데이터사이언스에 관해 이리저리 검색해서 정보들을 읽고 있습니다. 그 중 어느 분은 '데이터사이언티스트'라면 수리적 사고가 고도로 훈련되어야만 모델을 개발하거나, 기존에 개발된 모델 중 어느 것이 당면한 데이터에 적합한지를 판단할 수 있다고 쓴 글을 보았습니다. 수리적 사고가 충분히 숙달되지 않는다면, 그건 그저 파이썬 러이브러리 가져다 쓰는 일 밖에 되지 않는다면서요. 일견 타당하다고 보이면서도, 그럼 수리적 사고가 어느 수준까지 훈련되어야 하는지 모르겠습니다. 실제 모델을 개발하거나 기존 모델 중 선택할 경우 수리적 사고가 어느 정도 필요한지 알고 싶습니다. 항상 귀중한 정보를 공유해 주셔서 감사합니다.
영상에 포함했다가 편집하면서 잘라낸 부분에 관련된 내용이 있었는데, 모델 개발 자체는 수리적 사고가 많이 필요한게 당연하나, 그런 데이터 사이언티스트의 비율이 높지는 않습니다. 어느것이 적합한 모델인가를 판단하기 위해서 그렇게 높은 수리적 사고를 요구하지는 않습니다. 알고리즘을 이해하고 장단점을 이해할 수 있는 정도면 됩니다. 기본적으로 파이썬 라이브러리를 가져다 쓰는 일이라는데에는 저도 동의하지만, 거기에 +알파를 할 부분도 많습니다. 캐글 컴피티션이 좋은 예겠죠. 모두가 동일한 라이브러리를 쓰지만 결과는 천차만별입니다. 그렇다고 알고리즘을 개발한 사람이 탑티어에 드는것도 아니구요.
안녕하세요. 항상 좋은 영상으로 실무 관련 지식을 알려주셔서 감사합니다. 패스트캠퍼스에서 강의를 찾아봤는데 데싸노트님의 강의가 어떤 것인지 바로 찾을 수가 없더라고요. 여러 패키지들 중에 하나에 참여하신 것인가요? 강의를 꼭 들어보고 싶은데 알려주시면 감사하겠습니다~ 그리고 궁금한 점이 있는데요. 현업에서 웹을 크롤링해서 데이터를 수집하는 일도 하고 계신지 궁금합니다. 그리고 크롤링을 해보니 요즘에는 보안 때문에 셀레니움 같은 것을 이용해도 자료를 가져올 수 없던데 그런 문제는 어떻게 해결하시는지도 궁금합니다. 다음 영상도 기대하겠습니다. ^^
"파이썬을 활용한 이커머스 데이터 분석" 이름으로 올라가있습니다. 제가 조만간 추천할만한 강의들 정리한 영상 업로드 예정인데, 그거 보고 결정하세요~ 제 강의 말고도 세상에 좋은 강의는 많으니까요 ^^; 그리고 저는 회사 내부데이터만 다루고 있어서 따로 크롤링을 쓸 일은 없습니다. 예전에 학생 도와주느라 크롤링을 좀 해보긴했는데, 말씀하신대로 요새는 보안문제로 막힌곳이 많더라구요. 이부분은 도움을 드리지 못해 죄송합니다 ㅠㅠ
데싸노트님 혹시 사회학과 학부생시절 배웠던 내용이 현재 도움이 되었다고 느끼시는지요? 저는 실업계를 졸업해서 취업준비를하다가 22살에 적성에맞는 공부를 찾아 현재 수능준비를하고있는 재수생인데요! 저는 인간의 자체에 관심이많아서 인식론과 뇌과학 특히 인간 개인적 원리와 사회문화의 원리 이런것을 찾아내는것에 관심도 많고 사람한테 어떻게 영향을 끼칠수있을까 이런생각과 관찰과 글쓰기를 좋아해서 철학과,사회학과쪽으로 전공을 생각하다가 며칠전에 인공지능관련글 하나에 관심을 가졌다가 여기까지왔는데요.. 혹시 사회학과에서 배운내용 문과쪽에서 배운 내용이 현재 데이터를 다루는데 도움이되셨는지 궁금합니다.
