Q. 공대에서 금융권으로의 진로 전환 고민에 관해 여쭈고 싶습니다.

답변 3

• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코이사 ∙ 채택률 59%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 현재 스펙이라면 금융권 데이터분석 직무로 방향을 전환하는 것은 충분히 가능합니다. 전자공학 기반의 수학적 사고력과 Python 활용 경험은 금융 데이터분석에서도 강점이 될 수 있습니다. 다만 금융권은 금융 이해도가 중요하므로 SQLD 외에도 ADsP나 빅데이터분석기사, 투자자산운용사 정도를 준비하면 도움이 됩니다. 또한 금융 데이터 분석 프로젝트나 공모전, 증권사 데이터 경진대회 경험을 쌓으면 직무 적합성을 보여주기 좋습니다. 대학원은 퀀트나 금융공학, AI 기반 금융 연구를 목표로 한다면 도움이 되지만 일반적인 금융 데이터분석 직무 취업에는 필수는 아닙니다. 현재는 자격증보다 금융 데이터를 직접 분석한 포트폴리오와 프로젝트를 만드는 것이 취업 경쟁력을 높이는 데 더 효과적입니다.

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• 멘

  멘토 지니KT

  코상무 ∙ 채택률 62%

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  안녕하세요 멘티님~ 오히려 지금까지의 경험을 보면 금융권 데이터 분석으로 방향을 바꾸는 게 크게 어색해 보이지는 않습니다. Python과 SQLD, AI 프로젝트 경험은 충분히 강점으로 활용할 수 있고 전자공학 기반도 데이터 분석 직무에서는 도움이 되는 경우가 많습니다. 금융 데이터 분석을 목표로 하신다면 ADsP나 데이터분석 관련 프로젝트를 추가하고, 실제 금융 데이터를 활용한 포트폴리오를 만드는 것을 추천드립니다. 증권사나 은행 데이터 분석 인턴도 적극적으로 지원해보세요. 대학원은 필수라기보다 데이터 사이언스나 퀀트처럼 연구 성격이 강한 직무에서 더 유리한 편이고, 일반 금융 데이터 분석 직무는 실무 경험과 프로젝트 경쟁력이 더 중요하다고 생각합니다.

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• 

  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 80%

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  멘티님. 안녕하세요. ​현재 가지고 계신 수학적 베이스와 Python 및 AI 개발 역량은 금융데이터분석 직무에서 매우 선호하는 차별화된 무기입니다. 금융권 진입을 위해 추가 자격증을 고민하신다면 데이터 분석에 특화된 ADsP나 ADP 취득을 고려해 보는 것을 추천합니다. ​대외활동으로는 금융 데이터 분석 공모전에 참여하여 실무 데이터를 직접 다뤄보는 경험이 대학원 진학보다 취업에 훨씬 효과적입니다. 학부 수준의 탄탄한 AI 인턴 경험에 금융 지식만 살짝 얹어도 시장에서 경쟁력이 아주 높으니 자신감을 가지셔도 됩니다. ​응원하겠습니다.

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