산업공학도가 데이터 사이언스 유학을?

Editor's comment
이 글은 소속 회사의 공식적인 견해가 아닌 저자 개인의 의견임을 밝힙니다.

저는 학부 전공으로 '산업공학'을 공부했습니다. 산업공학을 잘 모르시는 분들을 위해 짧게 설명하자면, 산업공학은 20세기 초 산업 시스템의 생산성을 높이기 위해 시작된 학문입니다. 통계, 컴퓨터 공학, 재무 등 경영 생산성에 관련된 여러 분야를 골고루 공부할 수 있는 장점이 있지만, 그 때문에 주어진 진로의 길도 다양합니다.

 

저는 학부를 졸업할 때까지 진로에 대한 오랜 고민 끝에, 동대학의 기술경영 전공으로 석사에 진학했습니다. 그리고 그때 들었던 데이터 마이닝(Data mining)* 수업에서 결국 원하던 진로를 찾을 수 있었습니다. 머신러닝 알고리즘으로 데이터를 분석해, 새로운 인사이트를 찾아내는 일이 매력적으로 느껴졌거든요.

* 방대한 양의 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 것 (용어 설명: 빅데이터)

'데이터 사이언스'라는
새로운 분야에서
일하고 싶었습니다

결심하고 보니, 데이터 사이언스 안에도 다양한 길이 있었어요. 박사 진학, 스타트업 혹은 대기업 취업, 석사 유학, 박사 유학 등 데이터 사이언티스트(Data Scientist)*가 되는 길은 여러 가지였습니다. 각 선택의 장단점이 명확했기 때문에 혼자서 고민도 많이 하고, 주위 교수님과 선배들에게 조언을 얻기도 했죠.

* 관련 기사: 데이터 사이언티스트 전성시대 … 미국 최고 직업 3년째 1위 (중앙일보. 2018.11.10)

 

저는 고민 끝에 미국 취업을 위한 석사 유학을 결정했습니다. 이 결론에 이르기까지 많은 고민을 거쳤는데요.

 

우선 국내 대학원 석사 과정 동안 제 성격이 학문적 연구와는 거리가 멀다는 사실을 깨달았습니다. 연구하고 논문을 쓴다는 것은 한 분야의 선행 연구를 집대성하고 저만의 창의적인 아이디어를 고안하여 새로운 지식을 선보이는 것인데, 그 과정이 저에게는 어렵고 길게 느껴졌습니다. 특히 고생 끝에 세상에 내보인 제 연구가 어떻게 쓰일지 쉽게 와 닿지 않을 때 동기를 부여하기가 힘들었습니다. 그래서 학문의 길은 아주 쉽게 접을 수 있었죠.

 

더불어 2010년 초였던 당시에는 한국에서 데이터 사이언티스트라는 직업을 찾기 어려웠습니다. 데이터를 분석하는 직종은 언제나 있었지만, 데이터 사이언스의 중요성이나 전문성을 강조하는 트렌드는 시작되기 전이었거든요.