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구직 활동을 하는 것은 힘든 일입니다. 두 가지 방법이 없습니다. 이력서 보내기, 자기 소개서 다시 쓰기, 지원하고 답변을 기다리는 것 사이의 끝없는 기다림(또는 그냥 유령이 되는 것) – 재미가 없습니다.

좋은 소식은 예전보다 훨씬 쉬워졌다는 것입니다. 더 이상 편지를 직접 우편으로 보내거나 반납할 필요가 없습니다. 몇 번의 버튼 클릭만으로 많은 응용 프로그램을 수행할 수 있습니다. 꿈의 데이터 과학 직업을 찾고, 지원하고, 실제로 얻을 가능성을 높여주는 전문 구인 게시판, 인터뷰 준비 도구, 추가 리소스가 많이 있습니다.

데이터 과학 직업을 얻기 위해 손쉽게 이용할 수 있는 최고의 무료 리소스에 대해 이야기해 보겠습니다.

자격 증명을 백업할 수 있는 기술이 없다면 이력서가 얼마나 빛나는지는 중요하지 않습니다. 데이터 과학 기술을 습득하는 가장 좋은 방법 중 하나는 자신만의 프로젝트를 수행하는 것입니다.

데이터 과학 프로젝트에 대한 아이디어를 얻는 것이 때로는 까다롭습니다. 카글 Kaggle은 방대한 데이터 세트 로그와 머신 러닝 대회를 주최하며 다양한 프로젝트를 해결하는 방법에 대한 답변과 다양한 접근 방식을 제공합니다.
 

출처: https://www.kaggle.com/datasets
 

실제 시나리오에서 데이터 과학 기술을 적용하고, 피드백을 받고, 다른 사람의 솔루션에서 배울 수 있기 때문에 훌륭한 리소스입니다. 그뿐만 아니라 실제로 Kaggle 대회에서 우승한다면 이는 모든 고용주에게 약간의 유연성을 제공할 수 있습니다. 대부분의 데이터 과학자는 Kaggle에 대해 알고 있으며 이러한 문제를 해결할 수 있다는 사실에 깊은 인상을 받을 것입니다.

즉, Kaggle이 제공하는 가장 가치 있는 자산은 실제 데이터와 실제 문제입니다. 이는 업계 수준의 문제에 대한 귀중한 노출을 제공하고 최고의 기업이 주목받을 수 있는 기회를 제공합니다.

나는 창립자로서 여기에 약간 편견을 가질 수 있습니다. 스트라타스크래치, 하지만 진짜 문제를 발견했기 때문에 회사를 설립했습니다. 데이터 과학 인터뷰를 준비하는 것이 어렵다는 것입니다. 그래서 최대한 많은 회사의 면접 질문을 모아서 난이도, 질문 유형, 회사별로 분류하기 시작했습니다. 그 결과, 코딩과 비코딩 모두를 포함한 1000개가 넘는 실제 인터뷰 질문과 정말 난처한 경우를 위한 솔루션이 포함된 데이터베이스가 탄생했습니다.

데이터 과학 직무에 대한 인터뷰 경험에 따르면 기술을 갖추는 것뿐만 아니라 침착함을 유지하고 어떤 일이 닥치더라도 생각해 볼 수 있는 것도 중요합니다. 여러분이 상상할 수 있듯이, 이전에 인터뷰 질문(또는 그 변형)을 본 적이 있다면 그렇게 하는 것이 훨씬 더 쉽습니다.

인터뷰를 준비할 때뿐만 아니라 데이터 과학 구직의 모든 단계에서 인터뷰 질문을 연습하는 것도 좋은 생각입니다. IRL 인터뷰 질문을 연습하면 데이터 과학 회사가 해결에 관심이 있는 문제는 물론 학습 또는 연마에 집중해야 하는 기술에 대한 감각을 얻을 수 있습니다.

재미있는 사실: 동안 EDX 과 Coursera 매우 비싼 데이터 과학 과정이 있는 경우, 과정을 청강하기만 하면 동일한 지식을 모두 무료로 얻을 수 있습니다. 이는 확실히 귀중한 성과에 대한 인증서를 받을 수는 없지만 세계적 수준의 강의, 튜토리얼 및 가이드를 무료로 받을 수 있음을 의미합니다.

