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멘토링

지난 6일 삼성SDS타워에서 열린 대학생 IT 멘토링! 삼성SDS와 IT 분야에 관심이 많은 대학생 소셜 미디어 팬을 초청해 진로에 대한 고민을 함께 나눴는데요. IT 개발자 커리어, 데이터 사이언티스트,CX(Customer eXperience)를 주제로 강연 형식으로 멘토링이 진행됐습니다!

멘토링특히 멘토 강연 후 진행한 Q&A 시간에 학생들 질문이 쏟아져 행사 시간이 늦춰지기도 했는데요! 이번 기사에서는 행사 중간에 받은 메모 질문과 함께 많이 나온 내용을 모아 직접 멘토 답변을 들어보겠습니다!

멘토링이 학생들의 진로 고민을 들어보는 행사인 만큼 삼성SDS 채용과 인사 제도, 스펙 등에 대한 내용 보다 진로 관련 중심으로 들려드립니다! 그럼 멘토의 답변을 들어볼까요?
(※ 아래 답변은 해당 업무를 먼저 경험한 멘토의 개인 의견이니 참고 바랍니다.)

# IT 개발자 커리어, 조남호 Principal Engineer
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Q) 여러 프로그래밍 언어 중 개발에 많이 사용하는 언어가 있다면?
많이 사용하는 언어는 업종별로 다르지만 일반적으로 Java가 기본이 되고, 개발 분야에 따라 C#, Python 등 다양한 언어가 사용됩니다. 글로벌 개발 시장으로 보면 C, C++, C#, Java, JavaScrpit, PHP, Python 순서로 보셔도 될 것 같습니다.

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Q) 코딩·알고리즘 중요성이 커지고 있는데 어떻게 공부해야 할까요?
알고리즘은 대부분의 IT 분야에서 기본으로 다루고 있습니다. 알고리즘 학습 서적도 쉽게 찾아볼 수 있으니 시간을 두고 공부하려면 자신에게 맞는 책을 구입하는 게 좋습니다. 그리고 알고리즘 문제를 직접 풀어볼 수 있는 사이트(https://www.acmicpc.net, 백준 저지)를 이용해 실력을 키워나가는 것도 방법입니다. 단기간에 실력을 키울 수는 없고 꾸준함이 필요합니다!

Q) IT 개발자가 흔히 3D업종이라 농담할 정도로 힘든 업무인데 개발자로서 갖춰야 할 태도, 자질을 꼽는다면?
개발이 3D업종이라고 불리는 것은 개발 프로세스와 근무 행태가 열악했던 시절이고, 3D라고 불릴만한 이유가 있다면 끊임없이 배우지 않으면 도태될 수밖에 없는 무한 경쟁 시장이라는 점 정도일 듯싶네요. 최근 IT업계에서는 워라밸(Work & Life Balance)이 강조되고 있는데요. 웬만한 규모·수준 이상 기업이라면 주 40~50시간 근무시간을 넘지 않습니다.

개발자들 격언 중에 “밴드의 연주자라면 밴드에서 가장 실력이 떨어지는 연주자가 돼라”는 이야기가 있습니다. 늘 무언가 배울 수 있는 조직을 찾아가라는 말이죠. 본인 성장을 위한 의욕과 노력은 늘 가득 차 있어야 하고, 평생 자신을 갈고닦는 삶의 태도를 견지하는 것이 필요합니다

가장 중요한 자질은 그래서 ‘끈기’를 1번으로 꼽고, 일을 잘하기 위해 꼽는 중요한 자질은 ‘커뮤니케이션’ 능력입니다. 왜냐하면 우리는 문제를 해결하고, 구현하는 업종이기 때문에 고객, 동료와 소통이 매우 중요합니다. 자신의 의견을 효과적으로 표현하고, 다른 사람의 이야기를 귀담아듣는 자세를 다듬어 나가면 좋겠습니다.

# 데이터 사이언티스트(Data Scientist), 박현경 Senior Engineer

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Q) 졸업 후 취업과 대학원 진학 중 어느 방법을 추천하는가?
데이터 사이언스 분야는 계속 발전하고 있습니다. 새로운 기술과 Tool이 나오고 있기 때문에 졸업 후 바로 취업하거나 대학원에 진학하더라도 계속 공부해야 되는 것은 동일합니다.

궁극적으로 목표하는 바가 취업이라고 한다면 해당 기업군 Job Description(직무 분석표)을 주기적으로 살펴보는 게 좋습니다. 어떤 전공과 유형(석/박사), 경험을 선호하는지 살펴보면서 본인 커리어를 그에 맞게 계획하길 조언 드리고 싶어요.

또한 본인이 가고자 하는 분야와 방향에 따라 정하는 것도 방법입니다. 업무를 하다 보면 시간을 내서 공부하는 것이 만만치 않은 일이고 그만큼 많은 노력을 필요로 하게 됩니다. 따라서 알고리즘을 깊이 연구해야 되는 분야라면 대학원 진학을 목표로 삼고, 현장에서 데이터를 접해보면서 배워야 하는 분야라면 취업을 권합니다.

