님이 촬영 한 사진 이안 슈나이더 on Unsplash
데이터 과학자가 되면 해당 분야를 완전히 이해하고 업계에서 성공하는 데 필요한 모든 주요 도구와 기술을 알고 있다고 생각하기 쉽습니다. 그러나 반드시 그런 것은 아닙니다. 실제로 데이터 과학은 세상 그 자체만큼이나 빠르고 쉽게 변화합니다.
물론 데이터 과학은 그 어느 때보다 중요합니다. 업종에 관계없이 조직에서 사용 데이터 과학 받는 사람 :
- 제품 및 서비스를 보다 효과적으로 마케팅
- 이상적인 청중이 누구인지 결정
- 중대한 비즈니스 결정 등
따라서 데이터 과학자는 데이터 세트에 대한 결과를 수집, 분석 및 게시하는 전문가입니다. 데이터 과학이 미래에 그 중요성이 줄어들 가능성은 거의 없지만, 시대에 따라 데이터 분석 방법이 변화하거나 주요 지표가 변화함에 따라 산업이 변화함에 따라 의심의 여지가 없습니다.
데이터 과학자라면 다음을 수행해야 합니다. 산업과 함께 진화하다 정체 상태를 유지하기 보다는. 업계와 함께 성장하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 더 나은 고용 및 판촉 기회를 갖습니다.
- 당신의 분야를 더 잘 이해하십시오
- 특히 마케팅에 데이터를 사용하는 경우 고객이나 회사에 더 많은 영향을 미치십시오.
상인이 기술 세트에서 성장해야 하는 것처럼 데이터 과학자도 우리가 살고 있는 끊임없이 변화하는 세상에서 성장해야 합니다. 이제 경력을 발전시키면서 데이터 과학 기술을 발전시킬 수 있는 방법을 분석해 보겠습니다.
블로그/출판사와 함께 새로운 개발 소식 확인
특히 데이터 과학 및 기술 또는 금융과 같은 유사 산업을 위한 블로고스피어는 그 어느 때보다 더 크고 강력합니다. 이것은 일선 데이터 과학자나 화제의 기술을 사용하는 사람들에게 좋습니다.
왜요? 데이터 과학자가 다음과 같은 새로운 개발 상황을 쉽게 파악할 수 있기 때문입니다. 기계 학습, 업계가 어떻게 진화하는지 주시하고 데이터 과학 자체에 대한 블로그 게시물을 읽는 것만으로 새로운 것을 배우십시오.
이것은 당신의 경력과 정신 건강에 좋을 뿐만 아니라 당신의 데이터 과학의 이해 전문으로. 또한 기본적으로 데이터 과학을 얼마나 잘하든 간에 이해에 최소한 몇 가지 간격이 있을 가능성이 있습니다.
좋은 소식: 데이터 과학 블로그와 출판된 연구 논문은 종종 이러한 격차를 메우고 업계 전반에 대한 보다 전체적인 이해를 제공할 수 있습니다. 무엇보다도, 건강한 블로깅 습관을 들이면 중년 이상까지 도움이 되는 학습 루틴을 유지하게 될 것입니다.
간단히 말해서 데이터 과학에 대한 블로깅과 연구 논문 읽기는 비판적 사고와 데이터 과학 및 분석에 대한 쓰기 및 읽기에 대한 적절한 훈련을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
어떤 경우에는 새로운 개발 상황을 파악하는 것이 더 나은 급여를 받는 직위에 지원할 때 더 매력적인 고용에 도움이 될 수 있습니다.
정기적으로 더 높은 급여를 받는 직책에 지원하십시오
급여가 더 좋은 직책에 지원하는 것과 관련하여 모든 데이터 과학자는 가능한 한 자신의 경력과 급여 범위에서 발전할 수 있는 기회를 찾아야 합니다.
직원들이 한 회사에서 20년 이상을 보내는 경제 환경은 이미 오래전에 지났습니다. 이제 데이터 과학자 용병이 되어 가장 많은 돈을 지불하는 사람에게 전문 기술을 판매할 때입니다.