사회학에서 가장 중요한 인물중 하나가 뒤르켐입니다. 자살론을 썼는데 그분이 유명해진 이유는, 그 전까지는 자살은 어디까지나 개인적인 이유라고 여겨지던 것을 사회적 영향이 있을수 있다고 보아 종교 기반으로 통계적 분석을 하여, 종교적인 관점에서 자살을 분석한걸로 유명합니다. 지금은 자살에 대한 사회적 영향력이 보편적이기에 별거 아닐 수 있지만, 그 당시에는 전혀 생각해보지 못한 관점이라 획기적인 발상으로 꼽히죠. 여기서 중요한 것은, 그동안은 중요한 변수가 될지 전혀 몰랐던것을 끄집어 냈다는 것입니다. 제가 사회학에서 배운 것 중 지금도 유용하게 쓰이는 것이 이것입니다. 전혀 생각지도 못한곳에서 중요 변수를 가져올 수 있는것이요. 머신러닝 모델에서 모델링보다 중요한게 피쳐 엔지니어링이라고 봅니다. 그런 관점에서는, 사회학에서 배운것이 십분 발휘를 한다고 봅니다.
@@데싸노트 와...진짜 바로 와닿는 비유십니다. 늘 문학과 철학공부할때마다 이것을 이렇게 생각할수있구나?와 함께 다양한 시각을 얻어가는데 이것은 공대에서 얻을수없는것이라고 느껴지네요.. 사회학도 쭉하고 프로그래밍과 수학도 쭉해야겠습니다.. IT시대에서 철학과 사회학을 하고싶은데 어찌 같이할 대안을 찾은것같습니다.감사합니다!
안녕하세요 영상 너무 유익했습니다~ 제가 지금 펜실베이니아주에 있는 대학교를 다니고 있고 2학년 전공은 경제학 이에요. 코딩에 코자도 모르고 이 분야에 지식이 거의 없는 상태인데 전공을 computer science로 하루 빨리 바꿔야 할까요? 취업을 데이터 사이언티스트 말고 백앤드 개발자로 시작하려고 하는데 어떻게 시작할지 막막합니다 ㅠㅠ 감사합니다!!!
능숙한 데이터사이언티스트가 되기 위해서 수리적인 지식과 프로그래밍과 관련된 지식도 필요하다고 들었지만 이와 더불어 이른바 도메인지식도 중요하다고 들었습니다. 아직 학부생입장에서 수리적 지식과 이를 모형화할 프로그래밍은 무엇을 의미하는지 대강은 이해를 하겠는데, 도메인지식이란 개념이 저에겐 추상적으로 다가왔습니다. 도메인지식이란게 무엇인지 설명해주실 수 있나요? 도움되는 영상 항상 감사하게 보고 있습니다!
도메인 지식은 필드 지식을 의미합니다. 예를들어 뱅킹이라면 뱅킹 관련된 지식을 가지고 있어야 피쳐 엔지니어링 등을 할때 유리하죠. 메디컬이면 메디컬과 관련된 지식이 있어야할테구요. 아무리 뛰어난 데이터 사이언티스트라도, 메디컬 지식 하나도 없는 사람이 메디컬 쪽 일을 한다면 한계가 분명 있을거에요. 그래서 쟙포스팅에도 관련된 필드 지식이 늘 언급되죠. 아직 경력이 없으면 필드지식을 가지기가 어려우니, 이부분은 개인적으로 공부하시구 어떤식으로든 레쥬메에 남길수있는 뭔가를 남기시는게 좋습니다.
수학에 대한 부분은 너무 주관적이라 말씀드리기가 애매한데, 수학이 부족하면 부족한대로 어느 수준까지는 오르실 수 있습니다. 막말로 만들어진 머신러닝 알고리즘을 사용하기만 한다면, 사실상 수학적 지식이 없어도 사용 자체는 가능합니다. 그 이상으로 더 잘 해석하고, 알고리즘을 변경하고 혹은 개발하는데에서는 어려움이 있을 수 있겠죠. 때문에 수학적 지식은 얼마나 더 깊이 파느냐에 관련된다고 생각하시면 되겠습니다. 데이터 관련된 포지션은 계속해서 늘어나기때문에 전반적인 전망은 좋다고 보며, 아무래도 깊이있게 팔수있는 인력이 중요하게 여겨질거라고 봅니다.
