02. 현직자 특강

OT를 마치고 오후에는 현대카드에서 데이터 사이언티스트로 근무중인 현직자분의 특강과 이전 기수와의 대화 시간을 가졌다.
데이터 분야 취업과 이번 과정을 참여하면서 팁이 될만한 사항들을 기록했다.
미래의 나와 혹시 관심이 있는 사람들에게 도움이 되길 바란다

현직자 특강 🧑🏻‍💼 H카드 DS 류성한

• 데이터 직무 분류
  • Data Scientist - 데이터모델링
    1. 리서치 중심 - 특정 고도화에 초점(석/박 위주 채용)
    2. 서비스 중심 - 머신러닝•딥러닝 모델을 비즈니스에 적용
  • Data Analyst - 데이터 추출&분석&시각화
  • Data Engineer - 데이터인프라 구축
• 데이터 직무 공통절차
  1. 문제 발견
  2. 분석 질문 정리 및 정의
  3. 현황 파악 및 분석
  4. 해결방안 도출
• 데이터 직무 필요역량
  • 데이터모델링(분석) : 머신러닝, 딥러닝, EDA, 시각화
  • Software engineering : 알고리즘 코딩테스트, 자료구조
  • 통계지식 : 통계량, 통계검증
  • 기획력 : 인사이트

• 카카오/네이버 등 IT 기업이나 일부 은행권에 지망하는 경우 코딩 테스트 준비 필수!

• Kaggle은 수상은 어렵지만 메달 획득을 목표로 매달 1~2회 정도 참여하는 것 추천

• 기획력, 즉 인사이트 도출을 위해서는 도메인에 대한 관심보다 중요한 것이 없음! 관심있는 도메인을 설정하고 관련 프로젝트 경험을 쌓는 것이 유리

• DS 직무는 코딩, DA 직무는 SQL 역량이 중요, 면접에서 기술 또는 통계 관련 질문이 있을 수 있으니 대비

 
이전기수 교육생 Tip

• 과정 전반부 : EDA 익숙해지기, 기초지식 쌓기 / 채용공고 탐색, 자격증•코테 준비
• 과정 후반부 : 프로젝트 경험 쌓기(모델링, EDA, 협업 등을 통한 성공경험/유사경험) → 프로젝트 과정 중 역할, 어려운 점, 극복 사례 등을 기록해두고 포트폴리오와 자소서에 활용 / 취업박람회•취업 연계 활동 적극 참여 권장

• 과정동안 가져갈 목표를 분명하게 설정하고 목표 달성에 필요한 부분을 전략적으로 취사선택 할 것
• 직무 이해와 도메인 설정, 코딩테스트 준비는 빠르면 빠를수록 좋음!
• 대기업은 코딩테스트, 중견 및 스타트업은 포트폴리오 필수적으로 준비
• 각 기업의 테크블로그•유튜브를 활용하여 실무에서 사용하는 기술들에 대한 정보를 얻을 수 있음, 유튜브 ‘데이터야 놀자‘도 추천
• 부족한 역량 강화를 위해 각종 스터디 활용(자격증, 코테 등)
• 되도록 다양한 주제(확고한 도메인 미설정시)로, 최신 기술을 이용하여 프로젝트 진행
• 블로그, 노션, 깃허브 등 어떠한 방법을 이용해서든 꾸준히 기록할 것
• 긴 과정동안 건강 및 체력관리 필수

현직자 특강에서는 실제 취업에 필요한 부분과 실무에서 데이터 분석가가 하는 역할 등에 대한 정보를 얻을 수 있었고  이전 기수와의 대화에서는 과정을 하면서 미리 준비하면 좋을 사안들과 태도에 대한 조언을 얻을 수 있었다.
 
현직자 인터뷰나 취업 특강을 경험하고 느끼는 바인데 동일한 분야에 종사하고 있을지라도 사람마다 의견들이 조금씩 다르다. 따라서, 나의 성향과 상황에 맞게 필요한 부분을 취사선택하려고 한다