728x90 분류 전체보기150 새로운 산업군 / 직무로의 이직, 어떻게 준비해야 할까요? Q. 최근 대규모 HR 회사의 헤드헌터로부터 폰 인터뷰 제안을 받았습니다. 근무 환경은 마음에 들지만, 회사가 속한 산업군에 대한 경험이나 배경지식이 전혀 없는 상황입니다 (biomedical / healthcare -> finance / hedge fund). 이런 상황에서 인터뷰 준비를 위해 어떤 점들을 신경 써야 할까요? (이력서, 인터뷰 질문, 꼭 확인해 봐야 하는 사항 등) 데이터 분야에서 일하는 사람으로서 새로운 분야나 산업군으로 이직할 때는 몇 가지 중요한 부분들을 염두에 두어야 합니다. 이 글에서는 그런 준비 과정에서 중요한 점들을 바이오메디컬 분야에서 금융 분야로 이직하는 상황을 예로 들어 정리해 보겠습니다.이력서를 준비할 때는 새로운 산업군의 특성을 반영하는 것이 중요합니다. JD(Jo.. 2024. 7. 25. 미국 통계 석사 vs. 데이터 사이언스 석사 차이는 무엇인가요? Q. 안녕하세요,미국에서 석사 유학 후 취직을 목표로 통계(Statistics)와 데이터 사이언스(Data Science) 중 어느 프로그램을 선택해야 할지 고민 중입니다. 다음과 같은 질문들이 있습니다:1. 데이터 사이언스 프로그램은 컴퓨터 과학(CS) 수업을 함께 들을 수 있는 장점이 있는 것 같은데, 통계 석사 프로그램에 입학한 후 CS를 독학하는 것으로 어느 정도 커버가 될지 궁금합니다.2. 일반적인 취업 경향성이 다른지 궁금합니다. 예를 들어, 통계 프로그램은 박사 진학자가 많아 취업 시장에서의 경쟁력에 차이가 있을지 알고 싶습니다.3. 데이터 사이언티스트로 일할 때 통계적 기초가 튼튼한 것이 얼마나 중요한지 궁금합니다. 1. 학위 이름보다는 각 프로그램의 커리큘럼을 꼼꼼히 살펴보시는 것이 중.. 2024. 7. 22. 데이터 사이언스 석사 프로그램 시작을 앞두고 있습니다. 빠른 취업을 위해선 어떻게 미리 준비하면 좋을까요? Q. 안녕하세요. 올해 가을부터 한 주립대 data science 석사과정을 시작할 예정인데, 현재 한 6개월 정도 남은 상황에서 석사동안 빠른 취업을 위해서 준비를 좀 하고 싶은데 어떤 식으로 하는 것이 좋을까 조언을 듣고 싶습니다. 파이썬 프로그래밍은 어느정도 하고 학부도 수학관련 과를 나와 선형대수학이나 미적분은 잘 알고 있는 상황입니다. 저는 일단 프로그램에 합격하시고 나면, 빠른 시일 내에 관련 hands-on experience를 쌓는데 초점을 두어야 취업이 빨라진다고 생각합니다. (인턴십 등) [도메인/직군 결정]그러기 위해서는 저는 나중에 궁극적으로 하시고 싶은게 어떤 일이신지를 생각해보시는게 좋을 것 같아요. - 도메인은 어떤 분야이면 좋을지 - 데이터 분야 중에서는 어떤게 좋을지? (E.. 2024. 7. 19. 석사 프로그램 이후에 취업과 박사 PhD 프로그램 진학을 동시에 노리는 것이 좋은 전략인가요? Q. 안녕하세요.통계학 석사 프로그램을 선택하는 데 있어, 아카데미아와 인더스트리 중심의 프로그램 간 차이에 대해 고민이 많습니다. 기본적으로 취직을 생각하고 있지만, 적성이나 가능성을 보아 박사 과정 진학 가능성도 열어두고 있습니다.예를 들어, 카네기 멜론 대학교의 통계학 석사 프로그램 졸업자의 졸업 후 진로 현황을 보니 약 10% 정도가 박사 과정으로 이어가는 것 같습니다. 가장 큰 차이는 프로그램의 기간이 1년 혹은 2년이라는 점인 것 같은데, 이 부분이 프로그램 선택에 얼마나 큰 영향을 미쳐야 하는지 잘 모르겠습니다.프로그램 선택과 진로에 대해 조언 부탁드립니다. 아카데미아와 인더스트리 둘 다를 고려하시는 것에 대해 고민이 많으실 것 같습니다. 우선, 이 두 길을 동시에 준비하는 것은 생각보다.. 2024. 7. 17. 데이터 직군 내 커리어 선택 요령 (2024 버전) 데이터와 인공지능(AI) 분야는 다양한 직무와 역할을 포함하고 있습니다. 특히, AI 붐이 불면서 추가적으로 생겨난 역할들이 존재합니다. 각 역할은 고유한 기술과 도구를 요구하며, 자신에게 가장 잘 맞는 직무를 선택하는 것이 중요합니다. 이번 블로그 글에서는 데이터 전문가로서의 다양한 직무를 소개하고, 각 직무에서 사용되는 도구들을 설명하며, 올바른 커리어 선택을 위한 팁을 제공합니다. 1. Data Analyst / BI AnalystData Analyst는 데이터를 활용하여 비즈니스 결정을 돕는 인사이트를 도출합니다. 주로 보고서 작성과 시각화에 집중합니다.사용 도구: SQL, Excel, Tableau, Power BI, Python (Pandas), R 2. Data EngineerData Eng.. 2024. 6. 25. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 30 다음 728x90
