데이터 과학 분야에서 취업하는 데 도움이 되는 6가지 팁

현재의 취업 활동은 많은 졸업생들에게 어렵고 시간이 많이 소요되는 과제가 되었습니다. 대학과 중학교는 다양한 직업 분야에서 수천 명의 졸업생을 배출하고 있습니다. 그러나 올바른 전략을 사용하면 군중에서 눈에 띄고 세계 최고의 고용주에게 고용될 수 있습니다.

데이터 과학에 대한 수요가 증가하는 이유

가장 많이 찾는 전문가 중에는 데이터 과학 전문가가 있습니다. 데이터 과학 분야의 일자리는 향후 몇 년 동안 최소 50% 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 전문가에 대한 수요가 증가하는 원인은 다음과 같습니다.

• 더 많은 조직이 데이터 중심화되고 있으며, 결과적으로 특히 분석에 투자 하는 조직의 ROI가 증가합니다. 이는 그러한 회사가 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.
• 집에서 데이터 과학 작업을 할 수 있습니다. 이것은 고용주의 사무실 공간 비용을 절약합니다.
• COVID-19의 발생으로 인해 기업은 데이터 과학자를 활용하여 전염병의 행동을 모니터링하고 시장 동향을 예측하며 새로운 시뮬레이션 및 모델을 제시하여 회복 기회를 만들고 있습니다.

따라서 대학을 갓 졸업한 학생이든 더 푸른 목초지를 찾고 있든 간에 좋은 출발을 위해 데이터 과학 분야에 취업하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 팁을 소개합니다.

1. 온라인 마케팅

가능한 한 최고의 패션으로 자신을 마케팅하고 싶다면 가장 좋은 출발점은 이력서입니다. 이력서에는 자신의 좋은 점을 모두 반영해야 합니다. 이는 귀하의 과거 전문 경험, 교육 자격 및 귀하의 사례에 도움이 될 수 있는 모든 세부 사항을 의미합니다. Arc Resumes와 같은 경험이 풍부한 플랫폼과 협력하면 전문적인 이력서를 작성하고 고용주로부터 적절한 관심을 끌 수 있습니다.

COVID-19는 고용주가 채용 과정에서 사용해온 전통적인 전략을 해체했습니다. 사회적 거리두기에 대한 요구 사항으로 인해 많은 채용 담당자가 가상 ​​고용주 브랜딩, 평가 도구 및 봉사 활동으로 이동하고 있습니다. 이 때문에 다음 영역에서 존재감을 만들어야 합니다.

• LinkedIn: 특히 팬데믹 기간 동안 많은 고용주가 LinkedIn 에서 직원 검색을 수행하고 있습니다. 귀하의 LinkedIn 프로필이 귀하의 현재 기술 및 과정으로 업데이트되어 고용 가능성을 높일 수 있는지 확인하십시오. 고용주가 가장 먼저 보게 되는 것은 첫인상을 만드는 프로필 사진입니다. 전문적인 이미지를 업로드하고 관련 SEO 키워드 로 최적화된 약력을 작성하고 이전 경험을 요약할 수 있습니다. 이 플랫폼에서 노출될 가능성을 높이려면 더 많은 데이터 분석가 이력서 LinkedIn 팁을 연구하고 온라인 이력서 작성에 도움이 되는 몇 가지 템플릿을 살펴보세요.
• 다른 온라인 플랫폼에서 포트폴리오 업데이트: 뛰어난 데이터 과학 이력서의 경우 시간을 내어 업계 조사를 수행하고, 시각적으로 매력적인 형식을 채택하고, 모든 관련 경험과 기술을 나열하십시오. 이 정보를 귀하의 웹사이트에 게시하십시오. 최근에 완료한 프로젝트를 보여주는 GitHub 포트폴리오를 만들 수도 있습니다.

2. 더 많은 기술 추가

대학 학위로 충분하지만 온라인 과정을 통해 더 많은 데이터 기술을 습득하여 고용 가능성을 높일 수 있습니다. 데이터 과학 분야 지원자의 경우 고용주는 일반적으로 컴퓨터 과학, 통계, 응용 수학, 경제학 또는 기타 관련 과정 학위를 가진 지원자를 선호합니다.

그러나 면접 시 대부분의 고용주는 수많은 학위를 가진 사람보다 더 많은 기술과 경험을 가진 후보자를 찾습니다. 현재 설정을 활용하고 더 많은 인증을 획득하세요. 데이터 과학을 공부하여 다음과 같은 기술을 얻을 수 있습니다.

