스페이스x
312
2021-02-25 23:32:15
10
1160

인생 망한 대학생 조언 한번 부탁드립니다.


안녕하세요

이번에 3학년 2학기 엇학기로 학교 다닐 예정인 컴공 전공 학생입니다.

군 전역하고 열심히 하지도 않고 그저 학교 수업만 듣고 과제만 어찌저찌 제출하는 학생이었습니다.


운 좋게도 이번에 동대학 대학원생분이랑 같이 스터디를 하게 되었는데 그분은 인공지능쪽으로 석사를 준비하고 있고 저도 막연하게나마 데이터분석쪽이면 굶어 죽지 않을것 같아서 같이 그쪽으로 스터디하고 있었습니다.


스터디 중간중간 대학원생분이 저를 많이 챙겨주시면서 조언도 많이 해주시는데 오늘 해주신 조언 때문에 고민이 되어 여기에 질문을 올립니다..


1. 동일한 노력을 했을때 노력 대비 웹쪽이 데이터쪽보다 대우가 낫다.(데이터쪽은 학사로는 취직 어려움)

2. 지금 저의 상황을 봤을때 지금까지 한 공부와 지금 하고 있는 공부량으로 볼때 데이터로는 취직이 쉽지 않을것이다.

3. (제가 지금 공기업을 일 순위로 생각하고 있습니다) 원하는 공기업에 가고싶으면 웹개발이 데이터보다 나은 선택일 수 있다.

또한 대부분의 회사는 웹개발이 데이터보다 대부분 TO가 많다.


이렇게 저를 생각해서 진심어린 조언을 해주셨는데 이거에 대해서 맞는말이라고 생각하시나요? 2번 제외

아직까지 공부하면서 와 이걸로 먹고 살아야겠다! 라고 흥미를 느낀 분야가 없어서 더 고민인데 웹 개발자는 한번도 생각 안해본 분야라 더 고민입니다.



조언 한번씩만 부탁드립니다 꾸벅

0
  • 댓글 10

  • 하루히즘
    346
    2021-02-25 23:41:12

    공기업이랑 데이터분석은 병행할 수가 없을 것 같은데요..

    노력은 애초에 정량적으로 평가할 수도 없는 노릇이고 동일하게 노력한다고 같은 결과가 나오지 않습니다. 대우받는 것도 회사 따라 역량 따라 천차만별이라고 생각하구요. 하지만 데이터 분석 같은 경우는 확실히 석사 이상이 더 유리할 것 같습니다. 학사 수준으로는 좀 부족하다고 저는 생각합니다.

    그리고 공기업에 가고싶으면 적당히 학교 프로젝트 정도로 면접 때 어필할 거리 만들어두고 지금부터 자격증, NCS, 면접에 치중하는게 맞지 않나 싶습니다. 공기업은 개발하러 가는 곳이 아니거든요.

  • tco99
    2k
    2021-02-26 01:09:38

    공기업은 그냥 학점이랑 스팩만들기에 집중해야되는거 아닌가요?

  • 캐티
    2k
    2021-02-26 01:54:01

    조언은 짐 상태를 잘 지적 한 것 같스빈다.
    진짜 의미에 공기업을 생각하고 있는지 준한공기업을 생각 하는건지 표현을 하여야하빈다.

    진짜 공기업이면 머 경쟁 점수를 얻을 수 있는 학력, 자격증 부터 시작할꺼빈다. 글머 우선 실력은 재껴둘것 같스빈다. 채용비리가 있어서 밀리더라도 알 수가 없스빈다.

    준 공기업은 정부산하에 관계있는 기업들이니 확실하게 생각 하고 계신게 맞으는쩌여.

    인생을 벌써 망쳤다기보다는 기회가 아직 많은 것 같스빈다.
    남은 기회를 신중하게 잘 써야하빈다.

  • 하이하이하이
    2021-02-26 02:28:11

    저 사람은 미륵불인가요? 저는 웹쪽이지만 10년후 미래? 저도 모릅니다 제가 알면 주식을 삿죠 ㅎ 여기서 문제는 인생 망하고 뭐고가 아니고 본인 줏대없이 저사람이 머하라면 머하고 전망없다고 하면 안하고 하는게 더 문제입니다. 본인이 잘 생각해보세요. 타인은 본인 인생에 1도 책임을 안지는 방관자인데 본인 차 핸들을 왜 남한테 떠넘기시나요

  • 슈퍼셀
    752
    2021-02-26 08:03:17 작성 2021-02-26 08:04:11 수정됨

    1 번같은 생각을하는 학생들(대학생, 대학원생)이 상당히 많더군요. 안타깝네요, 데이터나 인공지능 이란 단어가 들어가면 뭔가 더 특별 한 사람이 되는줄.. 

  • 제타건담
    7k
    2021-02-26 09:42:19 작성 2021-02-26 09:54:27 수정됨

    데이터분석..이란게 무엇을 뜻하는지를 몰라서 그거에 대해서는 머라 말씀드리긴 그렇고..

