Data Science 직종은 Industry 특성이 있나요?

1. law쪽을 찾으시는 이유가 딱히 없다면, 그리고 law school갈게 아니라면 굳이 industry를 좁힐 이유는 없을것 같습니다. law쪽에도 ds를 이용하는 직군이 있긴 한데 opportunity가 그리 많을것 같진 않습니다. 특히 학부생 레벨에서는요. 일반 로펌에는 거의 없거나 있어도 큰곳에 단순 analytics가 있을것 같고 소수의 스타트업이나 law쪽 테크기업에서 AI쪽 할것 같지만 학부생에게 기회는 그리 많지 않을것 같고요, 제가 다니던 회사에선 natural language processing으로 court document들 가지고 이것저것 하긴 하던데 주로 인턴들도 박사과정분들이었던걸로 기억합니다. 딱히 다른 industry 지원할때랑 준비해야할게 크게 다르지 않을것 같으니 law쪽에 관심이 간다면 다른곳 지원하면서 같이 지원해도 된다고 생각합니다.

2. industry는 돈을 중요시하면 bay area 테크기업들 그리고 헷지펀드같은곳들입니다. 대신 경쟁이 치열하구요. 제 생각에 인턴쉽때는 industry보다는 좀더 레쥬메에서 빛날수 있는 유명기업들이 좋지 않을까 생각합니다. ds장점중 하나가 초기에 industry를 옮겨다니기 쉽다는건데요, 나중에는 결국 domain knowledge도 중요해지니 어디에 정착하는지도 중요하지만 인턴쉽이나 커리어 초기에는 다들 가고싶어하는곳들 가는게 좋지 않을까 싶습니다. 그후엔 이직도 쉬워지니까요. 예를들면 애플, 구글, 이런곳이요. (최근 몇달 좀 휘청한곳들이 많아서 말하기 좀 조심스럽네요 ㅎㅎㅎ) 하지만 ds에도 여러 세부분야가 있으니 하고싶은 일 하는게 더 중요할수도 있겠죠. 세부 직군으로 따지자면 data analyst같은 일을 하는 ds, 흔히 듣는 머신러닝등을 하는 ds (MLE라고 부르기도), 그리고 완전 AI니 뭐니 리서치쪽 (주로 박사들)이 있는데 3번은 주로 박사급 뽑으니 1번 아니면 2번인데 주로 DS제대로 공부하는 사람들이 흥미를 느끼는게 2번의 hype때문이니까 그쪽일 + 좋은회사면 최상인데 1번+유명한회사 vs 2번+덜유명한회사 정도 되면 고민될것같습니다.

제가 생각했던 것처럼 지금은 Industry보다는 직군이 중요하겠네요. 근데 말씀대로 저학년이 가질수 있는 기회가 많지 않을 수 있다는 생각이 들기도 합니다. 감사합니다.

주변을 보고 한가지 알 수 있는건 data scientist 가 다 같은 data scientist 가 아니더라구요.

software engineering (한마디로 프로그래밍) 잘 하는 data scientist 들은 어딜가나 환영 받고 취업도 쉽게 잘 합니다.

그런데 프로그래밍이 불가능한 data scientist 들은 정말로 진심으로 job구하기가 힘듭니다. 너무나 많은 분들이 "코딩은 모르겠고 빅테크는 가고싶고" 할 때 선택하는게 data science 트랙이거든요. 한마디로 공급이 엄청납니다. 해당 분야로 석사학위도 종류도 많고 졸업생도 많고요.

그래서 저는 대학 1-2년 학생에게 인턴십 자리를 추천한다면 최우선적으로 data science + software engineering 이 결합된 형태의 일자리가 좋을 것 같습니다. 주니어들에게는 회사 이름 보다는 업무의 종류가 중요할 것 같습니다. 이후에 해당 경력을 통해서 다음 회사 지원할 때 훨씬 더 할 말들이 생기거든요.

