[PART 1 데이터 과학 시작하기]
CHAPTER 1 데이터 과학이란?
1.1 데이터 과학이란 무엇인가
1.2 여러 가지 데이터 과학 업무
1.3 자신만의 길 정하기
1.4 로버트 창 인터뷰
1.5 마치며
CHAPTER 2 데이터 과학 기업
2.1 MTC: IT 대기업
2.2 HandbagLOVE: 소매 업체
2.3 Seg-Metra: 스타트업
2.4 Videory: 중견기업
2.5 Global Aerospace Dynamics: 공공조달 대기업
2.6 다섯 개의 가상 기업 정리
2.7 랜디 우 인터뷰
2.8 마치며
CHAPTER 3 기술 익히기
3.1 데이터 과학 학위 취득하기
3.2 부트캠프 참여하기
3.3 본인 회사에서 데이터 과학 업무 보기
3.4 독학하기
3.5 선택하기
3.6 줄리아 실기 인터뷰
3.7 마치며
CHAPTER 4 포트폴리오 작성하기
4.1 프로젝트 만들기
4.2 블로그 시작하기
4.3 프로젝트 예시
4.4 데이비드 로빈슨 인터뷰
4.5 마치며
1부 참고 자료
[PART 2 데이터 과학 직무 찾기]
CHAPTER 5 탐색: 본인에게 적합한 직무 찾기
5.1 직무 찾기
5.2 지원할 직무 결정하기
5.3 제시 모스티팍 인터뷰
5.4 마치며
CHAPTER 6 지원: 이력서와 커버레터
6.1 이력서의 기본
6.2 커버레터의 기본
6.3 다듬기
6.4 추천서
6.5 크리스틴 케러 인터뷰
6.6 마치며
CHAPTER 7 면접: 어떻게 대처할 것인가
7.1 기업이 원하는 것은 무엇인가
7.2 1단계: 1차 전화 면접
7.3 2단계: 대면 면접
7.4 3단계: 케이스 면접
7.5 4단계: 최종 면접
7.6 제안
7.7 라이언 윌리엄스 인터뷰
7.8 마치며
CHAPTER 8 제안: 수락 내용 인지하기
8.1 제안 과정
8.2 제안 받아들이기
8.3 협상
8.4 협상 전략
8.5 두 개의 ‘좋은’ 제안 중
인공지능, 빅데이터 시대를 이끌어갈 데이터 과학자로
성장할 수 있도록 단계별로 안내하는 실전 입문서
국내외 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
