2024.05.06 | 데이터리안 : 생성형 AI 시대의 데이터 사이언스 후기

 

https://datarian.io/blog/replay-seminar-2024-may

 

Q. 취준 중인 사람이 어떻게 준비?

• 기본기 (통계 개념,,,)
• 챗 지피티를 끼고 산다 (인터뷰 질문하고 평가)
• 시뮬레이션 데이터로 연습
• 기본에 대한 응용능력
• 주변에 공개된 데이터로 문제 해결 경험
• 결과를 간단한 리포트로 제작
• 문제 정의, 가공, 리포팅 시각화로 구조되어 있으니 각 단계에서 꾸준히 연습해보기

 

Q. 실제로 개인프로젝트를 통해 문제해결 경험을 쌓는 다고 할 때, 그 결과가 엄청 대단하지 않더라고 제가 정의한 문제와 그걸 해결하면서 데이터를 활용한 경험이라면 취업 준비하는 입장에서 충분할까요?

• 일단 프로젝트를 통한 문제해결경험 자체가 인터뷰 에 도움이 될것 같고요
• 저는 개인프로젝트를 많이 하시는 분들의 열정을 사는 부분도 있습니다.

 

Q. 주니어 역량

 

데분

데싸

하드스킬 자주 사용하는 툴 숙지 (SQL 등) 업무에서 새롭게 사용하는 툴 배우기 (GA4) 소프트 스킬 분석적 시각 (분석 프레임워크에 대한 이해 포함) 문제를 해결하는 적극적 성격

성장 가능성, 했던 업무보다 학습 연구 커뮤니티 활동을 봄 (없다고 마이너스는 아님, 특출난게 있으면 +ex 발표 경험이나 정리 등등) 기본기 (모든 단계에 걸친, 문제에서 필요한 데이터 유추, 수집, 검증, 가공, 시각화, 모델링, 주의사항을 알고 있는지) 글을 잘 쓰는 것도 중요한 스킬 파이썬을 많이 사용 분석적으로 사고하는가? 상관관계와 인과관계 구분 사용자 특성에 따라 구분해서 보기 모르는 것을 부끄러워하지 않고 해결하는 성격 분석가는 데이터를 직접 만드는 것이 아니라 물어봐야하는 경우가 많음 문제해결을 위한 마인드 주로 SQL을 많이 사용하고 필요할 때만 python을 사용하는 경우가 있었음 스타트업에서 더 요구되는 역량 GA (구글 애널리시스) 큰 회사는 데이터를 적재하는 사람이 있음 스타트업은 엔지니어가 많지 않은 경우가 많음 사용자 행동 데이터를 스스로 적재할 수 있으면 좋다