제 댓글 기준 2번 (MLE(이게 꼭 sw포커스라는 의미랑 100% 일치는 아닐수 있지만)+덜 유명한회사) 조합을 추천하시는것 같군요. 요즘 job 타이틀도 중구난방이고 job description도 fluff인 경우가 많은데 software engineering 포커스인지 아닌지 구분할수 있는 팁 남겨주시면 다른분들한테 도움 될것 같습니다 :) 제가 느낀바로는

1. 타이틀은 별로 의미 없지만 machine learning engineer타이틀이라면 주로 swe가 결합되어있다 (ds타이틀은 복불복)

2. 인터뷰때 물어보기

3. 인터뷰 프로세스에 leet code 같은게 들어가고 (난이도는 medium정도일까요) 이건 인터뷰전에 알려주거나 glassdoor/blind에서 알아낼수 있다.

4. job description 키워드에 R, SQL, Tableau 강조보다는 Python외 다른 프로그래밍 랭기지도 적어두거나 SWE에서 많이 쓰이는 키워드들이 들어가있다?

제가 data scientist 가 아닌데 주변에서 보고들은것만 가지고 주제넘게 리플을 달았습니다.

흔히 말하는 코딩 인터뷰를 볼 수 있는 data scientist 들은 잡을 정말 쉽게 잘 구하더라구요.

말씀하신대로 전통적인 data analyst 를 뽑는경우 딱 R, SQL, Tableau 정도 써놓는 것 같습니다.

여기서 조금이라도 더 요구하면 거의 코딩 인터뷰를 보는 경우가 많은 것 같아요.

저도 언젠가 "candidate는 data scientist인데 너가 코딩 인터뷰좀 봐줄래?" 하는 요청을 받아본 기억이 납니다. 정말 잘 푸시더라구요.

개인적인 생각이지만 leetcode에서 easy만 빠릿하게 풀어도 data scientist들이 가질 수 있는 기회는 10배 늘어나는 것 같습니다. (medium을 풀면 좀 상도의에 벗어나네요. 그러면 swe죠..ㄷㄷㄷㄷ)

아 닉넴만 보고 ML쪽 근무하신다고 생각했었습니다 ㅎㅎㅎ 제가 DS+코딩 조금 하는정도인데 MLE인터뷰 보기는 겁나더라구요. ML관련 코딩해도 pull request하고 코드리뷰 받을때 ㄷㄷㄷ 합니다. 제대로 배운게 아니라 대충 배운거라 코딩이 약해서요 ㅠ 제가 인터뷰 볼때 leet code easy정도 풀었기에 저는 MLE도 아닌데 easy정도 했으니까 그 위는 medium 정도는 하려나? 하고 그냥 생각해봤었습니다 ㅎㅎㅎ 시도해본적도 없어서요. 저도 궁금하네요 빅테크 MLE는 어느정도 요구할지....

저는 software engineer, machine learning 인데 (언제 짤릴지는 모르지만 짤리기 전까진..쿨럭)

저희 회사는 MLE라는 포지션이 따로 있지는 않고 그냥 다 swe 라고 하고 있습니다.

swe이기만 하면 ML 팀으로 옮기거나 ML팀에서 나오거나 하는 팀간 이동은 자유롭고요.

phd이긴 하지만 phd가 minimum qualification 인 포지션은 아니고요. ㅎㅎ

(그거 받겠다고 개고생했으나 논문이 망...)

저도 두 분 말씀에 공감합니다. DS 포지션으로 면접을 꽤 봤었는데, 아직은 회사마다 하는 일의 정의가 명확하지 않은 곳이 많더라고요. 그냥 Data Analyst인데 윗선에서 Data Scientist라고 바꾸라고 해서 이름만 바뀐 포지션, Digital transformation consultant같은 포지션, Data Engineering만 하는 포지션, 코딩+DS 다 하는 MLE같은 포지션 등등.. Job description랑 인터뷰에서 팀원이 프로젝트나 팀의 방향성 설명해준 게 불일치할 때도 많고요. 제가 지원할 때는 DS는 웬만하면 인턴십이어도 석/박사생만 뽑았었는데 요즘은 그래도 학부생들도 지원 가능한 곳이 있나봅니다.

저는 무작정 Fortune 500이나 industry별로 나뉜 차트같은 곳에서 모르는 회사여도 일단 커리어 페이지 들어가서 data 키워드 넣고 나오는 job들을 마구 지원했었습니다. DS/DA/DE 이름만 가지고는 구분이 잘 안돼서 specific한 포지션 이름만 찾는 것보단 키워드로 찾는 게 낫더라고요. 시간은 좀 들겠지만요. 제가 잘 모르는 industry여도 차트에 이름이 올라왔을 정도면 industry lead나 잘나가는 회사고 규모도 있다고 생각을 해서 이런 식으로 지원했었는데 Tech 기업들보다는 인터뷰 얻기가 수월했던 것 같습니다. 경쟁률이 덜한 것도 있었을테고 아마 신생 포지션이라든지 하는 것도 작용했을 것 같고요.

