GIL's LAB

이번 포스팅에서는 데이터 사이언티스트를 희망하는 사람이 어떤 방식으로 공부해야 하는지에 대해 알아보겠습니다. 한 도메인의 분석을 주로하는 머신러닝 엔지니어(예: 비전, 자연어, 추천 엔지니어 등)에게는 적합한 내용이 아닐 수 있습니다. 또한, 어디까지나 지극히 주관적인 의견이며, 저와 같이 고객의 요청에 따라 만들어지는 프로젝트 단위로 일을 하는 혹은 일을 하게 될 분에게 도움이 될 것입니다. 무엇을 공부해야 하나? 당연히도 데이터 사이언티스트로 취업하기 위해 필요한 지식이나 스킬을 익혀야 합니다. 이 지식이나 스킬에 포함되는 내용을 간략히 정리하면 아래와 같을 것이며 개인적으로 생각하기에 중요한 것을 위에 배치했습니다. 머신러닝 / 딥러닝 알고리즘 확률 및 통계 파이썬 (R) 최적화 SQL 하둡, 리눅..

최근에 데이터사이언티스트 직무를 희망하는 분들을 멘토링하는 일을 시작했습니다. 물론 자소서나 경력기술서 첨삭도 하고 있고요. 여기서부터는 데이터 사이언티스트 직무로 신입 입사를 희망하는 분을 편의상 신입 지원자라 부르겠습니다. 이번 포스팅에서는 신입 지원자가 어떻게 포트폴리오를 준비해야 하는지에 대해 알아보겠습니다. 어떤 경험과 역량이 필요한가? 제가 상담했던 신입 지원자는 크게 전공자와 비전공자로 나눌 수 있습니다. 여기서 전공자는 컴퓨터공학, 통계학, 산업공학 및 인공지능 관련 학과의 학부 및 석사 졸업자를 말합니다. 사실 전공자는, 특히 석사학위까지 취득한 전공자는 별다르게 포트폴리오를 준비할 필요가 보통은 없습니다. 이미 공부한 이력도 있고 게다가 산학과제 등을 통해 기업과의 협업을 진행한 경험도..

안녕하세요. 최근에 크몽이나 메일을 통해서 주니어 데이터 사이언티스트들의 이력서와 경력 기술서, 자기소개서 등을 첨삭해주고 있습니다. 대부분이 유료로 진행되고 자기소개서 등을 공개하는 것을 허락하지 않아서 포스팅이 뜸했는데요. 그런데 오랜만에 공개를 허락한 구독자분이 있어서, 경력 기술서 작성 팁과 첨삭으로 돌아왔습니다. 이전에 작성한 팁은 아래 링크를 참고해주세요! https://gils-lab.tistory.com/62 데이터 사이언티스트 / 분석가를 위한 경력 기술서 작성 팁과 첨삭 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 실제 경력 기술서를 가지고 첨삭한 내용을 통해, 데이터 사이언티스트와 분석가를 위한 경력 기술서 및 이력서 작성 팁을 정리해보겠습니다. 실제 경력 기술서 gils-lab.tistory.co..

이번 포스팅에서는 퇴사 후 데이터사이언스 분야 풀타임 대학원 진학에 대해 제 생각을 정리해볼까 합니다. 구독자 분께서 조언을 구한 질문이기도 하고 실제로도 많이 듣는 질문이기도 합니다. 참고로 2년 이상 5년 이하 회사에 근무한 20대후반에서 30대 초반을 대상으로 한 글이며, 어디까지나 주관적인 제 의견임을 미리 밝힙니다. 결론부터 이야기하면 말리고 싶습니다. 현재 직무와 전공에 따라 다를 수 있지만, 기본적으로는 말리고 싶습니다. 특히 데이터 사이언스와 완전히 무관한 직무와 전공일수록 더더욱 그렇습니다. 물론 대학원에 가서 잘 풀리는 케이스야 당연히 있고 저도 몇 번 봤지만, 최소한 퇴사 후 진학 시 발생할 수 있는 리스크는 염두에 둬야 할 것 같습니다. 말리는 가장 큰 이유는 석사 학위를 취득한다고..

안녕하세요. 이번 포스팅에서는 주니어가 경력 기술서를 작성할 때 자주하는 실수에 대해 알아보겠습니다. 지금까지 이력서나 경력 기술서를 검토하다가 공통적으로 확인하던 실수여서 짧게 글을 써보고자 합니다. 주니어에게 필요한 것 보통은 석박사 학위 기간을 포함한 경력이 3년 이하인 주니어에게 엄청난 기술 역량을 바라진 않습니다. 주니어도 일당백을 해야 하는 회사가 아니라면, 주니어에게 가장 중요한 것은 입사해서 새로운 프로젝트를 잘 따라올 수 있느냐인 것 같습니다. 새로운 프로젝트를 리딩할 수 있는 역량이 아니라 따라올 수 있는 역량이라는 것입니다. 경험과 경력이 쌓이면 새로운 프로젝트를 리딩할 수 있겠지만, 주니어에게 그 정도를 바라진 않습니다. 새로운 프로젝트를 잘 따라오려면 다른 팀원들과 잘 조화될 수 ..