이것은 물론 지갑과 마찬가지로 경력 궤적에 좋습니다. 그러나 항상 데이터 과학 분야의 최전선에 서도록 하는 것도 좋습니다. 더 높은 급여를 받는 직위에 지원하고 고용되면 새로운 데이터 과학 기술 및 기술과 상호 작용할 수 있는 더 큰 기회를 갖게 됩니다.
결과? 당신은 더 우수하고 다재다능한 데이터 과학자가 되며 승진이나 더 높은 보수를 받다 미래에. 여러 면에서 공격적으로 새로운 직책이나 승진을 추구하는 것은 눈덩이 효과입니다. 여기서 새로운 일자리 지원이 더 쉬워지고 이 전략을 추구할수록 더 성공하게 됩니다.
추구 사이드 프로젝트
주요 경력 초점이나 목표를 갖는 것이 중요하지만, 다음 목록을 작성하는 것도 중요합니다. 사이드 프로젝트 당신은 당신의 자유 시간에 할 수 있습니다.
사실을 직시하세요. 대부분의 데이터 과학 작업은 그다지 재미있지 않습니다. 특히 단순히 급여를 받기 위해 하는 경우에는 더욱 그렇습니다. 그러나 많은 데이터 과학자들은 원래 데이터 과학 전반에 대한 열정 때문에 이 분야에 뛰어들었습니다.
앱 개발, Statista에서 데이터 세트 분석 등과 같은 사이드 프로젝트를 수행하여 해당 분야에 대한 열정을 유지하고 자신을 즐길 수 있습니다.
예를 들어, 최근 조사에 따르면, 응답자의 62 % 앱으로 투자를 관리하는 것을 선호합니다. 따라서 누가 데이터 중심 투자 애플리케이션을 시작하는 것이 더 낫습니까? 아주 당신 같은 데이터 과학자보다 이 사람들의 욕망에 더 적합합니까?
위의 예에서 볼 수 있듯이 사이드 프로젝트는 다음을 수행할 수 있는 좋은 기회이기도 합니다. 포트폴리오 구축, 이를 활용하여 더 높은 급여를 받는 직위도 얻을 수 있습니다. 사이드 프로젝트는 종종 기존의 위치에서 하지 않는 방식으로 창의적인 데이터 과학 근육을 유연하게 할 수 있는 기회를 제공합니다.
온라인 챌린지로 계속 연습하세요
마지막으로, 온라인 리소스를 사용하여 데이터 과학을 연습하여 기술을 날카롭게 유지하고 갈 준비를 하십시오. 인터넷에는 다음과 같이 기술을 시험할 수 있는 도전적인 기회가 많이 있습니다.
- 데이터 과학 알고리즘 튜토리얼
- 알고리즘 논리 문제
- 코딩 도전
- 통계 테스트
- 그리고 더
더 좋은 점은 일부 온라인 챌린지입니다. 인증서와 함께 오세요 이력서나 LinkedIn 프로필에 넣을 수 있습니다. 다시 한 번, 이러한 과제를 완료하고 관련 인증서를 취득하면 꿈의 직책이 가능해지면 더 매력적인 고용이 될 수 있습니다.
전반적으로 데이터 과학자로서 성장하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 특히 새로운 전문가가 인력에 합류하여 경쟁자가 됨에 따라 더욱 그렇습니다. 위의 조언을 따르면 해당 분야의 새로운 기술 및 개발에 대한 완전한 지식을 갖춘 예리한 눈과 미래 지향적인 데이터 과학자로 남게 될 것입니다.
나흘 라 데이비스 소프트웨어 개발자이자 기술 작가입니다. 전 시간을 기술 저술에 전념하기 전에 그녀는 삼성, 타임 워너, 넷플릭스, 소니를 고객으로 하는 Inc. 5,000 경험 브랜딩 조직에서 리드 프로그래머로 일할 수 있었습니다.
출처: https://www.kdnuggets.com/2022/01/grow-data-scientist-everchange-world.html
