데이터 과학자가 되기 위해 죽습니까? 지금 시작하세요.
게시 됨: 2022-05-14데이터 과학에 대한 소문은 사실입니다. 높은 급여, 계속 증가하는 직업 기회 및 최첨단 기술을 사용하는 작업은 변화를 일으키는 매우 매력적인 동기입니다.
그러나 데이터 과학에 뛰어드는 것은 도전이 될 수 있습니다.
우선, 몇 가지 진지한 기술이 필요하며 이러한 기술을 빨리 배우기 시작할수록 실제로 데이터 과학자가 되는 길을 더 빨리 시작할 수 있습니다.
둘째, 새로운 데이터 과학자로서 당신을 기회로 삼도록 누군가를 설득해야 합니다. 다년간의 경험을 가진 직업을 구하는 것은 힘든 일이지만 경험이 거의 없는 분야에 취직한다는 것은 우리 모두 알고 있습니다. 그것은 매우 어려울 수 있습니다.
셋째, 업종을 알아야 합니다. 이는 시간, 경험, 데이터 과학자와의 상호 작용 및 실제 데이터 과학 문제를 파고드는 데서 비롯됩니다.
그러나 매우 짧은 시간에 데이터 과학자가 될 수 있는 방법이 있으며, 그렇게 하기 위해 기존 회사를 그만둘 필요조차 없을 수도 있습니다.
세계 최고의 대학에서 데이터 과학 인증 과정 을 알아보십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.
다음은 데이터 과학 분야에서 경력을 시작하는 방법에 대한 실제 데이터 과학자의 실제 조언입니다.
1. 어려운 기술을 연마하라
어떤 알고리즘이 데이터 세트에 적용할 올바른 알고리즘인지 알 수 있도록 머신 러닝 알고리즘에 뛰어들기 전에 통계에 대한 확고한 기초가 필수적입니다.
프로덕션 준비 코드를 작성하는 방법을 배웁니다. Python의 데이터 구조 및 알고리즘 수준 코딩 실습은 매우 중요하며 자신의 코드를 작성할 수 있어야 합니다.
SQL 및 데이터베이스 작업 경험이 필수적입니다. 결국 데이터 과학자는 하루 종일 방대한 양의 데이터로 작업합니다.
함께 잘 작동하는 기술을 배우십시오. 어떤 기술도 단독으로 사용할 수 없으며 한 번에 여러 문제를 해결하기 위해 조합하여 사용해야 합니다.
CalTech를 통한 9개월 데이터 분석 인증서 를 통해 쉽게 시작할 수 있습니다. 이미 학사 학위를 취득했다면 리버풀 존 무어스 대학을 통해 데이터 과학 석사 과정에 바로 들어갈 수 있습니다. 코딩 경험이 필요하지 않습니다.
2. 핵심 소프트 스킬 개발
데이터 작업의 일부에는 기술 또는 통계 지식이 없는 외부 이해 관계자에게 데이터 결과를 전달할 수 있는 능력도 필요합니다. 이것은 당신의 발견을 번역하고 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 평신도 용어를 사용해야 합니다.
구조적 사고는 실제 비즈니스 문제를 확실히 이해하는 데 필수적입니다. 최대 문제 수에 대한 솔루션을 찾기 위해 올바른 프레임워크 또는 애플리케이션을 만드는 데 집중할 수 있도록 진정한 문제를 식별하는 방법을 배우십시오 .
논리적으로 접근할 수 있도록 문제를 구성하십시오. 해결책에 도달할 수 있도록 단계별로 계획하십시오. 이것은 큰 문제가 더 작은 덩어리로 쪼개지고 오류가 더 쉽게 발견된다는 것을 의미합니다.
학습자는 또한 다음을 읽습니다. 무료로 Python 온라인 학습
3. 네트워킹이 중요
데이터 과학은 대규모 프로젝트를 제공하기 위해 종종 팀으로 작업한다는 점에서 상당히 협력적입니다. 개별 구성 요소에 대한 책임은 한 명의 데이터 과학자에게 있지만 솔루션은 종종 공동으로 찾을 수 있습니다.
데이터 과학에 입문하기 전에도 네트워킹은 경력 경로 및 강점 측면에서 생각을 안내하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 유용할 수 있습니다.
최고의 데이터 과학 프로그램 및 기사
| LJMU 및 IIIT Bangalore의 데이터 과학 석사 | IIT Bangalore의 데이터 과학 이그 제 큐 티브 PG 프로그램 | IIM Kozhikode의 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 과학 전문 인증 프로그램 |
| 메릴랜드 대학교 데이터 과학 및 비즈니스 분석 전문 자격증 프로그램 | 애리조나 대학교 데이터 과학 석사 | 데이터 과학 대 데이터 분석: 데이터 과학과 데이터 분석의 차이점 |
| IIT Bangalore의 데이터 과학 고급 인증 프로그램 | IIT 방갈로르의 데이터 과학 고급 프로그램 | 데이터 과학 경력 성장: 작업의 미래가 여기에 있습니다 |
성공을 위한 주요 팁:
- 경력을 전환하려는 경우 현재 조직 내에서 데이터 역할을 검색하십시오. 문제를 식별하고 Data Science/Analytics와 협업하거나 솔루션을 구축 및 시연하여 측면 이동을 위한 사례를 구축합니다.
- 연구에 관심이 있다면 석사 또는 박사 과정의 추가 교육을 고려하십시오. 관심 있는 문제에 대해 연구하고 있는 학자를 찾아 해당 과정에 지원하여 공부하십시오.
- 아직 학생이라면 문제를 해결하고 GitHub 또는 Linked in에 표시하여 포트폴리오를 구축하는 것을 고려하십시오. 또한 코딩, SQL, 분석 및 기타 관련 분야의 단기 과정을 수강하는 것도 고려하십시오. 뛰어들기 전에 upGrad에서 무료 과정을 탐색할 수 있습니다 .
- 해당 분야의 멘토를 찾으십시오. 가급적이면 원하는 직책에서 경험이 풍부한 전문가를 찾으십시오.
Sameer, Shardool, Antan, Ashish, upGrad의 데이터 과학자 기고
