안녕하세요 방향을 잡지 못하고 이리저리 헤메다
데이터 과학쪽으로 가닥을 잡아보려는 4학년 학부생입니다.

현재까지
Linux 커맨드라인 및 bash 스크립트 작성법
네트워크 보안 조금(ARP spoofing, 포트 미러링, scapy모듈을 이용한 패킷 조작, 스니핑)
selenium, bs4를 이용한 크롤링(데이터 수집)
pandas, SQL을 이용한 데이터 전처리
scikit-learn을 이용한 전통적인 머신러닝
SVM과 Bert모델을 활용하여 트위터 다중 감정분류(기쁨, 슬픔, 화남, 중립) 분류기 제작
이정도 공부를 했습니다.

1. 더 배워야할, 실습해봐야할 프로젝트를 추천해주세요
이제 뭘 더 공부해야할까? 하는 고민이 듭니다.
엑셀 사용법을 중급이상으로 올리는 것도 좋은 방법일 것 같은데
이외는 잘 모르겠습니다
뭔가 더 공부할 거리를 추천해주세요

2. 데이터과학쪽으로 취직하자! 라는 막연한 생각이 들었는데
구체적으로 어떤 작업을 하며 돈을 벌 수 있을지는 잘 모르겠습니다.
실무에서는 어떤 일을 하는지 설명 부탁드립니다.

3. 머신러닝 꼭 해야할까요?
사실 예전의 꿈은 제가 직접 NLU쪽을 공부하여
심리상담 프로그램을 만드는 것이였지만
최근에는 제 역량에 회의감을 많이 느껴
(학점도 안좋고 그리 성실하지도 않고 머리도 좋다고 생각되지 않습니다)
대학원 진학은 포기하고
취직으로 방향을 틀었습니다.
석사 이상급이 아니면 머신러닝으로 취직하기는 힘들 것 같아
이전에는 열심히 머신러닝을 공부했지만
최근 1년간 공부를 거의 놓았는데
그래도 놓지 말고 꾸준히 공부하는 게 좋은가요?

4. 진로 어떻게 하는 게 좋을까요?
이런 무책임한 질문 정말 죄송합니다 ㅋㅋ ㅠㅠ
제가 가고자하는 방향은 딥러닝, 특히 NLP였지만
최근에는 많이 퇴보하여 "데이터 사이언티스트가 되자"가 된 상황입니다
이게 과연 맞는 길인가 많이 의심스럽습니다.
일단 취직자리도 잘 보이지 않고
그냥 백엔드나 공부해야하는 건가 하는 생각이 많이 드는 요즘입니다.
여러분이라면 어떻게 하실건가요?

답변 미리 감사합니다