싸인 저보다 더 데싸적인 일을 많이 하시는 분들이 Scientist 라는 타이틀로 일하시는 분들이세요. 제가 보고 들은걸로 판단했을 때, 이 분들은 왠만하면 소프트웨어/개발자 쪽은 터치도 하지 않는거 같아요. 다만 미국에서는 이 직책은 석사는 거의 무조건 필요한 것 같고, 보통 박사 학위까지 있는 분들이 많이 뽑히는 것 같아요 😅 ~ 그 외에도 요즘은 아예 Machine Learning Engineer, AI Engineer, NLP Engineer 이런 자리도 점점 링크드인을 보면 늘어나는 것 같아요. 데싸 보다 저런 자리가 좀 더 기계학습위주로 일하고 싶은 분들에게는 안전한 옵션인 듯 해요. 그냥 혹시 다른 기회를 찾고 계시고 있으면 참고하시면 좋을듯 해서 알려드립니다 ㅎㅎ!

@김광민-j2u 2 жыл бұрын

@@RJStudio13 말씀하신대로 대형 IT회사의 그런 position이 데싸일을 하기에 더 안정적인것 같아요. ㅎㅎㅎ 다른 중소 기업이나 특히 대형 BT회사에서도 데싸를 하고싶어도 지금은 SW개발이나 data engineering 을 많이 하는거같아요. 업무순서상 그 다음이 data science 영역이라 사실상 데싸인력은 data수집 파이프라인기획을 하게되는 경우도 많은것같아요! 자세한 답글 너무 감사합니다!

@RJStudio13 2 жыл бұрын

@@김광민-j2u 감사합니다!

@blueyeha Жыл бұрын

????? ibm이라 그런 거 아님?? 거긴 시스템 위주라 통계학 모르는 사람 많을텐데?

@statisticsplaybook Жыл бұрын

안녕하세요! 영상과 반대되는 의견이나 현재 미국 데이터 분석/사이언스 업계에 대해 자세히 알고 계신다면, 가지고 계신 지식들 공유해주세요. 미국 취업을 준비하시는 분들께 많은 도움이 될 것 같습니다! statisticspalybook@gmail.com 연락 기다리겠습니다~!

@Quible100 Жыл бұрын

@@statisticsplaybook 너무 센스 있게 잘 대처하시네요 ㅋㅋㅋ