추석이 끝나가면서 남은 2020년을 정리해보고자 지금의 상황을 한 번 정리해보려 합니다.

2019년 까지의 원래 생각 : 대학원 진학

2019년까지는 학교 그리고 캐글, 데이콘 같은 곳에서

주어진 데이터를 재가공하거나, 시각화를 하면서 데이터의 특징을 잘 표현하는 것에 대해서 고민하고,

해당 데이터를 머신러닝의 다양한 모델들 중에서 하나 혹은 두 개를 이용해서 예측 혹은 분류를 했었습니다.

원래 목표는 특정 산업에 국한 받지 않고, 주어진 데이터를 가지고,

고객이 원하는 인사이트 발굴 혹은 분류, 예측과 같은 업무를 수행하는 것이었기 때문에,

해당 목표를 더 잘하기 위해서 대학원에서, 제가 원했던 분야와 딥러닝을 연계하면서 공부하는 것을 원했습니다.

원래는 2년 뒤에 아무 것도 모르고 취업 준비 하는 것보다는, 서류도 써보고 탈락도 해보면서

뭘 더 하면 좋을지를 구체적으로 정하는 것이었는데, 어쩌다보니 최종까지 가고 붙어버렸습니다

애초에 대학원을 가서도 최종 목표는 취업이었을 것이기 때문에,

이런 기회를 놓치고 싶지 않아서, 대학원은 나중에 정말 필요해지면 다시 생각을 하는 식으로 하고 취업을 선택 했습니다.

2020년의 가장 큰 변화점 : 취업

일단 2020년을 맞이해서 가장 큰 변화로 다가온 것은 취업을 한 것이었습니다.

1월 한달간은 데이터의 데자도 못보면서 신입 연수를 받았는데 우수한 성적을 받을 수 있었고

좋은 사람들도 만날수 있어서 좋았었습니다.

짧은 자사 연수 기간이 지나고 지금까지는 하나의 프로젝트에 투입 되어 업무를 하고 있지만

사실 데이터 분석쪽과는 거리가 멀어서, 데이터 엔지니어링 쪽 업무를 하면서

하둡쪽 공부도 하고, 특히 스파크나 zeppelin쪽 공부를 하면서 어떻게 파이썬과 연계를 하지?

혹은 docker나 google cloud platform도 개인적으로 공부해보면서 파이썬에만 한계를 갖지 않는 것을 생각했습니다.

그러다보니 원래 계획했던 딥러닝쪽 공부는 최신 트렌드가 무엇인지, 어떤 책으로 공부를 해야되지 정도로 남아있는거 같습니다.

다음 포스팅에 계속