상세정보
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데이터 과학자 되는 법
- 저자
- 에밀리 로빈슨,재클린 놀리스 저/이창화 역
- 출판사
- 한빛미디어
- 출판일
- 2021-12-10
- 등록일
- 2022-01-06
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 8MB
- 공급사
- YES24
- 지원기기
-
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책소개
최상위 데이터 과학자로 성장하도록 이끌어주는 최고의 실전 가이드이 책은 데이터 과학 분야에 진출한 모든 이를 위한 실전 입문서다. 데이터 과학자로 취업하는 방법과 커리어를 탄탄하게 쌓는 노하우를 상세히 소개한다. 또한 다양한 업계에 종사하는 데이터 과학자들의 인터뷰를 참고해 실무 적응 능력을 키우고 자신의 커리어를 한 단계 향상할 수 있도록 구성했다. 미래의 데이터 과학자는 다른 지원자와 차별화된 이력서를 작성하는 방법을 배울 수 있으며, 30여 가지 면접 예상 질문과 모범 답안으로 면접 노하우를 습득할 수 있다. 현업 데이터 과학자는 회사의 복잡한 요구 사항을 해석하고 까다로운 이해관계자들과 소통하는 능력을 얻을 것이다. 이 책을 통해 현재 직면한 어려움을 극복하고 더 나은 데이터 과학자로 성장하길 바란다.
저자소개
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.
목차
[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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