관심있는 포지션이 명확하다면 industry 상관 없이 일단 DS 경험을 쌓는 게 더 좋을 것 같습니다. 

요즘도 학부생 뽑는 곳은 거의 없습니다. 저희는 원래 MS 인턴도 받았는데 올해부터는 아예 PhD만 뽑는다고 하네요. DS가 워낙 인터디서플리너리하고 실무가 중시되는 분야라 MS/PhD 없으면 무조건 인더스트리 경험 쌓는 것이 중요합니다.

DS 쪽으로는 최소 MS/PhD를 뽑는게 맞다고 생각 합니다.  다루는 서브젝트가  일반 BS 로 커버 하기 힘든 분야가 너무 많습니다. 

저도 그렇게 생각합니다. 사실 학부생 수준에서 DS 인턴십 오픈이 되어있긴 할까 싶긴 합니다. 통계 지식과 feature engineering 등에 필요한 여러 기법이라든지 데이터 특성에 맞는 분석, 처리 방법을 직관적으로 알 수 있는 레벨이 되어야 한다고 생각하는데 요즘은 워낙 DS 포지션 개념이 다른 포지션과 혼용이 된다든지 해서 DS를 SWE와 DA 사이의 같은 개념으로 접근하는 것 같더라고요.

제가 봤던 DS 인터뷰 중 최고는 한 7단계짜리였는데, 온라인 코딩테스트 (통계 지식, SQL) > behavioral 질문에 따른 답 녹화해서 보내기 > 온라인 코딩테스트 (pandas, sklearn) > Senior DS와 테크니컬 인터뷰 > 온라인 Case study 인터뷰 (MBA에서나 배울법한..) > Final round (HM과의 인터뷰), 이렇게 진행됐었습니다.

이 포지션이 제일 제가 생각하던 DS와 가까웠던 것 같은데, 다른 곳은 그냥 SQL 몇 문제와 간단한 Python 코테 정도로만 끝난 곳도 있었고요..

몇년사이 더 전무성을 요구하게 된 것 같습니다. 십년전만 하더라도 데이터 사이언스에 대한 수요에 비해 공급이 없어 저금만 혼자 공부하고 하면 되었다고 한다면 오년 전엔 석사정돈 있어야 명함을 내밀 수 있게 되었고 요즘은 ph.d가 있어야 경쟁력이 있는 것 같습니다. 또 인더스트리 있어보니 결국 데이터 사이언스는 방법이기에 그것을 전공한 사람보다 다른 전공 전문가에게 데이터사이언스를 가르치는 쪽을 더 선호 하는것 같습니다. 어차피 공학 박사들한테 통계학 배우는것은 크게 어렵지 않기에 주변에 박사님들 온라인 데이터 사이언스 석사를 다들 하거나 했거나 하십니다. 개인적인 의견은 시간이 갈수록 좋은 데이터 사이언스 직종의 수요가 줄것 같아요. 통계적 방법 적용툴이 워낙 잘 보급 되고 있어서 막연하게 전문적인 통계학 지식이 없이 툴 사용하는 일에 돈을 많이 줄 핑요가 없기 때문이죠

저는 약간 다르게 생각하는게, MS도 뽑는 포지션은 학부생도 커리큘럼만 괜찮으면 동급으로 활약할수 있다고 생각합니다. PhD를 요구하는 완전 리서치 실력이 중요한 직무나 새 알고리즘 개발하는분야는 어차피 MS로도 부족할것 같구요. 그렇게 생각하는 이유가 DS석사들이 드는 수업들은 사실상 학부생 3-4학년들도 들을수 있는 수업이기 때문입니다. DS석사 하는 사람중에 많은 사람이 타전공을 한 사람들이고 좀 유명한 MS DS 프로그램이 있는 버클리나 조지아텍도 pre-req은 stem계열 1학년? 많이 쳐봐야 2학년까지 수업인걸로 압니다. 물론 스탯이나 CS전공하고 와서 더 앞서간 사람도 있겠지만요. 그리고 1.5년 짜리 프로그램이기때문에 학부 1학년때부터 DS전공이나 CS의 DS specialization한 사람과 큰 차이가 나진 않을것 같습니다. 옛날엔 DS전공이 학부에 없었으니 석사 안하면 좀 애매했는데 요즘은 학부에도 DS프로그램이 생겨서 옛날이랑은 조금 다른것 같습니다. 물론 학부3-4학년때 모든 과목을 다 들을수 없지만 이건 석사도 마찬가지인것 같아서요. 

