[펌] 데이터 사이언티스트 연봉은 왜 높을까?

https://blog.pabii.co/why-data-scientist-high-salary/

몇 달전, 약학 관련 전공으로 연구직에 계신 분이 한 달 수업을 들으셨다. 이해가 부족한 것 같아 재수강을 하고 싶다고 하시던데, 처음에는 흔쾌히 승낙했다가, 질문하시는 내용이나, 나중에 메일 주신 내용들을 한참동안 다시 생각해보니 아무리봐도 이해가 부족한 부분을 다시 듣는다고 메워질 것 같지가 않더라. 제 수업을 다시 듣는 것보다, 당장은 수학과 통계학 공부를 더 많이 하시는게 맞는 것 같습니다. 같은 회귀분석이어도 교수님마다 수업 스타일이 다를테니, 그런 수업들 몇 개를 우선 찾아서 듣고 난 다음에 다시 찾아오시는 쪽을 추천드립니다고 메일을 썼다.

솔직히 말해서, 수업에서 만나는 분들 거의 대부분이 재수강한다고 수업 이해도가 높아질 분보다 당장 수학, 통계학 기초부터 다져야 될 것 같은 경우가 더 많다. 특히 (수리)통계학 훈련이 많이 안 된 수강생일수록 이런 문제를 더 강하게 느낄 수 밖에 없다.

이 분들의 본래 의도와 생각이 어땠는지는 모르겠지만, 필자의 눈으로 볼 때 “기존의 통계학보다 머신러닝 방법론을 쓰면 더 결과값이 좋다, 더 쿨(Cool)해 보인다, 더 저널에 퍼블리쉬하기 쉽다”는 정보만 입력된 상태지, 정작 머신러닝 방법론들이 모두 통계 방법론이라는 사실을 제대로 인지하고 있는 것 같지 않아 보인다.

관심있는 분은 참고바랍니다.