• 프로그래밍 기술: 데이터 과학에서 가장 선호되는 언어는 Python, R, C++, Hadoop 및 Java입니다. 스크립팅 언어를 아는 것도 추가 이점입니다.
• 데이터 기술: 데이터 관리, 데이터 조작 및 데이터 시각화 기술이 필요합니다. SQL(Structured Query Language)을 학습하면 대규모 데이터 집합 간의 관계를 이해할 수 있으며 Power BI 및 Tableau와 같은 다른 응용 프로그램은 데이터를 간단하고 이해하기 쉽게 표시하는 데 도움이 됩니다.
• 기계 학습 기술: 기계 학습은 강화 학습을 포함하여 지도 및 비지도 알고리즘을 모두 사용하는 더 큰 데이터를 위한 더 높은 수준의 데이터 과학입니다.

3. 다른 전문가들과의 네트워크

오랫동안 데이터 과학 분야에 종사해 온 학우 또는 다른 전문가들과의 관계 및 연결을 유지하십시오. 이를 통해 좋은 추천을 받거나 주변의 기회에 대한 최신 정보를 얻을 수 있습니다.

많은 경우 진정한 도전은 첫 번째 초급 직업을 확보하는 것입니다. 따라서 좋은 연결망을 갖는 것은 당신에게 기적을 일으킬 수 있습니다. 네트워킹은 즉각적인 결과를 가져오지 않을 수 있지만 장기적으로 매우 도움이 될 수 있습니다. 네트워크를 늘리려면 적절한 이벤트에 참석하고 관심 있는 회사에서 일하는 개인에게 연락하십시오.

4. 적합한 역할 선택

이 분야의 많은 전문가들이 비즈니스 데이터를 다룹니다. 따라서 지원하는 역할이 귀하의 기술과 일치하는지 확인해야 합니다. 데이터 분석가, 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 데이터 엔지니어는 데이터 과학자와 다르다는 것을 이해하십시오.

대형 기술 회사는 추가 전문화가 필요하며, 이는 신규 졸업생이나 인턴을 채용한 후 내부적으로 이루어집니다. 데이터 과학자에게 놀라운 기회를 제공하는 최고의 글로벌 기업에는 Pinterest, Facebook, Lyft 및 Uber가 있습니다. 프리랜서 데이터 분석가가 되어 유연한 작업 일정을 가질 수도 있습니다.

5. 의사 소통 기술을 연마하십시오

의사 소통 기술이 데이터 과학 경력을 추구하는 개인에게 중요하다고 생각하는 사람은 많지 않습니다. 그들은 기술 분야에서 자신의 능력이 취업 시장에 진출하기에 충분하다고 생각하는 경향이 있습니다. 자, 인터뷰에 참석해야 한다는 점을 기억하세요. 이는 일반적으로 많은 데이터 과학 구직자들을 멀리하는 것입니다.

또한 회사 회의에서 동료와의 프레젠테이션 및 토론을 위한 커뮤니케이션 기술이 필요합니다.

6. 멘토를 두세요

해당 분야에서 더 많은 경험을 가진 사람이 있으면 초보자에게 매우 도움이 될 수 있습니다. 데이터 과학 분야를 정복한 개인은 상대적으로 적습니다. 멘토에게 그들이 이 분야에서 어떻게 여기까지 왔는지 물어보십시오. 또한 등록하기에 적합한 전문 과정과 데이터 과학 분야에서 귀하에게 적합한 역할에 대해 안내해 드릴 수 있습니다.

멘토는 네트워킹 노력을 위해 참석해야 하는 중요한 이벤트를 아는 데도 중요합니다. 마지막으로, 멘토는 당신이 혼자서는 찾지 못했을 추천을 줄 수 있습니다.

결론

데이터 관리는 특히 통신 회사, 소셜 미디어 회사 등 많은 회사에서 중요한 문제입니다. 대부분의 회사의 요구 사항에 따르면 Python, C++ 및 R과 같은 프로그래밍 언어에 대한 우수한 지식을 보유해야 합니다. 스크립팅 언어에 대한 우수한 기술도 추가 이점이 될 것입니다.

가시성을 향상시키기 위해 견고한 온라인 존재를 만들고, 당신을 안내할 멘토를 찾고, 웹사이트와 소셜 미디어 계정을 최적화하고, 이력서 수준을 높이는 방법을 계속 배우십시오. 데이터 과학자 직업을 찾을 때 이 팁을 적용하면 미래에 놀라운 결과를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

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