아 쓰고보니 댓글에 일반 BS라고 쓰여있군요. 일반 BS라고 하면 non-DS BS와 통계모델링을 좀 배우는 non-DS MS를 비교하신건가요?

일반적인  Bachelor of science 프로그램들을 말합니다.

제가 보기에 요즘 기본 통계 모델들은 linear algebra + differential equation 이라 생각 합니다. 

DS는  결국엔  이런 통계 모델들 배우고, 그 모델들을 상황에 맞게  apply 하는건데,  단순히 통계모델만 외운다고 되는게 아니지요.

궁극적으로 버눌리 -> 푸아송 -> exponential -> 감마 디스트리뷰션은 다 비슷한거고,  여기다가 행렬 섞으면  MM  -> HMM 되는건데.

이걸  driven 하는 과정이  전부  diff eq 이고  미적분인데,  학부 과정중에  diff eq 하고  linear algebra 까지 다 배우는  전공은  ee 아니면 physics 이외에는 없는 걸로 앎니다. 대부분의 cs 전공들이  미적분 까지는 배우는데 diff eq 까진 안배우죠.

정확히 어떤 프로그램인지 모르나, 제가 말씀하시는 그런 곳에서 학위를 하고 있는데,  diff eq 없으면, 써머코스 들어야 합니다.  이게  pre-req 아니더라도,

없으면, 그걸 써머에 들어야  stat  수업 들을수가 있습니다.  제경우에는 대학때  diff eq를 듣기는 했는데, 워낙에 오래전에 해서 학교에서 일단 refresher 들으라 하더군요... (여름동안에  calculus 부터 diff eq, linear algebra 한코스로 다 듣는데  토나오는 줄 알았습니다.)

그리고 stat 수업 듣는데  정말  이게  말이  stat  수업이지 양자물리 수업인지  무지 헷갈립니다.

그래도  이렇게 고생을 하니, 정말 stat 개념이 확실히 잡히기도 하고,  왜 사용을 하는지도 알것 같기도 하구요.

또,  R이나 Python으로 같이 코딩도 하니, 정말  개념적으로  아는걸  직접 확인도 가능 하구요.  (확실히 이부분은  cs 백그라운가 도움이 됩니다. cs 백그라운드 없으신 분들은 헤맬수 있겠다는... 그래봐야  머  루프 돌리는 거지만요)

개인적으로 어떤 stat수업의 pre-req이 diff eq인지 궁금합니다. 저도 diff eq는 아주 예전에 들었고 ds공부하면서 스탯은 기본적인것만 들어서 diff eq까지는 필요하지 않았어서 개인적으로 궁금하네요.

말씀하시는거랑 쓰시는 단어들을 보니 data science를 statistics쪽에서 접근하시는것 같네요. 저도 data science지만 막 ai니 딥러닝이니 그쪽보다는 regression부터 해서 bayesian model이나 다른 통계모델쪽 선호하는곳에서 일하다보니 어느 느낌일지 알것 같기도 합니다. 저 말고는 대부분 일하는분들이 Ph.D있으신분들이에요. 옛날분들이라 ds전공은 아니고 스탯이나 civil engineering이나 mechanical engineering...다들 한수학 하시겠죠 ㅎㅎ 그후로 ds는 독학들 하셨다고 합니다. 다만 이분들은 좀더 stat쪽 강자들이라 코딩은 약한편?이 많으시더라구요. academic쪽에선 R많이 썼어서 그런지 R주로 쓰시구요. 몇년전만해도 ds 하면 아 그냥 statistician hype 해서 부르는거다 라는 의미였는데 아직도 stat focused가 많지만 요즘은 CS쪽으로 많이 넘어간듯 하더군요. 그래서 그런지 DS과도 스탯쪽보단 CS쪽에 있는경우도 많고 커리큘럼도 stat은 기본만 가르치고 수학은 calculus랑 linear algebra이상은 안가는 느낌이에요. optimization쪽으로 더 파고들면 더더 수학 수업 들어야하고 그러지만 한정된 크레딧 안에 모든 과목을 다 배울수 있는건 아니니까요. diff eq 지식까지 쓰는 직군은 뭔지 개인적으로 궁금하지만 대부분의 박사 필요없는 DS/ML직들은 이미 있는 모델들 쓰는게 다인 경우가 많고 또 필요하면 optimization pkg쓰고 하면 되니까 없어도 일 하는거 아닐까 싶어요. 물론 코딩도 잘 하고 머신러닝도 적재적소에 잘 쓰고 stat도 수학도 잘 알면 좋겠지만, 그런 사람은 진짜 job 찾기 어렵지 않겠지만.....많지 않을것 같아요 ㅎㅎ 그런사람들은 demand가 아주 높을건 당연하구요.

