진로 · 모든 회사 / 모든 직무

Q. 데이터 분석 관련 진로 결정에 조언 부탁드립니다.

현재 제가 알고 있는 데이터 분석과 관련된 직종은 크게 3가지로 분류가 됩니다. 1. 데이터 엔지니어: 데이터를 수집하고 관리하며 데이터 분석가를 위해 대량의 데이터로부터 핵심 데이터를 추출 2. 데이터 분석가: 비지니스의 서포터. 분석결과를 설명하고 이해 시키기 위해 시각화/커뮤니케이션 능력이 필요. 3. 머신러닝 엔지니어: 머신러닝과 딥러닝으로 통계분석 수준을 넘어선 정확도와 분석력을 목표로 한다. 위 3개 중 가장 희망하는 진로는 머신러닝 엔지니어 분야입니다. 그래서 저는 국비지원 교육을 통해 간단한 SQL 문법과 Python으로 웹크롤링과 Pandas, sklearn 라이브러리를 활용하여 영화 추천 시스템, 유튜브 댓글 긍정/부정 분석을 주제로 간단한 프로젝트를 해보았습니다. 현재 저의 고민은 제 학력과 스펙으로는 머신러닝 엔지니어로 대기업은 힘들고 중소기업은 취업해야 될 거 같은데 대부분의 중소기업은 데이터 수집 시스템이 구축이 되지 않아 머신러닝 엔지니어 기술만 가지고는 취업이 힘들다고 알고 있습니다. 그래서 데이터 수집과 분산처리(Hadoop, AWS..), 리눅스를 공부해서 데이터 엔지니어 분야도 준비를 해야되는지 아니면 시각화툴(BI, Tableau)과 캐글을 공부해서 계속 머신러닝 엔지니어를 준비해야 되는지 정말 고민이 많이 됩니다. 저의 고민을 들어주셔서 감사드립니다.