많은 분들이 취업 준비를 하는 과정에서 불안감을 느껴 이력서에 한 줄이라도 더 쓰고 싶어합니다. 소위 스펙을 더 만드려고 하는건데, 이 가운데 가장 쉽게 매력(?)을 느끼는 스펙이 자격증인 것 같습니다. 나름 공부도 하는 것 같고, 자격이 있다하니 뭔가 준비가 된 것 같기도 하고요. 제가 다른 분야에 관해서 왈가왈부하긴 어렵고, 본 포스팅에서는 데이터사이언스 분야에 한정해서 자격증의 필요성에 대해 이야기를 해보고자 합니다. 자격증의 종류 최근 데이터 사이언스 분야의 자격증이 많은데, 그 가운데 대표적인 자격증은 아래와 같습니다. 데이터분석준전문가(ADsP) 빅데이터분석기사 데이터분석전문가(ADP) 국가 공인 SQL 전문가 (SQLP) 국가 공인 SQL 개발자 (SQLD) 실제로 해당 자격증을 우대해주는 ..

새로운 컨텐츠로 커리어 상담을 준비해봤습니다. 요즘 바빠서 다른 컨텐츠 정리도 못하고 있지만요... 데이터 커리어 관련해서 오는 메일 가운데 잘 정리해서 공유할만한 내용을 블로그에 정리하는 컨텐츠입니다. 왜 컨텐츠 발굴에 집착하는지 스스로도 이해가 안 가지만요. 아무튼 이것저것 도움이 될만한 내용을 정리해서 올려보고자 합니다. 구독자 분의 질문을 정리하면 다음과 같습니다. 데이터 사이언티스트 직무를 희망하는 산업공학 학부생인데, 데이터 사이언스 학과로 전과하거나 복수 전공을 해야 할까요? 제가 이전에 비슷한 포스팅(링크)을 했었지만, 여기서는 산업 공학에 더 집중을 해보겠습니다. 저도 산업공학 전공자라서 산업공학 전공자 특유의 이도저도 아닌듯한 불안함을 알고 있습니다. 다양한 것을 배우긴 하는데, 수학과..

이번에는 공통 질문에 대한 답을 정리해보겠습니다. 이 질문에 대한 답은 굉장히 주관적이므로 제 답변을 참고만 하시면 될 것 같습니다. 또한 가장 요청이 많은 학사 및 석사 신입을 가정해서 쓰지 않고 제 상황(박사졸 + 경력 2년차)에 맞게 쓰는 것입니다. Q. 왜 저희 회사에 지원하셨나요? 데이터 사이언티스트의 커리어를 발전시키기 위해 지원했습니다. 새로운 도메인과 데이터에 대한 경험을 쌓는 것이 중요하다고 생각해서 현 회사에 안주하지 않고 지원하게 됐습니다. Q. 해당 직군의 매력이 무엇이라고 생각하나요? 데이터 사이언티스트의 가장 큰 매력은 아이디어와 감에만 의존하지 않고 객관적인 데이터에 기반하여 의사결정할 수 있다는 점이라고 생각합니다. 즉, 데이터를 통해 고객의 특성을 파악할 수도 있고, 문제점..

이번에 저희 회사에서 신입 채용을 진행했습니다. 서류와 코딩테스트 전형은 모두 끝났고 면접 전형이 시작됐고 제가 처음으로 데이터 사이언티스트 신입 면접에 참여했습니다. 면접 내용을 상세히 밝힐 순 없지만, 오늘 다대일 면접을 5차례 진행했고 면접과 면접 결과를 바탕으로 누구를 다음 전형에 올릴 것인지 다른 면접관과 토의하는 과정에서 제가 배운 내용을 공유합니다. 참고로 제가 모든 지원자를 면접하진 않았고, 5명 외에 다른 지원자들은 다른 면접관과 면접을 진행했습니다. 석사는 필수인가? 지원자 대부분이 컴퓨터공학, 산업공학, 통계학, 경영학 등의 석사였습니다. 제가 오늘 본 5명의 지원자 가운데 4명이 석사 졸업자 혹은 졸업예정자였고, 한 명만 학사 졸업 후 인턴 경험이 있었습니다. 비율로만 보면 당연히 ..

이번 포스팅에서는 데이터 사이언티스트의 역할과 커뮤니케이션 역량의 중요성에 대해 간략히 알아보고자 합니다. 데이터 사이언티스트의 역할 특수한 상황을 제외하면 많은 기업에서 데이터 사이언티스트는 혼자 일하지 않습니다. 데이터 사이언스를 캐글 등의 경진대회를 통해서만 접했던 사람이라면 의아할 수 있지만, 실제로 그렇게 문제와 데이터가 정리되서 데이터 사이언티스트가 해결만 해주면 되는 상황은 극히 드뭅니다. 데이터 사이언티스트는 아래와 같이 현업, PO/PM, DE와 같이 일을 합니다. 간략히 설명하면, 현업 혹은 시장에서 문제와 데이터를 들고 옵니다. 이렇게 들고온 문제와 데이터는 데이터 분석에 적합한 문제와 데이터가 아닐 가능성도 크며, 분석에 용이하게 정리되있을 가능성은 0에 수렴합니다. 그러면 PO 혹..