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데이터 과학자 되는 법
취업, 이직부터 탄탄한 커리어를 쌓는 방법까지
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소개
목차
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[PART 1 데이터 과학 시작하기]CHAPTER 1 데이터 과학이란?1.1 데이터 과학이란 무엇인가1.2 여러 가지 데이터 과학 업무1.3 자신만의 길 정하기1.4 로버트 창 인터뷰1.5 마치며CHAPTER 2 데이터 과학 기업2.1 MTC: IT 대기업2.2 HandbagLOVE: 소매 업체2.3 Seg-Metra: 스타트업2.4 Videory: 중견기업2.5 Global Aerospace Dynamics: 공공조달 대기업2.6 다섯 개의 가상 기업 정리2.7 랜디 우 인터뷰2.8 마치며CHAPTER 3 기술 익히기3.1 데이터 과학 학위 취득하기 3.2 부트캠프 참여하기3.3 본인 회사에서 데이터 과학 업무 보기 3.4 독학하기3.5 선택하기3.6 줄리아 실기 인터뷰3.7 마치며CHAPTER 4 포트폴리오 작성하기4.1 프로젝트 만들기 4.2 블로그 시작하기 4.3 프로젝트 예시4.4 데이비드 로빈슨 인터뷰4.5 마치며 1부 참고 자료[PART 2 데이터 과학 직무 찾기]CHAPTER 5 탐색: 본인에게 적합한 직무 찾기5.1 직무 찾기5.2 지원할 직무 결정하기5.3 제시 모스티팍 인터뷰5.4 마치며CHAPTER 6 지원: 이력서와 커버레터6.1 이력서의 기본6.2 커버레터의 기본6.3 다듬기6.4 추천서6.5 크리스틴 케러 인터뷰6.6 마치며CHAPTER 7 면접: 어떻게 대처할 것인가7.1 기업이 원하는 것은 무엇인가7.2 1단계: 1차 전화 면접7.3 2단계: 대면 면접 7.4 3단계: 케이스 면접7.5 4단계: 최종 면접 7.6 제안7.7 라이언 윌리엄스 인터뷰7.8 마치며CHAPTER 8 제안: 수락 내용 인지하기8.1 제안 과정8.2 제안 받아들이기8.3 협상8.4 협상 전략8.5 두 개의 ‘좋은’ 제안 중 무엇을 선택해야 할까?8.6 브룩 왓슨 마두부온우 인터뷰8.7 마치며2부 참고 자료[PART 3 데이터 과학자로 자리잡기]CHAPTER 9 회사에서의 첫 달9.1 첫 달9.2 생산적인 업무9.3 회사에서 첫 번째 데이터 과학자인 경우9.4 직무가 기대와 다를 때9.5 자비스 밀러 인터뷰9.6 마치며CHAPTER 10 효과적으로 분석하기10.1 요청10.2 분석 계획10.3 분석하기10.4 꾸미기10.5 힐러리 파커 인터뷰10.6 마치며CHAPTER 11 모델을 제품으로 배포하기11.1 제품을 배포하는 것이란?11.2 제품 생산 시스템 만들기11.3 시스템 실행을 유지하기11.4 정리 11.5 헤더 놀리스 인터뷰11.6 마치며CHAPTER 12 이해관계자와 협업하기12.1 이해관계자의 유형12.2 이해관계자와 협업하기12.3 업무 우선순위 정하기12.4 정리12.5 사드 스노든 아킨툰드 인터뷰12.6 마치며3부 참고 자료[PART 4 데이터 과학자로 성장하기]CHAPTER 13 데이터 과학 프로젝트를 실패할 때13.1 데이터 과학 프로젝트를 실패하는 이유13.2 리스크 관리13.3 프로젝트를 실패했을 때 해야 할 것13.4 미셸 케임 인터뷰13.5 마치며CHAPTER 14 데이터 과학 커뮤니티 참여하기14.1 포트폴리오 관리하기14.2 콘퍼런스 참석하기14.3 강연하기14.4 오픈 소스에 기여하기14.5 번아웃을 인지하고 극복하기14.6 러네이 티테 인터뷰14.7 마치며CHAPTER 15 품위 있게 퇴사하기15.1 퇴사 결정하기15.2 첫 회사를 구할 때와의 차이15.3 현재 회사에서 새로운 직무 찾기15.4 조언15.5 어맨다 카사리 인터뷰15.6 마치며CHAPTER 16 한 단계 올라가기16.1 관리자의 길16.2 수석 데이터 과학자의 길16.3 독립 컨설턴트의 길16.4 커리어 맵 정하기16.5 앤절라 바사 인터뷰16.6 마치며4부 참고 자료APPENDIX A 면접 질문A.1 코딩과 소프트웨어 개발A.2 SQL과 데이터베이스A.3 통계와 머신러닝 A.4 인성 A.5 사고력이 필요한 질문
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저자 소개 3
Jacqueline Nolis
주로 클라이언트 응용프로그램을 개발하는 소프트웨어 엔지니어. 운이 좋게도 플러터 출시 초창기부터 여러 회사에서 플러터 개발 경험을 쌓았다. Flutter by Example(FlutterByExample.com)의 운영자다. 많은 사람이 유용한 기술을 이용할 수 있도록 장벽을 없애는 일을 즐긴다.
