Data Science에서 첫 직장을 구하는 방법?

데이터 과학자 또는 데이터 분석가로서 첫 번째 엔트리 레벨 직업을 얻는 방법은 무엇입니까? 데이터 과학 포럼을 스크롤하면이 주제와 관련된 많은 질문이 있습니다. 내 데이터 과학 블로그 (data36.com)의 독자는 때때로 같은 질문을합니다. 그리고 나는 이것이 완전히 유효한 문제라고 말할 수 있습니다!

모든 주요 질문에 대한 답변을 요약하기로 결정했습니다!

새로운! Data Science를 시작하는 데 도움이되는 포괄적 인 무료 온라인 비디오 코스를 만들었습니다. 자세한 정보는 여기를 클릭하십시오 : 데이터 과학자가되는 방법.

여기에 등록하십시오 (무료) : https://data36.com/how-to-become-a-data-scientist/

# 1 : 가장 중요한 데이터 과학자 기술과 도구는 무엇입니까? 어떻게 구할 수 있습니까?

좋은 소식 — 나쁜 소식.

나는 나쁜 것으로 시작할 것이다. 90 %의 사례에서 그들이 대학에서 가르치는 기술은 실제 데이터 과학 프로젝트에 실제로 유용하지 않습니다. 필자가 여러 번 쓴 것처럼 실제 프로젝트에서는 다음 4 가지 데이터 코딩 기술이 필요합니다.

  • bash / 명령 줄
  • 파이썬
  • SQL
  • 아르 자형
  • (때로는 자바)
출처 : KDnuggets

가장 도움이되는 2 또는 3은 실제로 회사에 따라 다릅니다. 그러나 한 가지를 배운 경우 다른 것을 배우는 것이 훨씬 쉬울 것입니다.

따라서 첫 번째 큰 질문은 이러한 도구를 어떻게 얻을 수 있습니까? 좋은 소식이 있습니다! 이 모든 도구는 무료입니다! 그것은 당신이 그들을 위해 돈을 지불하지 않고 다운로드, 설치 및 사용할 수 있음을 의미합니다. 연습, 데이터 취미 프로젝트 또는 무엇이든 만들 수 있습니다!

최근에 컴퓨터에 이러한 도구를 설치하는 방법에 대한 단계별 기사를 작성했습니다. 여기서 확인하십시오.

# 2 : 배우는 방법?

데이터 과학을 쉽고 비용 효율적으로 배울 수있는 두 가지 주요 방법이 있습니다.

첫째 : 책.

킨다 구식이지만 여전히 좋은 학습 방법입니다. 책을 통해 온라인 데이터 분석, 통계, 데이터 코딩 등에 대한 매우 집중적이고 자세한 지식을 얻을 수 있습니다… 나는 이전 기사에서 추천 한 7 권의 책을 강조했습니다.

내가 추천하는 상위 7 개 데이터 북

2 차 : 온라인 웹 세미나 및 비디오 과정.

데이터 과학 온라인 과정은 적정 가격 ($ 10- $ 500)으로 제공되며 데이터 코딩에서 비즈니스 인텔리전스에 이르는 다양한 주제를 다룹니다. 처음에 이것에 돈을 쓰지 않으려면이 게시물에 무료 코스 및 학습 자료를 나열했습니다.

(3 차 : 주니어 데이터 과학자의 첫 달 과정) 저는 데이터 과학자가 실제 데이터 세트에서 실제 작업을 연습하고 해결하도록 야심 찬 6 주 온라인 데이터 과학 코스를 만들었습니다 : 주니어 데이터 과학자의 첫 달 .)

# 3 : 연습 방법과 실제 경험을 얻는 방법

까다로운 일 이지요? 모든 회사는 최소한의 실제 경험을 가진 사람들을 원합니다…하지만 첫 직장을 얻기 위해 실제 경험이 필요하다면 어떻게 실제 경험을 얻습니까? 클래식 캐치 -22. 대답은 애완 동물 프로젝트입니다.

“애완 동물 프로젝트”는 당신이 흥분하게 만드는 데이터 프로젝트 아이디어를 생각해냅니다. 그런 다음 간단히 빌드하기 시작합니다. 소규모 스타트 업으로 생각할 수는 있지만 프로젝트의 데이터 과학 부분에 계속 집중하고 비즈니스 부분은 무시해도됩니다. 몇 가지 아이디어를 제공하기 위해 지난 몇 년 동안의 애완 동물 프로젝트가 있습니다.

  • 부동산 웹 사이트를 모니터링하고 실시간으로 최고의 거래를 이메일로 보내는 스크립트를 작성했습니다. 따라서 다른 사람들보다 먼저이 거래를 할 수있었습니다.
  • ABC, BBC, CNN의 모든 기사를 가져 오는 스크립트를 작성했으며 사용 된 단어에 따라 3 개의 다른 뉴스 포털에서 똑같은 주제에 관한 기사를 연결했습니다.
  • 파이썬으로자가 학습 챗봇을 만들었습니다. (아직 훈련하지 않았기 때문에 너무 똑똑하지는 않습니다.)