출처: https://www.edx.org/verified-certificate
 

관심 있는 정보가 포함된 강좌를 찾아 감사 모드에서 등록하세요. 이를 사용하여 이력서의 약점을 보완하고, 포트폴리오 프로젝트를 수행하는 기술을 배우거나, 열정적인 주제를 탐색할 수 있습니다.

이 페이지를 읽고 있는 중입니다. KDNuggets, 따라서 데이터 과학 직업을 구하는 데 유용한 리소스라는 것을 이미 알고 있어야 합니다. KDNuggets는 블로그 게시물만 제공하는 것이 아닙니다. 있다 데이터 세트 (다시 말하지만, 프로젝트에 유용함), 라이브 및 가상 이벤트 (네트워킹에 적합), 프로그래밍 컨닝 페이퍼, 큐레이팅 도구 추천.

나는 던지고있다 데이터 과학을 향해, 튜토리얼, 가이드, 사용법, 개인적인 이야기와 경험 등이 담긴 또 다른 블로그이기 때문입니다. 일부 이야기는 유료화되어 있지만 대부분은 무료입니다. TDS 홈페이지를 쉽게 탐색하여 작가 이름 옆에 작은 별표가 없는 무료 이야기를 찾아볼 수 있습니다.

간단히 말해서, 데이터 과학 직업을 얻는 가장 좋은 방법 중 하나는 다른 데이터 과학자로부터 배우는 것입니다. 이들 중 다수는 귀하가 읽고 즐길 수 있도록 온라인에 무료로 콘텐츠를 게시할 정도로 친절합니다.

데이터 과학 구직을 어디서 시작해야 할지 모르시나요? LinkedIn 및 인디드와 같은 전통적인 경쟁업체는 거래량 측면에서 확실히 승리하지만 저는 웰파운드 선별된 측면에 대한 데이터 과학 일자리를 찾으세요.

Wellfound는 다른 구인 게시판에 비해 몇 가지 장점이 있습니다. 첫째, 필터링 옵션이 강력합니다. 투자 라운드, 급여, 자본, 시장, 회사 규모 등을 기준으로 일자리를 쉽게 찾을 수 있습니다.

둘째, 주로 스타트업입니다. FAANG 일자리를 구하려고 노력했지만 실패했다면 이제는 다른 분야로 시선을 돌려야 할 때일 수 있습니다. 스타트업은 데이터 과학 인재를 찾고 있으며, 조금 덜 전통적인 고용주를 고려하여 시야를 넓힐 수 있다면 더 나은 행운을 누릴 수 있습니다.

셋째, 조금 더 새롭고 신선해서 더 나은 취업 경험이 될 것 같습니다. 이 기능에는 누가 회사에 투자했는지, 채용 담당자가 지원자를 얼마나 최근에 검토했는지 알려주고 Glassdoor에서 리더십 및 생활/일 균형 평가에 대한 통계를 가져오는 것이 포함됩니다.

출처: https://wellfound.com/

취업은 결코 즐겁지 않고, 회사가 유령을 더 많이 뽑는다는 점에서 올해는 더 나쁜 것 같습니다. 여러 차례의 인터뷰를 통해 그 자리가 실제로 내부적으로 채워졌다고 말하거나 그냥 똑바로 앉게 만들었습니다. 존재하지 않는 채용 공고 게시 잠재적 투자자들 앞에서 자신을 더 좋아 보이게 만들기 위해. 아마도 당신은 심지어 사기 채용 공고.

이 무료 리소스 목록이 귀하의 삶을 좀 더 쉽게 만들어주기를 바랍니다. 이 5가지 무료 도구를 사용하면 이상적인 데이터 과학 직업을 찾고 얻을 수 있는 더 나은 준비를 갖추게 될 것입니다.
 
 

네이트 로시디 데이터 과학자이자 제품 전략 분야의 전문가입니다. 그는 또한 분석을 가르치는 부교수이기도 하며, 데이터 과학자가 상위 기업의 실제 인터뷰 질문을 사용하여 인터뷰를 준비하는 데 도움이 되는 플랫폼인 StrataScratch의 창립자이기도 합니다. Nate는 취업 시장의 최신 동향에 대해 글을 쓰고, 인터뷰 조언을 제공하고, 데이터 과학 프로젝트를 공유하고, SQL의 모든 것을 다룹니다.

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