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겨울철농부 [1072158] · MS 2021 (수정됨) · 쪽지

2025-12-29 11:19:34
조회수 1,499

데이터사이언스, 빅데이터 학과에 대해 (거품인가?)

게시글 주소: https://dev.orbi.kr/00076689759

데이터사이언스 라고하면 아마 데이터과학? 데이터분석하는 구나! 정도로 생각하고 지원할거임. 데사의 정의와 이 학과가 왜 거품소리를 듣는지 알기 쉽게 설명해볼게.


데이터로부터 지식과 통찰력을 추출하기 위해 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 활용하는 융합 학문


이게 데사의 정의야. 쉽게 말하면 분석 뿐만아니라 데이터에 대한 모든걸 한다고 생각하면 돼. 주목해야할 부분은 '융합 학문' 이라는 부분이지. 사실 데사는 세 가지 영역을 포함한 개념이야.



1. 컴퓨터과학(혹은 컴퓨터공학): 흔히 컴공에서 배우는 하드웨어, 소프트웨어 기술이라고 생각하면됨. 무형의 데이터를 다뤄야하니까 당연히 필요하겠지



2. 통계학: 데이터로부터 지식과 통찰력을 뽑아내는 전통적인 방법이야. 


3. 특정 분야의 지식(경영, 금융, 의료 등): 말 그대로 적용분야에 대한 지식임.


1-2가 합쳐지면 인공지능 학과에서 집중해서 다루는 머신러닝(딥러닝)이 됨.


2-3이 합쳐지면 특정 분야에 통계를 적용하는 전통적인 데이터분석이 되고


1-3이 합쳐지면 컴공에서 주로하는, 특정분야에 대한 소프트웨어 개발이라고 할 수 있어



그리고 이 모든 것을 짬뽕한게 데이터사이언스야.


왜 데사가 거품소리를 듣는지 감이 오니?

이 분야들을 다 잘하는 사람은 극히 드물어.



데사라는 건 정의대로 사실 데이터를 다루는 모든 방법들을 퉁친거나 다름이 없어. 데사학과는 컴퓨터공학, 통계학, 인공지능, 특정 도메인 지식이나 경영지식을 얕게라도 전부 다뤄야해. 여기서 데사가 왜 거품소리를 듣는지 더 자세하게 이야기 할게.



1. 한정된 학부 커리큘럼에 프로그래밍, 통계지식, 인공지능, 경영, 데이터 분석을 전부 다 배워야함. 따라서 잘하는것 하나 없이, 겉핥기가 될 수 밖에 없음.



2. 이런 커리큘럼을 그대로 따라간 학부생이 취업할때를 생각해보자


프로그래밍을 잘 못함 > 컴공 취업분야에 대부분 경쟁력이 없고.


경영, 통계지식이 부족함 > 데이터분석 직무에 통계를 배운 문과생들과 경쟁하겠지. 


특정 영역의 지식이 풍부한가? > 도메인 지식은 학과에서 시간 부족하다고 제대로 다루지도 않음




3. 결국 커리큘럼대로 따라가면 잘하는 영역없이 이도저도 아닌 사람이 됨. 그래서 데이터사이언스를 하려면 대학원이 필수이며 학부취업이 안되는 스캠학과라는 말이 나오는거임. 위에서 말했잖아.


대학원을 가지않은 대부분의 학부생은 데이터분석의 낮은 진입장벽을 보고 들어온 문과들과 경쟁해야해.




결론은 입결에 비해 다소 거품이 맞다.

준비되지 않은 데사 지망생은 지원하지 않길 바람. 


'데이터과학' 이라는 멋있는 학과 이름에 혹하지 말고, 내가 할수있는 영역을 좁혀서 주도적으로 공부할 수 있는 사람만 왔으면 좋겠음.









쉽게 설명하기위해 건너뛴 설명이 꽤 있으니, 내용 추가나 수정 요청을 댓글로 해주시면 감사하겠습니다!


+빅데응도 데사와 비슷합니다



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