728x90 미국직장인10 [LinkedIn 프로필 셋업] About 섹션을 어떻게 적어야 할까? 오늘부터 LinkedIn 계정을 만든 후에 차근차근 어떻게 LinkedIn 의 섹션들을 채워 나가야 하는지를 요약하는 시간을 가져 보려고 한다. 제 1탄. About 섹션 가장 상단에 내 사진과 타이틀 이후에 나에 대해서 간략하게 소개하는 About 섹션을 어떻게 적는지에 대해서 알아보고자 한다. 바로 요 부분이 되겠다. 사람들이 내 사진 바로 아래 나에 대해서 짧고 굵게 어필할 수 있는 가장 첫번째 공간이기 때문에, 되도록이면 자세한 정보를 일목요연하게 정리해서 readability를 높여 전달하는 것이 중요하다. 인더스트리마다 차이가 조금씩 있을 수도 있겠지만, 기본적으로 entry-level 또는 early-career (5년차 미만) 을 기준으로 했을 때 Young하고 Trendy한 라이징 col.. 2021. 11. 8. Analytics 석사 합격 후, 프로그래밍도 중요하지만 통계 기초 정말 중요합니다! 합격 후에 프로그램 시작하기 전까지 절대적으로 Statistics 기초 개념을 이해하는데 시간을 투자해야 한다. 오늘은 Analytics 석사 기준으로 이야기 해보고자 한다. 보통 Analytics 석사 지원하시는 분들이 이공계 출신분들도 많이 있지만, 보통 Quantitative background 가 약한 경우를 많이 봐 왔다. 합격자분들은 어찌어찌 합격하신 후에 여름까지 보통 프로그래밍 공부에 focus를 맞추고 준비하다 가는데, 프로그래밍 보다 오히려 통계 개념을 solid하게 이해하고 가는게 훨~씬~ 중요하다고 말씀드리고 싶다. 이해한다. 당장은 '코딩'이라는 산이 굉장히 크게 느껴지겠지만, 앞으로 수업 시간에나 프로젝트 할 때나 인턴할 때에도 코딩은 매일매일 할 예정이기 때문에 익숙해질 기회가.. 2021. 11. 7. 미국 대학원 석사 시험 준비하기 (GRE vs. GMAT and TOEFL 그리고 Duolingo 듀오링고) 영미권 대학원을 진학하기 위해서는 소위 말해 standardized exam이라고 하는 GRE 또는 GMAT 그리고 TOEFL을 보아야 한다. 오늘은 이런 standardized test들을 어떻게 준비해야 하는지, 또 코로나로 인한 변화에는 어떤게 있는지 알아보도록 하자. GRE냐 GMAT이냐 그것이 문제로다 시험들에 대해서 간단하게 소개하자면, GRE는 일반 대학원 입학시험으로서 크게 Verbal, Quantitative, Writing으로 구성되어 있다. 데이터 관련 석사 프로그램들은 대부분 stem-designated 이기 때문에 버벌 점수가 상대적으로 낮아도 된다. 탑스쿨을 목표로 한다면 보통 Verbal 160 / Quant 170 / Writing 3.5+ 정도의 성적을 목표로 하는 것이 바.. 2021. 11. 4. 지원 학교 정보 한 눈에 스프레드시트로 정리하기 미국 데이터 관련 대학원 프로그램 리스트업이 중요한 이유 미국 데이터 관련 대학원 프로그램을 리스트업하는 것이 왜 중요한지, 그 이유는 분명합니다. 각 대학과 프로그램마다 요구하는 지원 조건과 선수 과목이 다르기 때문입니다. 예를 들어, 토플 점수의 최소 기준, 지원 마감일, 프로그램의 기간, 필수 이수 과목, SOP(Statement of Purpose)에 포함해야 할 내용 등이 각기 달라, 이 모든 정보를 비교하여 한눈에 볼 수 있게 정리하는 것은 매우 중요합니다. 이는 생각보다 많은 시간과 노력이 필요한 작업입니다. 각 학교나 프로그램의 웹사이트를 일일이 확인하며 필요한 정보를 찾는 과정은 번거롭지만, 개인적으로 진행하는 것을 추천드립니다. 이 과정을 통해 각 프로그램이 요구하는 인재상과 프로그램의.. 2021. 10. 28. 미국 데이터 직군 살펴보기, 나는 어떤 석사 프로그램을 지원해야 할까? 미국에서의 데이터 직군 취업 시장은 매우 다양하고 경쟁이 치열합니다. 따라서 미국 석사 과정을 지원하시기 전에, 데이터 직군의 다양한 포지션과 각각이 요구하는 스킬 세트를 이해하는 것은 매우 중요한 첫걸음입니다. 이를 통해, 지원자는 자신의 목표와 경력 계획에 가장 적합한 전공과 프로그램을 선택할 수 있으며, 이는 결국 현지에서의 취업 가능성을 높이는 핵심 요소가 됩니다. 미국 내에서 데이터 관련 직군은 크게 데이터 분석가(Data Analyst), 데이터 과학자(Data Scientist), 데이터 엔지니어(Data Engineer), 머신러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer), 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 분석가 등으로 나뉩니다. 각 직군마다 요.. 2021. 10. 28. 이전 1 2 다음 728x90