통신사 고객처럼 가입/해지가 명확하지 않은 경우는 이탈 고객 정의하는게 쉽지않죠. 이건 테크니컬한 영역보다는 비즈니스 영역에 더 가깝다고 봅니다. 고객 이탈이 명확히 정의되지 않은 경우에는, 고객의 기존 이용패턴에 기반하여 정의할 수 있습니다. 가령 daily로 이용하는 앱의 경우 특정일 이상 사용하지 않은경우 이탈로 간주 할수 있고, 더 디테일하게는 각각 개인의 행동패턴을 정의하여 그걸 기반으로 정의할 수 있습니다. 예를들어 수개월 혹은 수년치의 데이터를 통해, 한 고객의 retention 기간에 대한 평균, 표준편차등을 계산하여 z-score를 구하고, 어느순간 그 값이 특정수준 이하로 떨어지면 이탈로 간주할 수 있습니다. 이렇게 하면 이탈에 대한 정의도 personalized 할 수 있죠.
지금 뉴욕 학교에서 재학 하고 있는 컴퓨터 공학과 학생입니다. 저도 데이터 사이언티스트를 꿈꾸고 있는데 좋은 정보 감사합니다. 저도 해외취업이 저의 목표 중 하나로써 추진 중인데 궁금한 점이 있습니다. 국내에서 얻을 수 있는 빅데이터 관련 자격증들이 존재하는데(예를 들어 ADsP) 이런 것들이 해외 취업에 영향을 준다고 생각하시나요??
저는 영국에서 데이터사이언스 석사하고 한국 의료 AI 스타트업에서 인공지능 개발을 하고 있는데, 뉴욕 데이터사이언티스트는 어떻게 일하는지 궁금해서 봤어요! 처음부터 끝까지 잘 들었고 미국의 상황도 알 수 있어서 좋았습니다~ 좋은 영상감사해요!
시청해주셔서 감사합니다. 요새 머신러닝 책도 쓰고 풀스택 데이터 사이언티스트로 거듭나느라 통 새로운 영상을 못올리고 있습니다 ㅠㅠ 최대한 상황을 수습하고 새로운 영상을 올려보겠습니다.
@@데싸노트 지금은 많이 바쁘시겠어요ㅠ 저도 백엔드개발 부분도 좀 공부하고 있어요 ㅎㅎ앞으로도 좋은 영상 기대할게요~
좋은 내용 공유 감사합니다
댓글 감사합니다 :)
유익한 자료 영상 감사합니다^^
봐주셔서 감사합니다!
현업직무에 대한 고민이 많았는데 큰 도움 되었습니다~매번 잘보고 있습니다~
댓글 감사합니다. 더 좋은 영상으로 보답하겠습니다.
감사합니다. 신세계를 발견한 느낌이에요^^
힘이되는 댓글 감사합니다 :)
학교에서 머신러닝 수업을 수강하는 학생으로서 도움이 많이 되었습니다 감사해요!
도움이 되셨다니 감사합니다
빚밖에 없는 인생이라, 늦은 나이 데이터에 입문해서, 패스트 캠퍼스 잘 보고 있어요. 감사드립니다^^
응원의 댓글 감사합니다~ 저도 응원하겠습니다 :)
@@데싸노트 아 참고로, 유튜브 영상을 보고나서 패스트 캠퍼스 보니까 정리가 더 잘되네요. 왜 그렇게 커리큘럼을 짜셨는지 확 눈에들어와요. 감사합니다.^^
@@mba7363 일반적인 형태의 커리큘럼이 아니라서 이상하게 받아들여지진 않을까 걱정도 됐었는데, 덕분에 마음을 좀 놓았습니다 ㅎㅎ
이번에도 좋은 영상주셔서 정말 감사합니다! ㅎㅎ
Keep calm and Stack Overflow 하겠습니다^^
저의 깨알같은 포인트를 보셨군요 ㅎㅎ
이번에 패스트캠퍼스 강의 결제했습니다. 얼른 주말되면 확인하고 싶습니다 ㅋㅋ...
민망하네요 ㅎㅎ 도움이 되시길 바랍니다!
영상 잘 보았습니다. 혹시 논문도 보시나요? 논문도 볼 줄 알아야하나요? 아니면 논문보는 일은 크게 없고, 기존의 알고리즘으로 거의 사용하는건가요?
기본적으로 논문보는 일은 크게 없고 기존의 알고리즘으로 사용합니다. 가끔 여러가지 옵션 중 하나를 택해야할 때 관련 연구가 있는지 논문을 찾아보고, 업무가 좀 여유가 있을 때 새로운 기법이 있는지 알아보는 목적으로 논문도 참고합니다.