그냥 간단하게 bishop 책만 열어보셔도 pde 많이 나와요.  

코딩을 모르는데 data scientist라 이름붙일수가 있나요?

요즘 빅테크 회사 (구글/메타)를 포함해서 여러 회사들이 기존 Data/Business/Product Analyst를 Data Scientist라고 부르고 있습니다. 기존 Data Scientist들은 Applied Scientist로 부르구요. 

아직까진 회사별로 데이터사이언티스트의 정의가 표준화 되지 않은 것으로 보입니다. 최소 구글에서 데이터 사이언티스트들은 보통 통계학 이나 관련 학과 박사를 받은 모델링 할줄 아는 사람들을 지칭하는 듯 합니다. 이 사람들은 대체로 파이썬이나 r정도는 하지만 그마저도 SWE가 요구하는 수준의 코딩을 못하는 경우도 있습니다 (아닌 사람도 많죠).

SWE분들이 보기엔 statistician이나 데싸가 r이나 python으로 간단코딩하는건 코딩으로 안치기도 해서 용어가 헷갈리기도 합니다 ㅎㅎ 경계가 모호하긴 하죠. sql은 코딩으로 안치는것 같은데 r/python에서 그냥 prototyping/experimenting 하는걸 코딩으로 쳐야할지 안쳐야할지...모르겠네요.

이렇게 광범위한 분야인지 저는 처음 알게되네요. 자세한 의견 감사드립니다.

제가 요즘 학위를 하다 보니 industry 의  DS hype에 대해서 많이 알것 같습니다.

Industry에서 요구 하는건  결국엔 SME (Subject Matter Expert) 입니다.  그런데  SME 들이 하는데  DS (Data Science) 도 필요하고 

SE (Software Engineer) 도 필요하죠.

SME들이  SE 가  필요한 이유는 어느정도 개념이 잡혔습니다.

그런데 DS가 필요한 개념이 아직 안잡힌거 같습니다.  사실 DS는  엄청난  통계이론이 뒷받침 되어야 하거든요.

(기본적인 통계이론만 섭렵 하려해도 최소한  대학원에서 MS stat course 들 많이 들어야 해요.

이런건 학부에서 배우지도 않습니다. 학부에서 가르치려 해도 최소한 differential eq 는 알아야 해서 대학에서 calculus 를  4학기 이상 들어야 합니다.

그리고  numeric analysis 도 알아야 하니 이정도면,  수학 부전공 혹은  EE junior/senior 는  되야  합니다. 통계 수업 pre-req이  이정도?)

그런데  요즘  DS 필요 하네  하는 포지션들이  정말로  DS가 얼마나 필요한지 모르겠습니다.

그리고  실제적으로  Data Scientist 라고 하는 분들이 얼마나 DS 일을 하고 있는지도 모르겠습니다.

DS를 표방한  SE을  하고 있는것 같습니다.

그리고  희안하게 DS가  analytics 와 혼용이 되면서 툴들로  Tableau 같은  bi tool들이 나와서  그 툴 잘 쓰는애들로 뽑다 보니, 

SE 중에  비즈니스 좀 알고  이런 툴들 쓸줄 아는 애들이  Data scientist  라고  하는 친구들이 많습니다.

과연 이들 중에 많은 DS 관련 프로그래밍 중에  vectorization 같은것들을 하는 이유를 아는 친구가 얼마나 될까요?

