Q. 석사 vs 학사 + 인턴 n회

답변 5

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  데이터분석·데싸는 석사가 ‘필수’는 아니며, 특히 분석 직무는 학사+인턴·프로젝트로도 충분히 진입 가능합니다. 다만 모델링 중심 데싸나 연구·고난도 알고리즘 직무는 석사가 유리합니다. 연구가 맞지 않다면 무리한 진학보단 인턴·포트폴리오로 실무 역량을 쌓는 것이 현실적 선택입니다.

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• 양

  양산박대림산업

  코이사 ∙ 채택률 69%

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  제가 봤을 때는 일단 학점이나 자격은 충분히 갖추신 것으로 보여, 대기업과 대학원을 같이 준비하시는 것이 좋을 것 같습니다. 일반적으로 데이터 사이언스 (DS/ML 엔지니어)는 고도화하는 직무가 많아 석사 이상을 선호하는 것으로 알고 있고, 데이터 분석 (DA/BI)는 학사 출신들도 많이 뽑아서 훈련 시킨 후 현업에 투입합니다. 주변 분들이 말씀하신 직무는 데이터 사이언스쪽이 더 가깝지 않나 싶습니다. 데이터 사이언스쪽은 직장인 대학원이 있는 것으로 알고 있는데, 석사까지만 필요한 경우 '선 취업 후 대학원'또한 고려해 볼 수 있지 않나 싶습니다. 현업을 하다 보면 다시 공부하고 싶은 시기가 있을 것인데, 그 때 대학원을 다니는 겁니다. (약간 힘들 수는 있겠으나...제 주변에도 그렇게 조율해서 다닌 사람이 꽤 있답니다.) 결국, 결정은 지원자님께서 하실 것인데, 이미 준비가 훌륭히 갖춰진 분이어서 어떤 결정을 하셔도 좋은 방향으로 나아가실 것이라 믿습니다.

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• 

  채택스포스코

  코전무 ∙ 채택률 78%

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  안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 데이터 분석이나 데이터 사이언스 쪽은 무조건 석사만 보는 분야는 아닙니다. 다만 가고 싶은 포지션에 따라 달라지는데 기획이나 서비스 분석 쪽은 학사와 인턴 경험으로도 충분히 승부가 가능합니다. 반면에 모델링이나 알고리즘 중심의 연구형 직무는 석사가 확실히 유리한 편이라 보시면 됩니다. 멘티님처럼 통계 복수전공에 학점도 괜찮으시면 학사로도 충분히 경쟁력은 있습니다. 이럴 때는 대학원부터 먼저 가기보다 실무 경험을 쌓아보시구요. 인턴이나 프로젝트로 본인이 어떤 업무에서 강점이 있는지 확인하는 편이 좋습니다. 대학원은 본인이 정말 연구나 고도화된 분석을 하고 싶을 때 가는 것이 맞습니다. 지금처럼 빨리 취업해서 실무를 배우고 싶은 마음이 분명하다면 석사를 무조건 정답처럼 따라갈 필요는 없습니다. 오히려 석사에 들어갔다가 적성이 안 맞으면 시간과 기회비용이 커질 수 있습니다. 제 주변에서도 학사로 먼저 들어가서 실무를 익힌 뒤 필요할 때 석사로 보완한 경우가 많았습니다. 멘티님은 우선 인턴과 포트폴리오를 함께 준비하시고 지원 범위를 넓혀보시는 것이 현실적입니다. 다만 대기업 연구개발 성격이 강한 데이터 직무를 목표로 하신다면 그때는 석사 진학을 다시 고민해보시면 좋겠습니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  인턴을 하시는 것을 적극 추천합니다. 일경험이나 현장실습도 도움이 되기는 하지만 이는 인턴과 비교하여서는 스펙의 정도가 낮습니다. 그리고 자격증 취득이나 교육이수보다 더 높은 수준의 스펙은 인턴이기 때문에 최종적으로는 이를 하시는 것이 맞다 사료됩니다.

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• 멘

  멘토 지니KT

  코상무 ∙ 채택률 64%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 데이터 직무에서 석사는 필수가 아니라 선택입니다. 특히 지금처럼 학점이 높고 통계 기반이 탄탄하다면 학사로도 충분히 대기업 진입 가능합니다. 실제로 기업은 학위보다 프로젝트 경험과 데이터로 문제를 해결한 결과를 더 중요하게 봅니다. 석사는 연구나 모델링 심화가 필요한 직무를 목표로 할 때 의미가 있고, 단순 취업을 위해 선택하는 것은 효율이 떨어질 수 있습니다. 지금처럼 연구가 맞지 않는 상태라면 억지로 가는 것이 오히려 리스크입니다. 인턴과 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓는 방향이 훨씬 빠르고 효과적이며, 부족하면 이후 경력 중 석사를 선택해도 늦지 않습니다. 방향은 이미 잘 잡으셨습니다.

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  반도체

  설계팀

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