데이터 과학자를 위한 직업 시장은 그 어느 때보다 활발하고 향후 몇 년 동안 급속한 성장을 이룰 것입니다. 미국 노동통계국(US Bureau of Labor Statistics)은 다음과 같이 예측합니다. 약 28% 상승할 것 2026 년까지.

기업은 시장 조사 및 비즈니스 분석에 상당한 금액을 투자하여 오랜 기간 데이터 과학자와 이 분야를 처음 접하는 사람들에게 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 그와 동시에 취업 시장의 경쟁도 치열해지고 있습니다. 데이터 과학 직책에 대한 평균 보상은 이러한 직업이 기업에 더 중요해짐에 따라 증가하고 있으며, 이는 고용 관리자가 신규 고용을 보다 신중하게 심사하도록 권장합니다.

경쟁력을 유지하거나 현장에 진출하려는 데이터 과학자는 올바른 접근 방식이 필요합니다. 이러한 기술은 새로운 직위를 찾고 확보하는 데 도움이 됩니다.

글로벌 데이터 과학 직업 시장 현황

 
 
사람들은 그 어느 때보다 많은 정보를 생성하고 있습니다. 전문가들은 전 세계 데이터가 순조롭게 진행되고 있다고 믿습니다. in 175제타바이트 초과 동시에 AI 및 빅 데이터 분석의 혁신으로 인해 기업에서 대용량 데이터 세트의 가치가 그 어느 때보다 높아졌습니다. 그러나 필요한 통찰력을 발견할 수 있는 훈련된 과학자와 협력하는 경우에만 가능합니다.

모두의 절반 설문 조사 기업은 AI를 사용했습니다 어떤 식으로든 더 많은 사람들이 가까운 장래에 데이터 기반 솔루션에 더 많은 투자를 할 계획이라고 말합니다.

현재 단일 데이터 과학 채용 공고가 수백 건의 지원을 받는 것은 드문 일이 아닙니다. 수요가 높다는 것은 보상도 증가한다는 것을 의미하며 기업은 이러한 직책에 누구를 고용할 것인지 더욱 신중을 기하고 있습니다.

이에 대한 대응으로 많은 고용 관리자가 새로운 데이터 과학 분야의 직무 요구 사항을 부풀려 더 강력한 자격 증명, 더 많은 경험 및 추가 키워드를 요구하고 있습니다. 우수한 자격이나 우수한 학업 실적을 가진 데이터 과학자라도 현재로서는 직위가 보장되지 않습니다.

글로벌 취업 시장에서 경쟁력을 갖추기 위한 모범 사례

 
해당 분야에 진출하거나 새로운 직위를 확보하려는 데이터 과학자는 성공하기 위해 올바른 전략이 필요합니다. 이 XNUMX가지 팁은 기존 전문가와 업계에 처음 입문하는 사람들이 안전하게 작업하는 데 도움이 될 것입니다.

1. 사용할 올바른 단어 알기

 
익숙 함 인기 산업 키워드 — Python, SQL, AI 및 데이터 분석과 같은 — 기술 세트를 보다 효과적으로 전달하고 채용 관리자가 자주 사용하는 이력서 필터를 통과할 이력서 및 이력서를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

변화하는 업계 요구 사항을 따라 잡는 것도 경쟁력을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. Python은 여전히 ​​필수 기술로 남아 있지만 더 많은 기업에서 딥 러닝, 그래디언트 부스팅 머신 및 빅 데이터 분석에 익숙해지기를 기대합니다. 많은 기업은 또한 지원자가 과거에 데이터 마이닝 및 분석을 위해 다양한 접근 방식을 사용했을 것으로 기대합니다.

2. 업계 표준 도구로 친숙함 전달

 
인공지능에 대한 지식을 기대하는 직위에 지원할 때 강조 데이터 과학 및 기계 학습 지식 인터뷰를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

동시에 이력서 스캐너를 능가하거나 채용담당자의 관심을 끌기 위해 부자연스럽게 이력서를 키워드로 채우는 키워드 스터핑(keyword stuffing)도 피해야 한다. 관련성이 있는 경우에만 이력서 또는 이력서에 사용하도록 하고 고유한 배경 및 데이터 과학 기술 세트를 설명하는 데 도움이 됩니다.

3. 대기업에서 데이터 과학 전문가를 찾는 방법 알아보기

 
주요 기업이 데이터 과학자를 고용하는 방법을 살펴보는 것도 이력서와 이력서를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 및 ML 회사 Daitaku는 최근 사례 연구에 등장 국제적으로 데이터 과학자를 찾는 방법에 대해 설명합니다. 이 보고서는 기술 세트가 지리보다 더 중요한 이유를 강조합니다.

4. 일반적인 구직 모범 사례 활용

 
취업 지원 모범 사례는 일반적으로 데이터 과학자가 새로운 직책을 찾는 데도 도움이 됩니다. 이력서와 자기 소개서를 지원하는 각 직업에 맞게 조정하려면 약간의 추가 노력이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 인터뷰 전에 특정 기술을 전달하고 특정 직책에 어떻게 적합한 지 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 다른 데이터 과학자들과의 네트워크

 
다른 데이터 과학자 및 전문가를 찾는 채용 담당자와 적극적으로 네트워킹하면 네트워크를 확장하고 기술 및 경험 수준에 맞는 채용 정보를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

고용 관리자의 답변을 기다리는 동안 기술을 더욱 발전시키고 이력서에 글머리 기호 한두 개를 추가하는 데 도움이 될 수 있는 단기 작업을 찾을 수도 있습니다.

6. 프리랜서 작업 고려

 
데이터 과학자가 필요하지만 새로운 자리를 채우기 위해 고군분투하는 기업은 자격을 갖춘 지원자에게 임시 및 프리랜서 작업을 제공할 수 있습니다. UpWork 및 프리랜서 구직 게시판과 같은 플랫폼은 이러한 직책에 대한 리드를 제공할 수 있습니다.

향후 전망: 데이터 과학자가 경쟁력을 유지할 수 있는 방법

 
 
데이터 과학자를 위한 기회가 그 어느 때보다 많지만 그렇다고 해서 시장의 경쟁력이 떨어지는 것은 아닙니다. 데이터 과학의 가치가 증가하고 숙련된 후보자가 부족함에 따라 회사는 매우 신중하게 고용하고 있습니다.

새로운 위치를 찾거나 시장에 진출하려는 데이터 과학자는 업계 동향을 파악하고 다양한 마이닝 및 분석 기술에 익숙해져야 합니다. 맞춤형 이력서 및 신중한 키워드 사용과 같은 구직 모범 사례도 인터뷰를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 기술을 사용하면 경쟁의 바다 속에서 눈에 띄고 이상적인 데이터 과학 직업을 얻을 수 있습니다.

 
바이오 : 데빈 파르 티다 빅 데이터 및 기술 작가이자 편집장입니다. ReHack.com

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