저는 CS 학사, DS 석사, DS 인턴했다가 졸업하고는 그냥 SWE(ML)로 다른데 취업한 케이스인데요.

SWE 중에 BI 툴 쓸 줄 아는 사람들이 자기가 DS라고 하는 경우는 잘 없는 것 같아요. 적어도 제가 거쳐온 회사 DS들은 SWE라고 할 수 있을 수준의 개발지식을 갖고 있지 않았어요. 아예 뽑는 기준이 다르니까요. 제가 본 DS면접은 가벼운 stat, DS knowledge, SQL, 매~우(회사바이회사) 쉬운 python coding이 전부였어요. 빅테크였는데도 막상 가보면 python은 그냥 pandas, numpy package 부르는 정도로만 쓸 줄 아는 경우였어요. 또, 회사바이회사/팀바이팀이지만, 제가 겪은 곳들은 BI툴은 BIE들이 주로 쓰고, DS들은 task에 맡게 모델링을 하는 경우가 많았어요. 면접에서는 BI툴 멘션도 안했구요. 제가 있던 곳에서는 주어진 task가 있으면, 어떤 data를 어떻게 추출하고 어떻게 manipulation 해서 어떤 모델들을 사용하고, 그에 맞는 metrics 결정, 또 그에 따른 model improvement 등등등 하는 일이 DS였어요. tableau같은 tooling은 DS의 essence가 아닌 것 같아요.

저도 stat이 약한 편이었고, 물론 인턴 3갤+석사만으로 다 안다는 듯이 말할 순 없지만 저나 제 주변을 봐도, 엄청난 통계이론의 이해 없어도 (당연히 기본+a는 알아야죠...!) DS로써 좋은 커리어를 쌓아나갈 수는 있는 것 같습니다. DS의 task가 어떤 목표를 위한 data manipulation, modeling, evaluation, insight generation 등이라면 stat에 대한 이해가 가장 중요하지는 않을 수도 있을 것 같아요. 오히려 말씀하신 정도로 stat/maths를 깊이 있게 다루는 사람들은 DS보다는 모델 자체를 연구/개발하는 Research Scientist가 아닐까요? 

아마도  business 쪽에서 DS 와  Analytics를  비슷하게 취급을 하기 때문에 이렇게 썼습니다.  ds들은 그렇게 얘기 안하는데  business 쪽에서는 analytics 조금 자세히 가는게 ds 아니냐 정도로 이해 하는것 같습니다.

그리고 data scientist 니깐  scientist 아니겠습니까.. scientist가 적당히 알아서는 안되죠.  모델 만들줄 알아야죠.

DS의 전문가가 계셨군요. 결국 SWE + DS가 되는 것이 향후 경쟁력을 갖는다는 것으로 이해가 되었습니다. 감사합니다.

지금 PhD nursing 하면서 MS Bio-statistic /  data science 공부 하고 있는데요. 

저는 지금 Statistics 공부 엄청 하고 있습니다. 전공 / bio-stat 클레스 반반 정도로 듣고 있습니다. 

코딩하는 것은 생각보다 그리 많이 필요하지는 않을것 같아요. 

마스터 레벨 stat 은 SAS 나 R 같은것을 쓰니까 어느정도는 배웁니다만.. SWE 처럼 많이 하지는 않습니다. 

저는 Quality / Safety management 쪽으로 가려고 생각중입니다. 

새로운 시각을 갖게해주는 내용공유 감사드립니다.

Law 대신 policy 는 어떤가요? 제가 public policy analysis 를 전공하고 있는데 quantitative method 많이 쓰고 data science 에서 쓰는 많은 기법을 policy evaluation 이나 decision making 에 많이 사용하고 있어요. Policy 분야도 워낙 다양해서 저는 energy and climate 쪽인데 Healthcare, labor economics, cyber security, emerging technology (AI, connected autonomous cars, etc), defense, education, crime, drug, homeless 등등 너무 다양해요. 제가 재밌다고 생각한 부분이 Technology 를 사용해서 정책분석이나 결정에 이용도 하지만 technology 가 야기하는 문제들 (social media, hyper partisan, safety, privacy 등등)도 어떻게 정책이 다뤄야 하는지 고민도 하거든요. 

