데이터사이언스 분야 -> 산공 대학원 괜찮을까요?

근거 좀 쓰고 의견씁시다

아 입학을 위해서는 수통이랑 최적화 정도 필요할듯요

정말 감사합니다! 그런데 산공 대학원 쪽에서도 cs 핵심과목들(운영체제,네트워크, 자료구조론 등...)이 많이 사용되나요?

저도 사실 컴공 학부 나오고 산공 대학원 다녔는데 운영체제, 네트워크 이런건 뭐 거의 쓸모 없고요, 자료구조는 뭐 코딩할 때 도움은 좀 되는 정도..ㅎㅎ 근데 뭐 전반적으로 코딩하는 부분이나 알고리즘 연구하는 부분이나 그런 것들은 간접적으로는 도움 되기는 했어요

감사합니다! 자료구조랑 알고리즘만 복습해두면 되겠군요...

1. 커리어에 컴공이 없는 경우가 무슨 의미인가요?
컴공 쪽으로 학사나 석사, 둘 중 1개라도 학위가 없다면 제약이 있다는 뜻인지 궁금합니다

2. 그리고 데이터사이언스 쪽 to 중 백엔드 개발자에서 넘어가는 경우가 아닌 처음부터 바로 고용되는 to들은 얼마
나 되는지, 그리고 데이터사이언스 채용 시에는 분석,클러스터링 등으로 분야를 나눠서 채용하는지 궁금합니다

3. 컴공 쪽 지식 중에서 데이터 엔지니어와 협업할 경우, 혹은 채용 면접 때를 대비해서 복습해둬야 할 cs 핵심과목들
이 있을지 궁금합니다...

4. 마지막으로 산공 대학원에 진학할려면 통계는 확실히 공부해둬야 할 것 같고 미적분이나 선형대수는 어느 정도까지 공부해두는 것이 좋을지 궁금합니다(많이 공부할수록 좋겠지만...)

1. 아 컴공 학부군요. 글을 잘 못 읽었었나보네요. 그래도 답변을 하자면

회사마다 직무마다 코딩이 필요한 요구치가 다릅니다. 예를들면 요구치가 크면 클수록 컴공 전공자를 선호합니다. 반대로 요구치가 적은 회사가 컴공 전공자를 배제하는 경우는 못봤네요. 그리고 알다시피 생각보다 ML,DL 컴공 전공자는 많습니다.

2. 회사마다 당연히 다릅니다. 다만, 데싸는 인건비 줄이려고(효율화) 뽑는 직무라서 개발자보단 티오가 많이 적습니다. 최근 시장 수요는 ML,DL되는 석사급 개발자가 많은 것 같네요.

3.만약 판교(N,K) 갈거면 컴공전필은 확실히 공부하셔야합니다. 운좋게 입사해도 그정도 기초없으면 못 버텨요.

4. 통계 또 통계 공부하세요.. 선대랑 미적은 필요하면그때 그때 공부해서 따라잡았는데 통계는 컴공대비 정말 많이 쓰는 걸 느꼈어요. 아마 지도 교수님 설득도 수리통계적 근거 없으면 힘들거에요.

혹시 궁금한 것들을 몇 가지 더 여쭤봐도 괜찮을까요?
1. 컴공을 졸업해서 바로 취업하는 것에 비해 대학원 석사까지 하게 될 경우 2년이라는 시간을 추가로 사용해야되는데 그만큼 취업 시 연봉이나 워라밸 등의 측면에서 확실히 좋다고 생각하시는지 궁금합니다
2. 전체적인 학점은 3.5를 약간 넘는 정도로 평범한데 cs 핵심과목들의 학점 대부분이 많이 낮은 상태입니다(c~c+)...휴학하는 동안 해당 과목들을 다시 공부해놓긴 했지만 그래도 학점 기록은 그대로라 졸업 전까지 1학기만 남은 상태에서 통계 과목들을 수강할지, cs 핵심과목들을 재수강할지 고민 중입니다..
3. 통계학 공부는 응용통계학까지 해두어야 할까요?
4. 휴학이 끝날 때까지 약간의 시간이 있는데 할 만한 데이터사이언스 실습에는 어떤 것이 있을까요?
5. 지도교수님 설득이 힘들다는 말씀이 컨택 시를 말씀하시는 것인가요?

그리고 데이터사이언스 쪽은 도메인 분야의 지식도 중요하다고 들었는데 도메인 분야를 고르는 방법과 해당 분야의 지식들을 어느 정도까지 공부해두어야 하는지 궁금합니다...

마지막으로 파이썬이랑 r이 데이터사이언스 쪽에서 많이 쓰인다고 들었는데 둘 중 어떤 언어가 실무에서 더 많이 사용되는 편인가요?