안녕하세요. 저는 데이터 사이언티스트로 직무를 정하고 취업 준비 중입니다.
최근 ChatGPT가 주목받고 있는데요.
여러 현직자의 인터뷰나 글을 읽고 관련 유튜브와 회사별 JD를 확인하며 공부 방향을 정해 공부하던 중에 여러 정보가 섞여서 어디서부터 해야 할지 막막한 상황이었습니다.
궁금한 것들을 ChatGPT에 물어본 내용을 정리 및 공유하려고 글을 작성하게 되었습니다.
작성된 글은 제 개인적인 생각도 담겨있습니다.
직접 해보시거나 영문 대답을 읽어보시길 바랍니다.
Chat GPT 링크
https://openai.com/blog/chatgpt/
데이터 사이언티스트란?
데이터 사이언티스트는 빅데이터를 알고리즘과 프로그래밍을 통해 raw data를 비즈니스 의사결정에 도움을 주는 인사이트로 바꾸어줍니다.
데이터 사이언티스트는 일반적으로 수학, 통계, 컴퓨터 과학의 기초가 튼튼하며 머신러닝, 인공 지능 또는 데이터 시각화와 같은 하나 이상의 전문 분야를 가지고 있다.
특히 기술, 금융 등의 다양한 복잡한 문제 해결에 관여하는 경우가 많다.
(제가 자주 애용하는 해외 쇼핑몰에서는 소비자 맞춤 추천 서비스하기 위해 데이터 사이언티스트가 존재하며 해당 사이트의 데이터를 마음대로 마이닝 하지 못하게 이용 규칙에 명시해놓기도 하는 것을 보았습니다.)
데이터 사이언티스트는 기술적 기술뿐만 아니라 커뮤니케이션 및 협업 기술이 중요하다.
다른 부서의 요구 사항을 이해하고 데이터를 실행할 수 있는 해결책으로 변환한다.
데이터 사이언티스트 분야는 빠르게 성장하고 있으며, technical skill과 비즈니스 통찰력을 적절히 조합한 데이터 사이언티스트에 대한 수요가 높다.
데이터 사이언티스트가 되기 위해서 어떻게 해야 하는가?
데이터 사이언티스트가 되기 위한 몇 가지 방법
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수학 및 통계 분야에서 강력한 기초를 습득한다. 확률, 통계, 선형 대수 및 미적분에 대한 확실한 이해는 데이터 작업에 필수적이다. 온라인 강좌를 듣거나 수학, 통계학 또는 컴퓨터 과학과 같은 관련 분야에서 학위를 받는 것을 고려해보자.
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프로그래밍 언어 학습: 데이터 과학자들은 일반적으로 데이터에서 통찰력을 추출하기 위해 Python, R 또는 SQL과 같은 프로그래밍 언어를 사용한다. 이러한 언어 중 하나 이상을 숙지하고 정기적으로 코드를 작성하는 연습을 하십시오.
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대규모 데이터셋 작업 경험: 여기에는 데이터 분석 프로젝트, 캐글 대회에 참여하거나 개인 데이터 분석 프로젝트에 참여하는 것이 포함될 수 있습니다.
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머신러닝에 대한 전문성 확보: 머신러닝은 데이터 과학자들을 위한 핵심 도구이며, 예측 모델을 구축하는 데 사용되는 다양한 알고리즘과 기술을 이해하는 것이 중요하다. 여러분의 지식을 깊게 하기 위해 그 주제에 대한 수업을 듣거나 책을 읽는 것을 고려해보세요.
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데이터 과학 프로젝트 포트폴리오 구축: 실제 프로젝트에서 작업하고 결과를 포트폴리오로 보여줌으로써 기술을 시연합니다. 이를 통해 데이터 과학자로 고용되거나 프리랜서로 일할 수 있습니다.
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현장의 최신 개발 정보를 확인하십시오: 데이터 과학 분야는 끊임없이 발전하고 있으므로 새로운 도구와 기술을 배우고 적응하는 것이 중요하다. 회의에 참석하고, 업계 블로그를 읽고, 다른 데이터 과학자와 연결하여 최신 상태를 유지하십시오.
데이터 과학자가 되기 위해서는 시간과 노력이 필요하지만, 헌신과 노력으로 이 흥미롭고 수요가 많은 분야에서 성공하는 데 필요한 기술과 지식을 쌓을 수 있습니다.
그동안 다양한 곳에서 관련 정보를 찾았었는데.. Chat GPT에 물어보니 내용도 알차고 필수적인 것들이 모두 포함되어 있네요!
더 자세한 정보는 찾아봐야겠고 대답을 너무 맹신하면 안 되겠지만 궁금한 것이 있고 검색이 어려울 때 물어보면 좋을 것 같습니다.
관련 학습을 해나가면서 추가적인 궁금증이 생기면 다른 질문을 해보고 정리하여 포스팅하도록 하겠습니다.
끝까지 읽어주셔서 감사합니다 :->