    웹쪽에 대해서만 말씀드리면..웹쪽이 분명 TO가 많은건 사실이나 또 그만큼 웹 개발자들도 있기 때문에 이 부분도 경쟁이 심한건 분명하다고 생각합니다..

    경쟁까지 얘기하자면야..세상 어느 분야에 경쟁없이 편하게 할수 있겠습니까마는..

    인공지능..쪽은 분명 많이 받기는 합니다..들리는 바로는 삼성에서 인공지능 교육 받은사람이 월 2000만원 정도 챙긴다고 들은게 있어서..그게 삼성에서 교육받아 그런건지..아니면 인공지능을 잘 알아서 그런건지 까지는 모르겠습니다만..

    그러나 제 위의 분들이 얘기하는것과 같이 미래는 알 수는 없습니다..

    극단적으로 인공지능으로 알아서 웹프로그래밍을 하는 세상이 오지 않는 한에는 웹개발자 수요는 필요한거고..거기에 따라 웹개발자들도 생기겠죠..

    그래서 저는..자기가 하고 싶은 분야와 멀 하면 앞날에 돈벌어 먹고 살수 있을까..를 적절히 잘 절충해서 생각해보시는게 좋을듯 합니다..

    그리고 아직은..인생 망쳤다고 말하기는 이릅니다..

    문득 만화 슬램덩크에서 북산과 능남이 경기할때 윤대협이 쫓기는 상황인데도 불구하고 팀원들에게 아직 당황할 시간이 아니라고 말한게 기억나네요..

    대학 3학년 정도는 아직 그럴 시간은 아닙니다..

    지금이라도 분명하게 자기 목표를 세우고 매진하면 잘 해나가실수 있을꺼에요..

  • 74794C6565
    8k
    2021-02-26 10:16:53

    다른건 모르겠고 웹 쪽이 일자리가 많은건 사실임.


    나중에 쓸 이력서 미리 써본다 생각하고 한번 이력서를 써보시는게 어떠실지...

    잡코나 로켓펀치나 일단 구인구직사이트 들어가서 본인이 원하는 업무 검색해서 

    어떤 자격요건이 필요한지 보고 한번 이력서 정리를 해보면 

    답이 어느정돈 나올듯한데요 머가 부족하고 멀 해야할지...


    그전에 본인이 멀로 돈벌지를 먼저 선택해야겠죠.

  • dnew
    107
    2021-02-26 10:27:18

    앞으로의 인생 아무리 짧아도 40년은 남아 있는데 벌써 ??


    10년 20년 이후 세상이 어떻게 변할지 ? 그때도 웹 개발자 수요가 많을지 ? 그때도 인공지능 분야에 석사  이상 필요할지 ? 아무도 모르지요.

    다만 예상을 좀 한다면 아마 좀 더 대중화 되어 인공지능 라이브러리를 마구 불러다 여러 분야에 적용할 코딩  수요가 늘어날 거라 생각은 듭니다.

    20년 전에는 웹이라는 용어도 낯설었고 Netscape라는 회사는 지금의 Apple 같은 회사였고 10년 전 쯤 일반화 되어 지금같이 수요가 많아 지는 걸 보면 인공지능 분야는 10년 후 20년 후는 보다 대중화 되지 않을까요?

    지금의 인공지능 단계는 라이브러리를 만드는 단계라고 봅니다. 지금은 모델링 인력이 많이 필요한 시기이기 때문에 석사 박사 인력이 더 필요하고.

    위 https://okky.kr/user/info/9464 님 의견처럼 하고 싶은 분야 하면서 10년 후 20년 후에 맞추어 가시길.




     

  • 한식
    1k
    2021-02-26 13:09:01

    일단.. 그 스터디원분들을 만나신건 정말 큰 행운이라고 생각하네요.

    데이터분석이든 머신러닝 모델 설계쪽이든 그쪽들은 이제 학문으로써 다가간다 해야하나? 그런 분야구요..

    그냥 거의 수학이라 볼수있죠.

    그리고 어떤 공기업을 원하시는지 모르겠는데 IT쪽 공기업을 노리신단건가요..?

    공기업은 일단 학점, 토익 or 토플을 먼저 맞추셔야할겁니다

    막연히 굶어죽지 않겠거니..하고 적당히 공부하기엔 데이터분석이든 그런쪽은 안건드니만 못합니다.

    일단 웹개발이니 데이터분석이니 하는건 잠시 내려놓으시고 본인이 원하는 회사 몇개 추려서 

    어떤거를 요구하는지부터 알아보세요. 그게 첫번째입니다.

  • 스페이스x
    312
    2021-03-02 09:45:06

    답변 주신 분들 정말 감사합니다..

    한번 깊게 생각해보겠습니다

  • 로그인을 하시면 댓글을 등록할 수 있습니다.