벌써 이렇게 순식간에 데이터 스쿨의 사전 학습 기간이 지나갔다. 간단히 회고해보고자 한다.
1~5일차:
이 직군을 선택하게 된 계기에 대해 돌아보고, 그렇다면 어떤 산업군에 관심이 있는지 더 자세히 생각해보게 됐다. 막연했던 방향성에 구체적인 갈피를 잡아가는 느낌이었다.
6~10일차:
데이터 직군은 어떤 일을 하는지, 비전공자로서 데이터 전문가가 될 수 있는지, 필수 업무 역량은 무엇인지에 대해 알아봤다. 데이터 직군 채용 공고를 들여다보는 것이 앞으로 배워가야 할 부분들을 파악하는 데 큰 도움이 됐다. 데이터 직군의 포트폴리오는 어때야 하는지에 대해서도 알아볼 수 있었다.
https://velog.io/@arcticelephant16/데이터-분야에-대해-공부해보자-데이터-직무-3대장
https://velog.io/@arcticelephant16/데이터-전문가가-되려면
https://velog.io/@arcticelephant16/데이터와-역량
https://velog.io/@arcticelephant16/데이터-직무-채용-공고
https://velog.io/@arcticelephant16/데이터-직무의-포트폴리오
10~15일차:
데이터 직무에 대해 조금 더 구체적으로 들여다본다는 느낌이 들었다. 파이썬과 SQL의 차이, 협업과 비즈니스 등 데이터를 다루는 사람에게 필요한 지식 및 자세 등에 대해 미리 들여다보는 시간이었다. 또 데이터 그간 알아본 직군별 차이점을 바탕으로 나는 어떤 직군을 희망하는지 결정할 수 있었다.
https://velog.io/@arcticelephant16/Phython-VS-SQL
https://velog.io/@arcticelephant16/프로젝트와-협업
https://velog.io/@arcticelephant16/데이터-직군별-특징과-나의-직군-희망
https://velog.io/@arcticelephant16/Data-Scientist와-비즈니스
마무리
미션들을 수행하면서, 초심자로서 잘 알지 못했던 데이터의 세계에 대해 미리 발을 내밀어 딛어 보고 나의 목표를 구체화할 수 있었다. 또한 무엇보다, 이 과정을 기록으로 남길 수 있었다는 것이 좋다.
이제 데이터 AI 스쿨의 여정을 정말 목전에 두고 있다. 열심히 사전 학습에 참가한 동기분들과 함께 데이터에 대해 공부하며 프로젝트를 진행할 생각에 기대되기도 긴장되기도 한다. 앞으로의 데이터 여정, 힘차게 달려보고 싶다.
