계속 이 직무로 가기 위해서 무엇을 준비해야 될까요???

저는 비전공4년제를 나와서, 웹백엔드 6개월 과정을 밟고, 지금은 AI 관련 소프트웨어를 개발하는 회사에 운좋게 들어와 2개월째 일을 하고 있습니다. 나이는 27살입니다.

여기 계신 분들은 모두 좋은 분들이고, 대부분 대기업 20~25년차 출신분들이 나오셔서 경영하는 회사라, 배울 부분도 많습니다. (고객사도 대기업이 많고, 벤쳐 강소기업이기도 합니다.) 대신 사수가 따로 있지는 않습니다.

대표님은 노베이스로 입사한 저를 최대한 키워서 쓰겠다고 하시며,

처음에는 회사에서 개발한 소프트웨어를 테스트하며, 리소스모니터를 통해 주기적으로 체크하며 csv로 데이터를 만드는 업무를 주었고(처음엔 수기로),

이후 그 데이터를 자동으로 취합해주는 모니터링프로그램을 C#으로 개발하라고 하여 개발하였으며, (DB연동, 디렉토리 연동 등을 통해 원하는 파라미터의 데이터를 취합하여 자동으로 csv파일로 생성해줌.)

지금은 드디어 제가 취합한 데이터를 자회사에서 개발한 소프트웨어에 넣어서, 나온 그래프나 이런걸 분석하는 업무를 하고 있습니다.

이렇게 능력에 맞게 순차적으로 업무를 주며,

업무와 동시에 과제도 주셔서, 그 과제를 해결해가며 성장하고 있습니다.

(만든 데이터를 수기로 Nomalization 해보거나, 시계화 데이터와 Autocorrelation이 뭔지 공부하고, 제 데이터를 분석해보라거나..... 이렇게 주에 1개씩 과제를 주십니다.)

당연히 연봉은 적지만, 지금은 배우고 실력을 쌓기 위한 기간이지, 돈을 벌기 위한 기간이 아니라 생각하며 열심히 일하고, 퇴근 후에는 공부도 하고 있습니다.

평일에는 업무관련 된 공부를 하고, 주말에는 정보처리 기사 공부를 하고 있습니다.

이렇게 업무를 하다가 진로와, 로드맵에 대한 고민이 생겨  okky 선배님들께 여쭙고자 이렇게 글을 올립니다.

 1. 저는 회사에서 만든 프로그램에 데이터를 넣어서 나온 그래프를 읽고, 분석하는 업무를 하는 것일뿐

일반적인 회사에서 하는 파이썬이나 뭐..텐서플로우..? BI 데이터 시각화? 그런 걸 하는건 아닙니다.

한마디로 회사의 어플을 사용하고, 거기 나온 데이터만 분석하며 ML을 통해 원인을 분석하여 모델링을 하고, 파라미터를 조정하는 겁니다.

이게 추후에 다른 회사로 넘어갈 때 '데이터분석가'로서의 경력으로 인정이 될 지 궁금합니다.

2. 정보처리기사 시험이 올해 10월에 끝나니, 그 때부터 본격적으로 데이터분석과 관련한 공부를 하려하는데, 그 로드맵을 못정하겠습니다. 수학 - 통계 이렇게 기초부터 순차적으로 공부를 해야되는지.. R이나 파이썬을 통해 데이터를 시각화하고, 뭐.... 그런...정확히는 잘 모르지만 그렇부분을 먼저 공부해야될지 잘 모르겠습니다.

(이쪽 분야는 학사 전공자가 필수여야된다고 들어서, 내년에 사이버대학이라도 들어가서 학사학위를 따볼까합니다. 그럴경우 컴공 vs 통계 고민중입니다...)

3. 사이드 프로젝트가 중요하다고 하는데.. 공부를 먼저하고 사이드 프로젝트를 만드는게 맞는거 같은데.. 보통 데이터분석가분들은 이직을 위한 사이드프로젝트를 어떤걸 준비하는지 궁금합니다.

(백엔드는 뭐.. 게시판을 만든다거나 하는거처럼....)

이 분야로 계속 가고 싶기에 도움을 요청하고자 글을 올립니다.

저는 이 회사에서 업무를 하면서, 계속 공부하고, 학위를 따야되면 학위를 따고, 제 커리어에 도움이 될 사이드프로젝트도 쌓아가고자 합니다.

한 3년정도 생각하고 있는데... 그 안에 어떻게 공부하고, 사이드프로젝트를 준비할지...

그런 로드맵을 알고싶습니다!!!