@@데싸노트 답변 감사합니다! 그리고 영상들 너무너무 잘보고 있습니다!!!
데이터사이언스에 관해 이리저리 검색해서 정보들을 읽고 있습니다. 그 중 어느 분은 '데이터사이언티스트'라면 수리적 사고가 고도로 훈련되어야만 모델을 개발하거나, 기존에 개발된 모델 중 어느 것이 당면한 데이터에 적합한지를 판단할 수 있다고 쓴 글을 보았습니다. 수리적 사고가 충분히 숙달되지 않는다면, 그건 그저 파이썬 러이브러리 가져다 쓰는 일 밖에 되지 않는다면서요. 일견 타당하다고 보이면서도, 그럼 수리적 사고가 어느 수준까지 훈련되어야 하는지 모르겠습니다.
실제 모델을 개발하거나 기존 모델 중 선택할 경우 수리적 사고가 어느 정도 필요한지 알고 싶습니다.
항상 귀중한 정보를 공유해 주셔서 감사합니다.
영상에 포함했다가 편집하면서 잘라낸 부분에 관련된 내용이 있었는데, 모델 개발 자체는 수리적 사고가 많이 필요한게 당연하나, 그런 데이터 사이언티스트의 비율이 높지는 않습니다. 어느것이 적합한 모델인가를 판단하기 위해서 그렇게 높은 수리적 사고를 요구하지는 않습니다. 알고리즘을 이해하고 장단점을 이해할 수 있는 정도면 됩니다. 기본적으로 파이썬 라이브러리를 가져다 쓰는 일이라는데에는 저도 동의하지만, 거기에 +알파를 할 부분도 많습니다. 캐글 컴피티션이 좋은 예겠죠. 모두가 동일한 라이브러리를 쓰지만 결과는 천차만별입니다. 그렇다고 알고리즘을 개발한 사람이 탑티어에 드는것도 아니구요.
@@데싸노트 감사합니다~!
안녕하세요. 항상 좋은 영상으로 실무 관련 지식을 알려주셔서 감사합니다.
패스트캠퍼스에서 강의를 찾아봤는데 데싸노트님의 강의가 어떤 것인지 바로 찾을 수가 없더라고요. 여러 패키지들 중에 하나에 참여하신 것인가요? 강의를 꼭 들어보고 싶은데 알려주시면 감사하겠습니다~
그리고 궁금한 점이 있는데요. 현업에서 웹을 크롤링해서 데이터를 수집하는 일도 하고 계신지 궁금합니다. 그리고 크롤링을 해보니 요즘에는 보안 때문에 셀레니움 같은 것을 이용해도 자료를 가져올 수 없던데 그런 문제는 어떻게 해결하시는지도 궁금합니다.
다음 영상도 기대하겠습니다. ^^
"파이썬을 활용한 이커머스 데이터 분석" 이름으로 올라가있습니다. 제가 조만간 추천할만한 강의들 정리한 영상 업로드 예정인데, 그거 보고 결정하세요~ 제 강의 말고도 세상에 좋은 강의는 많으니까요 ^^;
그리고 저는 회사 내부데이터만 다루고 있어서 따로 크롤링을 쓸 일은 없습니다. 예전에 학생 도와주느라 크롤링을 좀 해보긴했는데, 말씀하신대로 요새는 보안문제로 막힌곳이 많더라구요. 이부분은 도움을 드리지 못해 죄송합니다 ㅠㅠ
@@데싸노트 예 감사합니다 ^^
광고 안끊고 봤습니다~ ㅎ
감사합니다 :)
정말정말 감사드립니다!!!!!
궁금했던부분들 너무 잘 공유해주셔서 너무 너무 감사드려요 ㅠㅠ
제가 궁금한게 많긴한데.. 실례가아니라면 조금은 참았다가 나중에 다른 주제로 또 요청 드려도 되려나요???
아무쪼록 답변영상 너무 감사드립니다 ! 다음 영상기다릴게요!
언제든지 요청주셔도 됩니다~! 다만, 여건이 안될경우 조금 늦게 올릴수는 있어요 ㅎㅎ
데싸노트님 혹시 사회학과 학부생시절 배웠던 내용이 현재 도움이 되었다고 느끼시는지요?