Q) 데이터 분석 시 자주 사용하는 (외부에서도 사용 가능한) tool이 있다면?
데이터 분석 시 어디서든 사용하실 수 있는 Tool은 R, Python 등이 있습니다. Google Trends를 보면 Python이 이미 R을 제치고 나오고 있지만, 국내라는 좁은 시각으로 봤을 때 R이 아직은 데이터 분석 기본 Tool이라 할 수 있습니다.

하지만 점점 국내 Trends도 Global을 따라갈 것이기 때문에 R과 함께 Python을 병행하시는 것을 권합니다. 활용할 수 있는 라이브러리에 차이가 있긴 하지만 알고리즘 내용은 크게 다르지 않기 때문에 Tool을 두루두루 익히시고 경험해 보시면 좋을 거 같습니다.

또한 그 외에도 SQL(어떤 DB도 상관없습니다)을 잘 하시면 데이터 핸들링을 하기가 수월합니다. 분석하기 좋게 원하는 형태로 데이터가 제대로 들어있는 경우가 거의 없고, 데이터 핸들링을 할 때 SQL 만큼 용이한 것이 없기 때문에 SQL을 익혀두시면 도움이 됩니다.

Q) 학교에서 배우는 알고리즘과 데이터 마이닝에 쓰는 알고리즘이 많이 다른가?
학교에서 배우는 알고리즘과 기업에서 사용되는 데이터 마이닝에 큰 차이는 없다고 생각합니다. 다만 학교에서는 전처리가 필요 없는 깔끔한 데이터라 바로 데이터 마이닝에 들어갈 수 있지만, 기업 데이터의 경우 기본적으로 정합성 체크나 정제, 결합, 변환 및 파생 변수 생성 등을 필요로 하는 경우가 대다수입니다.

또한, 산업군과 기업별 수집 데이터에 따라 알고리즘 사용 빈도가 달라지기도 합니다. 학교에서 각 알고리즘에 대한 원리와 사례들을 충분히 학습하고 데이터를 처리하는 방법들에 대해 익힌다면 데이터 사이언티스트로서 재밌게 일할 수 있을 거라 생각됩니다.

# CX와 Design Thinking, 최영현 · 양은성 Senior Engineer

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Q) UX와 CX의 차이점은?
UX와 CX는 eXperience의 ‘X’를 같이 사용하고 있고, 다른 점은 User와 Customer인데요. User는 제품, 시스템, 기기를 사용하는 상황에 있는 사람을 지칭합니다. 그래서 제품, 시스템, 기기를 사용하는 사람의 경험이라는 의미에서 사용자 User의 “U”와 eXperience의 “X”를 사용해서 UX라는 용어를 사용하고 있습니다.

CX의 “C”는 Customer, 고객을 의미하는데요. Customer는 상점, 식당, 은행 등 다양한 서비스를 이용하는 상황에서의 사람, 즉 손님을 의미합니다. 그래서 다양한 서비스를 이용하는 손님의 경험 의미에서 Customer ‘C’와 eXperience ‘X’를 사용해 CX라는 용어를 사용하고 있습니다.
– UX = 제품, 시스템 또는 기계를 사용하는 상황에 있는 사람들의 경험, 사용자의 경험
– CX = 상점, 식당, 은행 등 다양한 서비스를 이용하는 상황에서의 사람들의 경험, 즉 손님의 경험

Q) 디자인 포트폴리오에서 수상 경력이 많이 중요한가?
수상 경력은 지원자가 가지고 있는 경험을 공식적으로 검증하는 것이라 실력을 공식적인 객관성을 입증하는데 도움을 주는 참고 자료입니다.

Q) IT 회사에서 UX 디자이너 포트 폴리오를 평가할 때 중요시하는 점은?
고객 관점에서 무엇이 진짜 문제인지를 정의하고 창의적으로 풀어나갈 수 있는 능력이 중요합니다. 더불어 엔터프라이즈 시스템을 다루고 있기 때문에 정보를 직관적으로 디자인할 수 있는 능력과 시스템 기능, 성능 발휘에 도움이 되는 디자인 그리고 절제되면서 트렌드를 반영한 디자인을 할 수 있는 비주얼 디자인 스킬이 중요시됩니다.
* 엔터프라이즈 시스템: 기업환경(금융, 제조, 의료, 리테일) 운영 프로세스에서 전체를 아우르는 시스템을 의미

Q) 실무에서 자주 사용하는 UX, UI tool은 무엇인가요?
– 그래픽 툴
Adobe Photoshop, Illustrator, After effects, Premiere, XD, 스케치,

– 개발 툴
High-fidelity 용도 – 직접 개발하는 IDE 툴
Web 개발 용도 – eclipse, webstorm, Android의 Android studio, iOS의 Xcode 툴 사용
Speed Prototyping 용도 – Axure, Proto Pie, Adobe XD 툴 사용

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