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머신러닝, IoT, 빅데이터 등 학원결정에 어려움을 겪는 취준생들에게

[하마] 이승현 (wowlsh93@gmail.com) 2017.04.13 18:34



제 경험이 세상의 모든 경험을 대변하지 않으며,  나는 무조건 인공지능을 하고 싶다 등의 개인의 의지 또한 별개입니다. 하고 싶으면 해야죠. 인공지능, IoT, 빅데이터, 클라우드등 취업시장에서 과장되고 있다고 느껴지는 기술들에 대한 학원 과정들에 대해서 취업자들이 선택하는데 고심을 많이 하고 있는거 같습니다.  okky 게시판에도 매일 꾸준히 올라오는듯하고.그 고민/결정에 작은 도움이 되길 바랍니다.



어떤 분야가 전망이 좋다는 것과, 그 분야에서 채용이 많이 이루어진다는 별개입니다.

만약 전기자동차에 대한 전망이 좋다고 해도, 전기에너지 자체를 연구하는 사람의 수는 그리 늘지 않습니다. 생산직/세일즈맨은 거의 항상 일정 수를 유지하며 ,  회사가 잘되면 그들이 더 늘어나겠지요. 또한 전기자동차를 사용하는 사람들을 위한 SW(웹,앱등)서비스,인프라개발이 늘어나거나 하겠죠.

(논외로 인공지능,로봇이 모든것을 대체한다? 일어나지도 않을일을 미리 걱정하는것은 미련한 짓입니다. 만약 그 때가 되면 대부분의 직업이 사라질 것이며,  투표를 잘하는것 만이 살길입니다.기본소득제도가 강화되야하고 복지제도가 발전해야하니깐..) 


학원에서는 요즘 시류에 따라서 그런 과목을 넣는게 당연합니다만, 
실제 세계에서 채용되는 TO 와는 거의 무관함을 아셔야 합니다.

일반웹,응용개발직 몇백명 뽑을때, 그 쪽(머신러닝) 은 한명 정도 뽑을지 말지 모르는 상황..
그 특수분야에서의 몇개월 학원과정으로 한명이 님이 될 자신 있습니까?  전공대학원생도 많은데 말이죠. 
CEO 가 왜 굳이? (대개의 경우 회사내에서 찾을 가능성도 큼)
또한 현재 빅데이터,머신러닝만으로 생존이 되는 기업(스탓업 포함)이 얼마나 있나요? 거의 없죠. 
앞으로 엄청 많아질까요? 글쎄요..비관적 입니다. 많아져도 TO는 일반 sw 개발자의 몫이 훨씬 많을겁니다.

그냥 공부하기 위해서라면 IoT, 빅데이터, 머신러닝 모두 좋지만..(국비로 저렴하게 누군가에게 질문도 하면서 새로운것을 배운다는것은 즐거운일이며, 인공지능 공부는 누구든지 할 수 있습니다. 센스가 뛰어나다면 전공자들 보다 더 잘 할 수 도 있을 테지요.)  취직이라는 삶(?) 이 걸려있는거라면 확률적으로 비추합니다. 

그냥 웹프론엔드,벡엔드,앱개발 과정등을 공부하세요. 그 과정에서 남는 시간에 유행기술(딥러닝)등을 공부하지 말고 , 학부 컴공전공과목들을 공부하시고, 객체지향설계,데이터베이스,자료구조,TCP/IP 네트워크 같은거 말입니다. 진짜 서비스를 하기위해서 필요한 기술은 여기 수백,수천가지가 있는데, 이런것이 있는지도 모르고 , 또는 쳐다보지도 않고, 저 멀리 있는 허상의 기술들을 쫒아가면 안되겠지요. 

그 기본적인/중추적인 SW 기술들로 모든것을 할 수 있고, 참여할 수 있습니다. 주인공이 아니더라도 말이죠. 꼭 주인공일 필요 없지 않아요? ^^ 



p.s

부록으로 빅데이터에 관심있어 하는 취준생분들을 위한 정리
빅데이터 관련 잡은 크게 아래와 같이 4개로 나누어집니다. ( 이건 제 기준입니다.)

1. 인프라 관리/구축 
2. 관련 소프트웨어 개발  
   2-1. 하둡,카프카같은 툴개발
   2-2. 분석된 데이터를 통한 SI 성 개발
3. 데이터 분석 (통계,머신러닝) 
4. 가시화

어떤 회사는 4개를 나누지 않고, 한사람이 다 하기도 합니다. 
어떤 회사는 각 번호에 전문 인력이 독립되어 있습니다. 
일반 개발자들도 학습을 통해 1~4 모두 할 수 있습니다. 
(회사가 지향하는 분석의 정도 및 인재의 수준에 따라 범위가 달라집니다)  
새로운 신규인력을 채용하지 않고, 사내에서 어느정도 학습 후 담당하기도 합니다. 

* 조그마한 회사에서, 통계(분석)전문가만 따로 채용해서 3번만 맞기는 경우는 별로 없습니다. 
 그러한 상황에서 학원 몇개월 공부한 취준생의 자리는 더더욱 없습니다. 
 다만 일반 SW 개발자들이 공부를 해서 분석 업무를 하게 될 확률은 훨씬 높은거 같습니다.
 이유는 간단합니다. 데이터분석만 가지고 수익이 발생하는 회사가 거의 없기 때문입니다.

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