저는 실업계를 졸업해서 취업준비를하다가 22살에 적성에맞는 공부를 찾아 현재 수능준비를하고있는 재수생인데요!
저는 인간의 자체에 관심이많아서 인식론과 뇌과학 특히 인간 개인적 원리와 사회문화의 원리 이런것을 찾아내는것에 관심도 많고
사람한테 어떻게 영향을 끼칠수있을까 이런생각과 관찰과 글쓰기를 좋아해서 철학과,사회학과쪽으로 전공을 생각하다가 며칠전에 인공지능관련글 하나에 관심을 가졌다가 여기까지왔는데요..
혹시 사회학과에서 배운내용 문과쪽에서 배운 내용이 현재 데이터를 다루는데 도움이되셨는지 궁금합니다.
사회학에서 가장 중요한 인물중 하나가 뒤르켐입니다. 자살론을 썼는데 그분이 유명해진 이유는, 그 전까지는 자살은 어디까지나 개인적인 이유라고 여겨지던 것을 사회적 영향이 있을수 있다고 보아 종교 기반으로 통계적 분석을 하여, 종교적인 관점에서 자살을 분석한걸로 유명합니다. 지금은 자살에 대한 사회적 영향력이 보편적이기에 별거 아닐 수 있지만, 그 당시에는 전혀 생각해보지 못한 관점이라 획기적인 발상으로 꼽히죠. 여기서 중요한 것은, 그동안은 중요한 변수가 될지 전혀 몰랐던것을 끄집어 냈다는 것입니다. 제가 사회학에서 배운 것 중 지금도 유용하게 쓰이는 것이 이것입니다. 전혀 생각지도 못한곳에서 중요 변수를 가져올 수 있는것이요. 머신러닝 모델에서 모델링보다 중요한게 피쳐 엔지니어링이라고 봅니다. 그런 관점에서는, 사회학에서 배운것이 십분 발휘를 한다고 봅니다.
@@데싸노트 와...진짜 바로 와닿는 비유십니다.
늘 문학과 철학공부할때마다 이것을 이렇게 생각할수있구나?와 함께 다양한 시각을 얻어가는데 이것은 공대에서 얻을수없는것이라고 느껴지네요..
사회학도 쭉하고 프로그래밍과 수학도 쭉해야겠습니다.. IT시대에서 철학과 사회학을 하고싶은데 어찌 같이할 대안을 찾은것같습니다.감사합니다!
안녕하세요 영상 너무 유익했습니다~ 제가 지금 펜실베이니아주에 있는 대학교를 다니고 있고 2학년 전공은 경제학 이에요. 코딩에 코자도 모르고 이 분야에 지식이 거의 없는 상태인데 전공을 computer science로 하루 빨리 바꿔야 할까요? 취업을 데이터 사이언티스트 말고 백앤드 개발자로 시작하려고 하는데 어떻게 시작할지 막막합니다 ㅠㅠ 감사합니다!!!
우선 늦은 답글 죄송합니다. 개발자가 목표라면 당연히 CS 전공하는쪽이 유리하겠죠. 전공을 바꾸는게 가능한 상황이라면 지금이라도 바꾸는게 좋아보입니다.
능숙한 데이터사이언티스트가 되기 위해서 수리적인 지식과 프로그래밍과 관련된 지식도 필요하다고 들었지만 이와 더불어 이른바 도메인지식도 중요하다고 들었습니다. 아직 학부생입장에서 수리적 지식과 이를 모형화할 프로그래밍은 무엇을 의미하는지 대강은 이해를 하겠는데, 도메인지식이란 개념이 저에겐 추상적으로 다가왔습니다. 도메인지식이란게 무엇인지 설명해주실 수 있나요? 도움되는 영상 항상 감사하게 보고 있습니다!
도메인 지식은 필드 지식을 의미합니다. 예를들어 뱅킹이라면 뱅킹 관련된 지식을 가지고 있어야 피쳐 엔지니어링 등을 할때 유리하죠. 메디컬이면 메디컬과 관련된 지식이 있어야할테구요. 아무리 뛰어난 데이터 사이언티스트라도, 메디컬 지식 하나도 없는 사람이 메디컬 쪽 일을 한다면 한계가 분명 있을거에요. 그래서 쟙포스팅에도 관련된 필드 지식이 늘 언급되죠. 아직 경력이 없으면 필드지식을 가지기가 어려우니, 이부분은 개인적으로 공부하시구 어떤식으로든 레쥬메에 남길수있는 뭔가를 남기시는게 좋습니다.
