[리뷰]데이터 과학자 되는 법

 

[도서 소개]

최상위 데이터 과학자로 성장하도록 이끌어주는 최고의 실전 가이드

 

이 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.

 

[목차]

[PART 1 데이터 과학 시작하기]

CHAPTER 1 데이터 과학이란?

CHAPTER 2 데이터 과학 기업

CHAPTER 3 기술 익히기

CHAPTER 4 포트폴리오 작성하기

 

[PART 2 데이터 과학 직무 찾기]

CHAPTER 5 탐색: 본인에게 적합한 직무 찾기

CHAPTER 6 지원: 이력서와 커버레터

CHAPTER 7 면접: 어떻게 대처할 것인가

CHAPTER 8 제안: 수락 내용 인지하기

 

[PART 3 데이터 과학자로 자리잡기]

CHAPTER 9 회사에서의 첫 달

CHAPTER 10 효과적으로 분석하기

CHAPTER 11 모델을 제품으로 배포하기

CHAPTER 12 이해관계자와 협업하기

 

[PART 4 데이터 과학자로 성장하기]

CHAPTER 13 데이터 과학 프로젝트를 실패할 때

CHAPTER 14 데이터 과학 커뮤니티 참여하기

CHAPTER 15 품위 있게 퇴사하기

CHAPTER 16 한 단계 올라가기

 

[대상 독자]

- 데이터 과학자가 되고 싶은데 무엇부터 시작해야 할지 모르는 비전공자

- 커리어를 어떻게 쌓아가야 할지 모르는 주니어 개발자

- 데이터 과학 직무가 너무 다양한 형태로 존재해서 취업 준비가 막막한 취준생

- 이직 준비를 어떻게 해야 할까 하는 시니어 개발자

 

[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

 

[서평]

4차 산업으로 갈때 인공지능, 빅데이터 시대를 이끌어 갈때 가장 유망한 직종을 뽑는다면 바로 데이터 과학자 일것이다. 

 

이 책에서는 데이터 과학 분야에서 경력을 어떻게 시작해야 하는지, 데이터 과학자의 역할, 필요한 기술 습득 방법, 데이터 과학 분야에서 일하기 위한 과정을 안내 하고 있다. 

 

이 책의 구성으로는 전체 4부로 되어 있다.

1부에서는 데이터 과학이 무엇이고 어떤 기술이 필요한지를 다루고 있다.

 1장에서는 데이터 과학자의 역할과 직함에 따른 여러 직무를 소개한다.

 2장에서는 데이터 과학자가 있는 가상 기업 다섯 개를 예시로 소개한다. 각 회사의 문화와 유형이 데이터 과학 직무에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다.

 3장에서는 데이터 과학자가 되는데 필요한 기술을 습득하는 다양한 방법에 대해 배운다.

 4장에서는 데이터 과학 포트폴리오를 구축하기 위해 프로젝트를 만들고 공유하는 방법을 살펴본다.

 

2부에서는 데이터 과학 직무의 구직 과정을 설명한다.

 5장에서는 실제 채용되었던 직무와 지원할 만한 직책을 찾는 방법에 대해 소개한다.

 6장에서는 커버레터와 이력서 작성한 후 직무별로 이력서를 다듬는 방법을 설명한다.

 7장에서는 면접 과정과 기대 사항을 자세히 살펴본다.

 8장에서는 제안을 받은 후 처우를 협상하는 방법에 대해 살펴본다.

3부에서는 데이터 과학 직무를 시작한 몇 달간 볼 수 있는 기본적인 사항을 설명한다.

 9장에서는 데이터 과학 업무를 시작한지 몇 달간 무엇을 기대해야 하는지, 이를 최대한 활용하는 방법은 무엇인지 알아본다.

 10장에서는 데이터 과학 직무의 핵심 요소인 분석 과정을 살펴본다.

 11장에서는 엔지니어링 기반 직무에서 필요한 머신러닝 모델을 제품에 투입하는 데 초점을 맞췄다.

 12장에서는 데이터 과학자로서 이해관계자와 소통하는 방법을 설명한다.

 

4부에서는 경력을 계속 발전시키고자 하는 경험 많은 데이터 과학자를 주제로 살펴본다.

 13장에서는 실패한 데이터 과학 프로젝트를 처리하는 방법을 설명한다.

 14장에서는 발표, 오픈소스 기여와 같은 활동을 통해 규모가 큰 데이터 과학 커뮤니티의 일원이 되는 방법을 설명한다.

 15장에서는 데이터 과학 분야의 직업을 그만두게 되는 상황에 대한 지침을 준다.

 16장에서는 데이터 과학자가 기업의 성장 단계에 따라 얻을수 있는 역할은 무엇인지 다룬다.

 

마지막에 30개 이상의 예상 면접 질문과 모범답안 및 설명을 부록에 실려 있다. 추후 면접을 준비 할때 참고가 될것이다. 

 

데이터 과학자가 아니라면 처음부터 순서대로 읽는것을 추천한다. 만약 데이터 과학자라면 3부의 9장부터 읽어 보면 될것이다. 또한 해당 주제가 데이터 과학자의 경력과 어떤 관련이 있는지 이야기하는 다양한 업계의 데이터 과학자의 인터뷰가 실려 있다. 데이터 과학 분야에서의 기여도와 데이터 과학자의 흥미로운 경험을 엿볼수 있다.

 

데이터 과학자로 시작 했다면 어떻게 경력을 쌓고 성장 해야 하는지에 대한 방향에 대해서도 배울수 있다. 그리고 데이터 과학계의 더 큰 역할은 물론 선임 데이터 과학자가 될 수 있는 노하우와 인사이트를 얻을수 있다.

 

이책의 독자 대상은 데이터 괗가 분야에 진출 하지 않았지만 이를 고려하는 사람뿐만 아니라 데이터 과학 분야에서 일한지 얼마 안된 주니어들을 위한 책이다. 이 책에서는 데이터 과학자가 되는데 필요한 기술, 경력을 쌓는 방법, 면접, 그리고 협상과 같은 여러 가지 주제는 데이터 과학 분야의 경력을 쌓는데 도움이 될것이다.

 

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."