낯선 분야를 공부하는 것은 두려운 일입니다.
앞으로는 어떻게 사용할지 모르겠습니다.
그래서 앞으로 어떻게 살아남을지 알아보려고 합니다.
1. 기술력 쌓기
데이터 과학은 불가피합니다.
순전히 인문학 분야가 아니면 기술을 배울 수밖에 없다.
프로그래밍 언어(Python과 같은), 통계, 데이터 시각화, 기계 학습 등 공부할 것이 많습니다.
강의 계획서를 따라가는 것은 어렵지만 포기하지 마십시오.
여가 시간에 개인 프로젝트를 수행하는 것은 금상첨화입니다.
2. 인턴십 또는 프로젝트 경험
인턴십은 실무 경험을 얻을 수 있는 가장 좋은 방법이지만 그것이 가능하지 않다면 최소한 사이드 프로젝트 및 대회 경험이 있어야 합니다.
제 생각에는 실무 경험 없이는 데이터 과학 분야의 직업이 없습니다.
Kaggle 콘테스트나 오픈 소스 프로젝트에 기여할 수 있다면 그것도 좋습니다.
3. 네트워크
데이터 과학 분야에서 일하는 사람들과 네트워크를 형성할 수 있다면 가장 좋습니다.
직함은 “데이터 사이언티스트”가 아니더라도 이 분야에서 일하는 다양한 분들과 느슨하게 연대하고 있습니다!
강연에서 만난 사람들이 네트워크를 구축할 용기가 있다는 것은 좋은 일이다.
4. 의사소통 기술 개발
데이터 과학 분야가 완전한 과학 및 공학 분야라고 생각하지 않습니다.
광범위한 계획 및 설득 기술이 있어야 합니다.
제가 발견한 인사이트를 전달할 수 있을 것 같아요.
연구 내용을 간결하고 효과적으로 전달하려면 작문 및 설득 기술을 개발해야 합니다.
5. 산업 동향을 부지런히 파악
데이터 과학 분야는 빠르게 변화하는 분야이기 때문에 최신 정보에 대한 관심을 가지고 따라가는 것이 필요합니다.
예를 들어 블로그를 읽고 웨비나에 참석하는 등 최신 정보를 최신 상태로 유지하려고 노력해야 합니다.
누구에게나 처음은 있고 처음부터 잘 할 수는 없지만
시작할 때부터 중간에 포기하기 싫어서 정리해봤다.