본 사례는 성균관대에서 산업공학/경영학 학사 학위를 취득하고 관련 분야 석/박사 과정을 전공 중인 한 대학원생 A와의의 인터뷰를 기반으로 작성했습니다. A는 현재 국내 한 배달 플랫폼과의 산학협력 프로젝트에서 최적화 문제를 해결하는 프로젝트에서 팀장을 맡아 수행 중입니다.

Q. 현재 공부하는 분야로 진학하게 된 계기는 무엇인가요?
A: 본 전공은 경영학과로 출발했지만 Business Analytics 쪽에 관심이 생겨 산업공학과를 복수 전공했습니다. 기업에서 인턴도 하면서 취업과 대학원 중 고민을 하다 데이터분석 중 운용과학(Operations Research; OR)을 깊게 연구하고 싶어 산업공학 대학원에 진학했습니다.

Q: 해당 분야 진학을 위해 준비했던 점은 무엇인가요?
A: 먼저, 경영학과에서 산업공학을 복수전공하기 전 부족한 수학과 프로그래밍을 보완하기 위해 MIT Opencourse에서 선형대수 강의를 들었고, '생활코딩'이라는 사이트에서 python을 공부했습니다.
대학원 진학을 위해 필기 면접을 준비했는데, 학부에서 들은 OR, 통계 분야를 위주로 복습하면서 준비했습니다. 별개로 학과 친구들과 SCM학회 대학생 경진대회에 입상을 하고, 동아리 친구들과 문화관광부 주관 데이터 분석 공모전에 도전하여 입상도 하면서 실제 최적화/머신러닝 분석 경험도 쌓았습니다.

Q: 데이터 분야에 관심을 갖게 된 계기는 무엇이고, 학부/석사 과정 중 데이터 분야 진학을 어떻게 준비했나요? 
A: 복수전공한 산업공학에서 데이터 분야 수업이 많이 열려서 공부를 하면서 자연스럽게 데이터 분석에 흥미를 가지게 되었습니다. 세부적으로는 데이터 분석의 여러 분야 중 관심이 집중되는 자연어처리나 예측보다는 그것들을 가지고 과학적인 의사결정을 하는 방법을 연구하는 Operations Research에 개인적인 흥미가 커졌습니다.
인턴을 했던 직무는 SCM이었는데, 실제 현업에서 실무자가 best practice를 가지고 의사결정을 해왔었고 중앙에서 좀 더 수리적으로 효율적인 시스템을 개발하면 더 효율적으로 operation이 가능할 것이라 생각했습니다. 이러한 경험도 데이터 분석에 관심을 갖는 계기가 되었습니다.

Q: 현재 프로젝트에서 맡고 있는 역할은 무엇인가요?
A: 현재 A대학원 산업경영공학과에서 X사와 진행하는 산학협력 과제를 맡고 있습니다. 과제는 고객 수요 예측 및 배달 Operation 최적화인데, 현재는 수요 예측과 배달 라이더 스케줄링 쪽을 위주로 분석하고 있습니다.

Q: 현재 프로젝트에서 어려운 점은 무엇인가요?
A: 실제 필드 데이터를 전처리하고 정합성을 맞추는 작업이 가장 어려운 것 같습니다. 또한 해결해야 하는 문제에 대한 정의를 명확하게 하는 과정도 생각보다 쉽지 않았고, 평소에 이론적으로 연구하던 분석 기법을 가지고 실제 Practice에 적용할 수 있는 방법을 고안하는 점도 어려운 것 같습니다.

Q: 프로젝트에 참여하면서 얻은 교훈이 있나요? 이 분야나 산학협력 프로젝트를 준비하려고 한느 학생들에게 미리 거쳤으면 하는 과정이나 공부가 있다면요?
A: 평소에 자신의 관심 분야를 막연하게나마 찾고 공부하는 것이 좋은 것 같습니다. 프로젝트를 하면서 자신의 관심 분야에 접목시켜 연구할 아이디어도 얻을 수 있고, 알고 있었던 방법론 등을 프로젝트에 적용할 기회도 생길 수 있습니다. 또 요즘엔 워낙 데이터 분석 전공자가 많아져서 자기만의 강점을 찾아야 하는데, 그러기 위해서라도 자기 관심 분야 하나를 잡고 깊이 공부하는 것이 좋은 것 같습니다.

Q: 저희 소셜이노베이션융합전공은 인문계 출신으로 데이터 관련 분석에 관심이 많은 원우들이 있는데, 이분들이 빅데이터 분야에 취업하기 위해 어떤 준비가 필요하다고 생각하나요?
A: 먼저 빅데이터 산업이 커짐에 따라 데이터 분석도 여러 직무로 나뉘어지고 있는 추세인데, 자신의 강점이 어디에 있는지, 어느 분야에 자신의 시간을 투자할 지를 전략적으로 잘 판단해야 하는 것 같습니다. 특히 1.5~2년이라는 석사 과정 기간은 짧다면 매우 짧을 수 있기 때문에 자신의 경쟁력을 강화시킬 수 있는 직무 혹은 도메인을 잡고 그쪽으로 연구를 하는게 좋지 않을까 생각합니다.

Q: 앞으로의 계획은 무엇인가요? 또한, 인문계 학생 혹은 비전공 학생들의 데이터 분야 취업 관련 전하고 싶은 말은 무엇인가요?
A: 제가 우선 인문계에서 진학을 한 케이스고, 주위에 적지않은 학생들이 자신의 역량에 자신 없어 하고 전공자에게 위축되는 경향이 있는데 먼저 과하게 겁 먹을 필요는 없다는 말을 전하고 싶습니다. 조금 더 구체적으로 말하자면 비전공 학생들에게 수학이나 코딩이 필요한 데이터 분야는 많이 낯설게 느껴지는데, 조금 겁 없이 공부하고 도전하는 자세가 필요한 것 같습니다. 실제로 제 주위에서도 인문계 출신 친구들이 오히려 더 수학적으로나 개발 분야에서 더 motivated되고 탁월한 케이스도 많이 봐왔습니다. 물론 그만큼 더 많은 노력과 재능이 필요한 것도 맞습니다. 자신의 역량을 검증해보기도 전에 불필요하게 겁 먹지 말고 자신감을 가지고 도전해보는 태도가 무척 중요한 것 같습니다.

인터뷰이는 현재 산학협력 프로젝트를 수행하는 동시에 8월 미국 인디애나에서 개최된 국제학술대회 발표 참여 및 얼마 전 개최된 관련 분야 대학원생 논문 발표에서 우수한 성적으로 입상하기도 했습니다.  해당 학생은 학부 3~4학년 정도 시절부터 머신러닝의 기반을 구성하는 수학, 통계학과 관련된 여러 학부 강의를 성실하게 참여하는 동시에 실제 데이터를 분석하는 Python, SQL, Julia 등의 프로그램도 독학으로 숙련된 실력을 쌓을 수 있었습니다. 해당 학생은 성균관대학교 학부 출신으로 같은 대학원 소속은 아니지만 성균관대에 대한 애정으로 소셜이노베이션 교육연구단에 참여하고 있는 학생들의 진로에 조금이나마 기여하고자 인터뷰에 성실히 임해주었습니다.