창의력을 발휘하십시오! 자신을위한 데이터 과학 관련 애완 동물 프로젝트를 찾아 코딩을 시작하십시오! 새로운 데이터 언어를 배우기 시작할 때 쉽게 발생할 수있는 코딩 문제로 어려움을 겪고 있다면 Google 및 / 또는 스택 오버플로를 사용하십시오. 스택 오버플로가 얼마나 효과적인 지에 대한 간단한 예입니다.

왼쪽 : 내 질문 — 오른쪽 : 답변 (7 분 후)

타임 스탬프에 주목하십시오! 나는 복잡한 질문을 보냈고 7 분 만에 답을 얻었습니다. 내가해야 할 유일한 일은 코드를 프로덕션 코드 및 붐에 복사하여 붙여 넣는 것입니다.

(참고 : Cross Validated는 데이터 과학 관련 질문에 대한 또 다른 훌륭한 포럼입니다.)

+1 제안 :

조금 어려워도 멘토를 찾으십시오. 운이 좋으면 훌륭한 회사에서 데이터 과학자 역할을 수행하고 매주 또는 격주로 1 시간을 보내고 사물을 토론하거나 가르 칠 수있는 사람을 찾을 수 있습니다.

# 4 : 첫 번째 직업 지원서를 어디서 어떻게 보내십니까?

멘토를 찾지 못한 경우에도 첫 번째 회사에서 첫 번째 멘토를 찾을 수 있습니다. 이것은 첫 번째 데이터 과학 관련 직업이 될 것이므로 큰 돈이나 초창기 스타트 업 분위기에 중점을 두지 않는 것이 좋습니다. 자신을 배우고 향상시킬 수있는 환경을 찾는 데 집중하십시오.

다국적 기업에서 첫 번째 데이터 과학 직업을 가져가는 것은 일반적으로 너무 바빠서 개선에 도움이되는 시간이나 동기가 없기 때문에이 아이디어와 맞지 않을 수 있습니다. 예외).

소규모 회사에서 팀의 첫 번째 데이터 담당자로 시작하는 것도 좋은 생각이 아닙니다. 이들 회사에는 선임 데이터 담당자가 없기 때문입니다.

50 ~ 500 개 규모의 회사에 집중하는 것이 좋습니다. 이것이 황금의 의미입니다. 선임 데이터 과학자들이 탑승하고 있지만 너무 바쁘지 않아 도움을주고 가르치지 않습니다.

좋아요, 좋은 회사를 찾았습니다… 신청 방법? 이력서에 대한 몇 가지 원칙 : 경험이 아닌 기술과 프로젝트를 강조하십시오. 사용하는 관련 코딩 언어 (SQL 및 Python)를 나열하고 관련 github 저장소를 연결하면 해당 언어를 실제로 사용했음을 보여줄 수 있습니다.

또한 대부분의 경우 회사는 자기 소개서를 요청합니다. 물론 열정을 표현할 수있는 좋은 기회이지만, 고용 된 경우 처음 몇 주 동안 무엇을 할 것인지와 같은 실용적인 세부 사항도 추가 할 수 있습니다. (예 :“등록 흐름을 보면 ____ 웹 페이지가 중요한 역할을한다고 생각합니다. 처음 몇 주 동안 저는이 가설을 입증하고 더 깊이 이해하기 위해 ___, ___ 및 ___ (특정 분석)을 수행 할 것입니다. 회사가 _____를 개선하고 결국 _____ KPI를 추진하는 데 도움이 될 수 있습니다.”)

잘하면 이것은 당신에게 당신의 애완 동물 프로젝트, 당신의 커버 레터 제안에 대해 조금 이야기 할 수있는 직업 인터뷰를 착륙 시키지만, 그것은 대부분 성격 맞춤 검사와 대부분의 기본적인 기술 테스트에 관한 것입니다. 당신이 충분히 연습했다면, 당신은 이것을 통과 할 것입니다 ... 그러나 당신이 긴장 유형이고 더 연습하고 싶다면, 당신은 hackerrank.com에서 할 수 있습니다.

결론

그게 다야 나는 그것이 쓰여질 때 더 쉬운 것처럼 들리지만, 당신이 정말로 데이터 과학자라고 결정되면, 그것을 일으키는 데 아무런 문제가 없을 것입니다! 좋은 성과 있길 바래요!

실생활에서 시작하는 주니어 데이터 과학자가되는 것과 같은 시험해보고 싶다면 6 주간의 온라인 데이터 과학 과정 인 주니어 데이터 과학자의 첫 달을 확인하십시오!

데이터 과학에 대한 자세한 내용을 보려면 내 블로그 (data36.com)를 확인하거나 뉴스 레터를 구독하십시오! 그리고 새로운 코딩 튜토리얼 시리즈 인 SQL for Data Analysis를 놓치지 마십시오!

읽어 주셔서 감사합니다!

기사를 즐겼습니까? 아래의 을 클릭하여 알려주십시오. 또한 다른 사람들이 이야기를 볼 수 있도록 도와줍니다!

data36.com의 Tomi Mester 저자 Twitter : @ data36_com