데이터 과학자로 취업할 가능성 높이기

플라톤에 의해 재발행

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데이터 사이언티스트 취업에 관심이 있으신가요? 이것은 매우 빠르게 성장하는 분야입니다. 노동 통계국은 다음과 같이 추정합니다. 113,300명의 데이터 과학자가 있습니다. 미국에서. 36년에서 2021년 사이에 데이터 사이언스 일자리 수는 2031% 증가할 것으로 예상됩니다.

운수 나쁘게, 데이터 사이언티스트로 취업하기 말처럼 쉽지 않습니다. 이 성장하는 분야에서 일자리를 얻으려면 자신의 진로 옵션을 이해하고 그에 따라 계획을 세워야 합니다.

데이터 과학자로 일할 때 알아야 할 사항

디지털 시대로 접어들면서 IT 산업은 계속해서 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나가 되었습니다. 데이터 과학과 같은 보다 전문화된 직업은 컴퓨터 프로그래밍과 같은 일반적인 직업보다 급여가 더 높은 경향이 있습니다. 에 따르면 과연, 미국에 기반을 둔 컴퓨터 프로그래머의 연간 평균 수입은 $73,473입니다. 반면에 데이터 과학자는 연간 $100,910의 평균 급여를 받을 수 있습니다.

더 높은 급여와 절충점은 데이터 과학 직업이 컴퓨터 프로그래밍 직업보다 더 경쟁력이 있을 수 있다는 것입니다. 결과적으로 데이터 과학자로서의 경력을 시작하는 것이 더 어려울 수 있습니다. 근로자의 집에서 원격으로 수행할 수 있는 이러한 고임금 직업은 수요가 많습니다. 지원자가 많기 때문에 신규 근로자가 업계에 진입하기 어려울 수 있습니다.

그러나 몇 가지 간단한 팁을 따르면 장래의 새로운 데이터 과학자는 이러한 탐나는 직책 중 하나를 얻을 가능성을 높일 수 있습니다. 프로젝트 리더나 헤드 데이터 사이언티스트, 머신러닝 아키텍트 등 원하는 직책으로 진출하려면 시간이 걸릴 수 있습니다. 그러나 그들이 말했듯이 첫 번째 단계는 문에 발을 들이고 시간과 노력을 통해 꿈의 직업이 당신의 것이 될 수 있는 것입니다.

자격증 취득을 위한 수업 수강

대부분의 직책에 대한 첫 번째 단계는 업무 수행 방법을 이해하고 있음을 보여주는 프로그램의 인증 또는 졸업장을 가지고 있는지 확인하는 것입니다. 예를 들어 사무실 주변에 물리적 네트워크를 설정하고 유지 관리할 사람을 고용하려는 회사는 Cisco Entry Level 인증을 가진 사람을 고용하는 데 더 관심이 있을 것입니다. 데이터 과학자도 마찬가지입니다. 데이터 과학 직책에서 탁월한 능력을 발휘하는 데 필요한 기술을 보유하고 있음을 보여주는 인증을 받고 싶을 것입니다.

성공적인 데이터 과학자가 되기 위해 취할 수 있는 다양한 교육 경로가 있습니다. 365 데이터 사이언스 보고서에 따르면 데이터 과학자의 18.3%가 컴퓨터 과학 학위를 가지고 있습니다.. 그러나 일부 대학에는 데이터 과학에 더 전문적인 학위가 있습니다. 미래 직업과 관련성이 낮은 직업보다 데이터 과학 학위를 가진 직업을 찾을 가능성이 더 높습니다.

또한 데이터 과학에 대한 전문 지식이 있음을 보여주는 인증서를 받는 방법을 살펴보고 싶을 수도 있습니다. 최고의 인증 프로그램에는 CAP(Certified Analytics Professional), Cloudera Data Platform Generalist Certification, Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, SAS Certified AI and Machine Learning Professional 등이 있습니다.

이러한 인증의 장점은 세계 어디에서나 취득할 수 있다는 것입니다. 합격 방갈로르의 데이터 과학 과정 지식이 보편적이기 때문에 인도, 미국 또는 기타 여러 국가에서 기계 학습 직업으로 이어질 수 있습니다.

