데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓는 방법에 대한 전문가의 조언

오늘날의 데이터 중심 세계에서 데이터 과학은 가장 빠르게 성장하고 가장 인기 있는 분야 중 하나가 되었습니다. 데이터 과학에는 귀중한 통찰력을 개발하고 전략적 결정을 알리기 위해 데이터를 추출, 분석 및 해석하는 작업이 포함됩니다. 과학 공간에는 많은 노력과 헌신이 필요합니다.
다음은 데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓는 데 필요한 몇 가지 팁과 전제 조건입니다.

1.교육
데이터 과학에는 많은 계산이 포함되므로 수학이 핵심입니다.
데이터 과학 분야의 경력은 다음과 같은 강력한 수학적 기반을 바탕으로 구축됩니다. 선형 대수학, 행렬 이론, 계산, 통계 및 확률.
많은 데이터 과학자가 독학을 하고 있지만 컴퓨터 과학, 통계 또는 엔지니어링과 같은 분야의 강력한 IT 배경이 필요할 수 있지만 반드시 필요한 것은 아닙니다.
많은 사람들이 Google, IBM, freecodecamp.org, W3 학교 등에서 제공되는 과정과 같이 대부분 무료인 온라인 리소스를 활용하고 있습니다.

2.스킬
데이터 과학 분야에서는 기술적, 분석적, 소프트 스킬의 조합이 필요합니다.
이러한 기술에는 다음이 포함됩니다.
1.데이터 시각화:Tableau, PowerBi와 같은 도구 및 (Matplotlib &seaborn)과 같은 Python 라이브러리를 사용하여 데이터와 결과를 이해하기 쉽고 시각적으로 매력적인 형식으로 변환
2.프로그래밍:
이는 데이터 과학에서 타협할 수 없는 기술입니다. 데이터 조작, 통계 분석 및 기계 학습에 필수적인 Python 및 R 언어에 능숙해야 합니다.
3.기계 학습 및 AI:
여기에는 Scikit-learn, Tensor flow 및 keras와 같은 기계 학습을 이해하고 구현하는 것이 포함됩니다.
4.데이터 랭글링:
이는 분석을 위해 원하는 형식으로 누락된 값, 이상값, 데이터 세트 병합을 처리하는 기능입니다.
소프트 스킬에는 다음이 포함됩니다. 원활한 의사소통, 비즈니스 통찰력, 호기심, 학습에 대한 개방성
이는 데이터 과학 분야에서 필요한 기술 중 일부에 불과합니다.

3.구직
이것은 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓는 두 번째 마지막 단계이며 아마도 운, 네트워크 등에 따라 더 오랜 시간이 걸릴 단계 중 하나일 것입니다.
네트워킹은 구직 활동을 크게 향상시키고 취업 기회를 향상시킬 수 있습니다. 여기에는 전문가 및 데이터 과학자와 연결하는 것이 포함됩니다. Linkedin과 같은 도구는 일자리를 구하고 연결하는 네트워킹 도구로서 매우 성공적인 것으로 입증되었습니다.
각 지원서에 따라 CV 및 자기 소개서를 맞춤화하고 키워드를 사용하면서 관련 기술을 강조합니다.
마지막으로 가장 중요한 것은프로젝트를 만들고 문서화하는 것입니다.이것은 잠재적인 감정 표현가에게 귀하의 기술을 강조하는 데 도움이 됩니다. 귀하가 수행하는 모든 채용 지원서에 링크를 추가하거나 샘플을 첨부하십시오.

미래는 데이터를 기반으로 하며 데이터 과학자에 대한 수요는 매일 계속 증가하고 있습니다. 이 분야는 끊임없이 진화하므로 이 분야에서 쓸모가 없어지지 않도록 최신 기술을 따라잡는 방법을 계속 배우십시오.

데이터 과학은 새로운 분야입니다. 앞으로의 여정을 가득 채울 준비를 하세요!

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