좋은 의견 감사드립니다. 저도 어떤 기회들이 있는지 찾아보니 의외로 Goverment에서 해당 지원자를 찾는 경우가 꽤있더군요. 말씀하신 Policy와 일부 연계가 되는 것 같다는 생각입니다. 감사합니다

1. DS and Law 의 접점을 찾고자 한다면 DS가 속한 조직에 data ethics (risk, regulation 등) 관련 일을 담당하는 직종이 있습니다. 모든 회사가 있는 것은 아니고 있어봤자 매우 작은 인원이 담당하는 일이기이 인턴등의 기회가 얼마나 쉽게 주어질지는 모르겠지만 한 가지 방향이 될 것 같습니다. 희소한 분야이기에 이 직종을 목표로 하는 것은 비추합니다.

2. 인더스트리 < 직종이 맞는것 같습니다.  결국에 인턴레벨에서는 코딩실력 조금 써먹어보는거 + 사회생활 전반 (비즈니스 커뮤니케이션)에 대한 경험을 쌓는거지 엄청난 인터스트리 특유의 노하우를 얻는건 아니니까요. 

하지만 인턴하는 회사가 네임드 (최소 FANG)일 경우에는 직종과 상관없이 인턴했다는 것 만으로도 큰 도움이 될 지 모르겠네요 ㅎㅎ

좋은 사례를 알려주신 것 같습니다. 아무래도 Law와 연결하는 것은 제가 봐도 한계가 있지 않을까 했습니다. 저도 개인적으로 글로벌 IT/컨설팅 회사에서 직장생활하면서 배우고 만들어간 경험이 저의 직장생활 모습을 갖추게 했다는 생각을 가지고 있기에 전적으로 동의합니다. 감사합니다.

제가  뻘소리를 많이 하다 보니, 정작 원글님 질문과는 안드로메다 가는 소리를 많이 한 것 같습니다. (그래서 쓴 답글  한개 지웠습니다.)

아마도 인턴쉽은 아무거나  좋은 회사에서 해서 나중에 인터뷰 기회 늘이면 되는 거 같습니다.

여쭤보신 law 하고 ds는  살짝 비추 드립니다.

이유인즉, law 쪽이면  변호사들하고 일해야 하는데,  제 경험상 license 있는 사람이 되야지 license 있는 사람들하고 일하는건 최악의 직업 중에 하나 아닐까 생각 합니다. license 를  가지고 있는 직업군의 특징이 본인의 license가 가장 비싸다고 생각 합니다. 

하다못해 라이센스 있는 플러머들도 장난 아닙니다. (플러머 비하 아닙니다. 제가 요즘 플러머들한테 바가지를 많이 쓰고 있어서...)

그리고 제가 earlier career 때에 조금 유명한 로펌에서 변호사들 하고 일해 본 적이 잠깐 있었는데,  정말 제 worst experience 였습니다.

데이타 보다는 자기 경험을 우선으로 합니다. 물론 많은 곳들에서  gut 이 통하기도 하고, 경험이 맞긴 하는데,

data가 support가 안되는 gut은 많은 경우 결과가 안좋은 것 같습니다.  그리고  로펌자체가 몇몇의 유명한 변호사 위주로 돌아가는 체재라  별로  그닥... 그렇습니다.

그리고  제일 중요한 사실이  law office는  lawyer 들 한테나 돈 많이 주지, 다른쪽에는 돈이 짜요.

그래서  law + ds 는  돈이  상대적으로 짤 가능성이  앞으로도 매우 높습니다.

뭐 별의별 헛소리 다했는데, 결론은 돈이 상대적으로 짜요  <--- 요게 핵심 입니다.

ㅎㅎㅎ 정곡을 찌르셨습니다. 저도 과거 비슷한 경험이 있어서 poooh님 의견을 충분히 이해할 것 같습니다. 감사합니다.

Law + DS 라고 하면, NLP (자연어 처리) 쪽을 하는 데이타 직군이 생각나네요. 많은 양의 Legal 정보중에서 필요한 정보를 빨리 extract하도록 데이타 정제및 코딩합니다. 참고: https://towardsdatascience.com/using-nlp-to-understand-laws-95278624ae5

참고로, NLP 기술이 Legal document 만 아니라 다양한 분야에 쓰일 수 있습니다.

우와, 이런 분야에 적용이 되는군요. 역시 전문가들이 많으시기에 좋은 정보 배웁니다. 감사합니다.