당신의 지식을 증명할 준비를 하십시오

인증은 데이터 사이언티스트로 일자리를 얻을 수 있는 훌륭한 방법이며 꽤 멀리 갈 수 있지만 실제로 그 일을 할 수 있다는 것을 면접관에게 증명할 수 없다면 여기에 오기 위해 통과한 모든 프로그램은 정말 중요합니다. 전문가 수준의 Cisco 인증을 보유할 수 있지만 네트워크가 연결을 제공하지 않으면 채용되지 않을 수 있습니다. 다시 말하지만 데이터 과학자에게도 동일한 문제가 적용됩니다.

그러나 취득하려는 직업에 따라 인증 자체만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 데이터 과학자가 사용하는 가장 일반적인 언어 중 하나인 Python으로 프로그래밍하는 직업을 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. 면접관은 당신을 컴퓨터 앞에 놓고 "Python으로 'Hello World' 스크립트를 작성해 주세요."라고 말할 수 있습니다. 명령을 검색하지 않고 몇 분 안에 작업을 수행할 수 없거나 코드가 작동하지 않으면 해당 작업을 얻지 못할 수 있습니다. 그렇게 간단한 작업을 만들 수 없다면 복잡한 데이터 과학 프로그램을 작성할 수 있을 것이라고 상상하지 못할 것입니다.

더 낮은 지위를 받아들이는 것을 두려워하지 마십시오

대부분의 경우 올바른 자격증과 실무 지식만 있으면 취업에 충분합니다. 그렇지 않다면 회사의 신입사원 자리를 맡아 위로 올라가는 것을 고려해 보십시오. 일하고 싶은 특정 회사가 있고 데이터 과학자로서의 전문 분야가 기계 학습이라고 가정해 보겠습니다. 새로운 응용 프로그램을 교육하고 강력한 AI 응용 프로그램을 만들기 위해 유선 연결이 필요한 250대의 컴퓨터가 있는 회사를 위해 복잡한 네트워크를 설정할 수 있습니다.

그러나 회사는 현재 기계 학습 전문가가 필요하지 않을 수 있습니다. 모든 직책이 채워지고 누군가가 은퇴하거나 확장될 때까지 해당 부서에 다른 사람이 필요하지 않습니다. 그러나 헬프 데스크에서 일자리를 수락하면 외부인 고용을 고려하기 전에 전근을 원하는 내부 지원자를 거의 확실히 찾을 것입니다. 당신의 능력으로, 당신은 아마도 그 목록의 맨 위에 있을 것입니다.

기계 학습 전문가가 되기 전에 일반 프로그래머 또는 더 넓은 초점을 가진 데이터 과학자로 시작해야 할 수도 있습니다. 인내심 만 있으면됩니다.

기타 기타 팁

마지막으로, 위의 팁 중 어느 것도 도움이 되지 않았다면 회사를 시작하고 데이터 과학 서비스를 고객에게 직접 제공하는 것을 고려해 보십시오. 을 찾다 사업 제안서 템플릿 온라인으로 작성하고 데이터 과학자가 필요할 수 있는 다른 비즈니스에 보냅니다. 개인 고객도 좋지만 비즈니스 고객은 지속적인 수입을 의미합니다. 그들이 당신을 좋아하고 당신이 일을 잘한다면 그들은 당신을 직접 고용할 수도 있습니다.

여전히 IT 분야에서 일자리를 찾을 수 없고 소규모 사업을 시작하고 싶지 않다면 이전 인터뷰 분석을 시작하십시오. 채용되지 않은 이유와 해결 방법에 대해 생각해 보십시오. 청바지가 당신을 비전문적으로 보이게 했습니까? 이력서에 간과한 눈에 띄는 오타가 있습니까?

코더의 경우 새로운 프로그래밍 언어를 배우면 포트폴리오에 추가하고 취업 기회를 높일 수 있습니다. 영국 리서치 회사에 따르면 슬래시 데이터, 전 세계적으로 10.1만 명의 활성 Python 개발자가 있고 Ruby 사용자는 1.8만 명에 불과합니다. 둘 다 알면 이점이 있습니다.