Emily Robinson
와비 파커(Warby Parker)의 시니어 데이터 과학자. 경영학 석사 학위가 있다. 리더십, 협상에 학문적인 배경을 두고 있으며, STEM 분야 중 저평가된 몇몇을 경험했다.
경북대학교에서 기계공학 및 컴퓨터공학을 전공하고 있으며, 여러 방면의 공학 기술과학문에 관심이 많다. 대학 입학 전 프로그래밍에 관심을 갖기 시작한 후부터 C, 파이썬, 웹 언어, 오픈소스 임베디드 개발을 하게 됐다. 최근에는 머신 러닝과 딥러닝에 관련해 공부하고 있으며, 관련 도서를 찾고 읽는 데 푹 빠져 있다. 회사에 연연하지 않고 원하는 일과 연구에 몰입할 수 있는 라이프를 추구한다. 옮긴 책으로 『파이썬을 이용한 데이터 분석』(에이콘, 2018)이 있다.
품목정보
- 발행일
- 2021년 12월 10일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 4.41MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 373쪽 ?
- ISBN13
- 9791162246412
출판사 리뷰
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인공지능, 빅데이터 시대를 이끌어갈 데이터 과학자로 성장할 수 있도록 단계별로 안내하는 실전 입문서국내외 데이터 산업 시장이 성장하면서 데이터 직무 인력의 수요도 함께 증가하고 있다. 그중 데이터 과학자는 머신러닝 엔지니어와 함께 21세기 최고 유망 직종으로 떠오른 가장 매력적인 직업 중 하나다. 하지만 국내에서는 데이터 과학자가 데이터 애널리스트, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어와 광범위하게 혼용 되고 있어 데이터 과학자가 되기 위한 과정에 대해 일목요연하게 정리한 내용을 찾기 쉽지 않다.이런 어려움을 겪고 있는 비전공자, 전공자 그리고 실무자들에게 이 책은 데이터 과학 분야의 진로에 관한 길잡이가 되어준다. 다양한 사례가 가득 담겨 있어 데이터 과학자를 꿈꾸는 모든 이의 궁금함을 시원하게 해결해줄 것이다. 데이터 과학의 기본 개념부터 다양한 기업에서 ‘데이터 과학자’가 실제 어떤 업무를 수행하는지 살펴보고, 나에게 맞는 회사를 찾아 정착하는 방법까지 모두 살펴본다. 각 장의 끝에 실린 여러 데이터 과학자의 인터뷰를 통해 실제로 일해보지 않으면 느껴볼 수 없는 훌륭한 교훈도 얻을 수 있다.비전공자에게는 앞으로의 방향을, 실무자에게는 커리어를 향상하는 방법을, 퇴사를 고민하는 이에게는 품위 있게 퇴사하고 성공적으로 이직하는 방법을 안내한다. 이 책을 읽는 모두가 프로젝트와 팀을 성공으로 이끄는 훌륭한 데이터 과학자로 거듭나길 바란다.주요 내용● 데이터 과학 포트폴리오를 작성하는 노하우● 협업 부서의 제안을 가늠하고 협상하는 법● 나에게 맞는 회사를 찾아 정착하는 법 ● 현명하게 퇴사하고 이직하기● 다양한 업계의 데이터 과학자 인터뷰
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