코딩이 적성에 안맞으면 데이터 사이언스는 힘든가요? 기본적인 코드는 반복연습으로 곧잘 하는데 그 이상은 도저히 못하겠어요.. 또 수학머리도 많이 요구되나요?
코딩 적성에 안맞으면 쉽지 않죠... 수학/통계적 센스도 많이 필요하구요. 그런쪽이 안맞으시면 데이터 애널리스트도 한번 고민해보세요~
안녕하세요!! 대학 학과 선택하던 중에
데이터 사이언스를 배우고 싶은데,
수학이 너무 어려워 따라가진 못하지 않을까 겁이나서 선택을 못하고 있습니다 😭
실제로 수학의 비율이 많이 높은지 궁금합니다.. 데이터 사이언스를 선택해도 괜찮을지 ㅜㅜ
항상 감사합니다!!
그리고 말씀은 해주셨지만
아무래도 학과를 선택해서 시작하는 입장이라 많이 궁금한 부분인데, 전망은 괜찮다고 생각하시는지 궁금합니다 !
수학에 대한 부분은 너무 주관적이라 말씀드리기가 애매한데, 수학이 부족하면 부족한대로 어느 수준까지는 오르실 수 있습니다. 막말로 만들어진 머신러닝 알고리즘을 사용하기만 한다면, 사실상 수학적 지식이 없어도 사용 자체는 가능합니다. 그 이상으로 더 잘 해석하고, 알고리즘을 변경하고 혹은 개발하는데에서는 어려움이 있을 수 있겠죠. 때문에 수학적 지식은 얼마나 더 깊이 파느냐에 관련된다고 생각하시면 되겠습니다. 데이터 관련된 포지션은 계속해서 늘어나기때문에 전반적인 전망은 좋다고 보며, 아무래도 깊이있게 팔수있는 인력이 중요하게 여겨질거라고 봅니다.
@@데싸노트 답글 정말 감사합니다!! 확신이 서네요 ㅎㅎ 열심히 공부 해야겠습니다.. 정말 감사합니다!!!
이탈 예측 모델링을 할 때, 이탈 고객 리스트 없는 경우엔 이탈 고객리스트를 먼저 정의해야 할텐데 어떻게 정의해야 합리적인지 설명해주실수있나요??
통신사 고객처럼 가입/해지가 명확하지 않은 경우는 이탈 고객 정의하는게 쉽지않죠. 이건 테크니컬한 영역보다는 비즈니스 영역에 더 가깝다고 봅니다. 고객 이탈이 명확히 정의되지 않은 경우에는, 고객의 기존 이용패턴에 기반하여 정의할 수 있습니다. 가령 daily로 이용하는 앱의 경우 특정일 이상 사용하지 않은경우 이탈로 간주 할수 있고, 더 디테일하게는 각각 개인의 행동패턴을 정의하여 그걸 기반으로 정의할 수 있습니다. 예를들어 수개월 혹은 수년치의 데이터를 통해, 한 고객의 retention 기간에 대한 평균, 표준편차등을 계산하여 z-score를 구하고, 어느순간 그 값이 특정수준 이하로 떨어지면 이탈로 간주할 수 있습니다. 이렇게 하면 이탈에 대한 정의도 personalized 할 수 있죠.
@@데싸노트 댓쓰니는 아니지만 고퀠의 답변 감사합니다
제가 눈쳐짐이있는데, 혹시 쌍수하신것까요?!
전혀 예상치 못한 유형의 질문이네요 ㅎㅎㅎ 유전적으로 어머니께 물려받은 쌍커풀입니다 ^^;
지금 뉴욕 학교에서 재학 하고 있는 컴퓨터 공학과 학생입니다. 저도 데이터 사이언티스트를 꿈꾸고 있는데 좋은 정보 감사합니다. 저도 해외취업이 저의 목표 중 하나로써 추진 중인데 궁금한 점이 있습니다. 국내에서 얻을 수 있는 빅데이터 관련 자격증들이 존재하는데(예를 들어 ADsP) 이런 것들이 해외 취업에 영향을 준다고 생각하시나요??
전혀 영향 없다고 생각합니다. 자격증보다는 당연히 경력이 더 중요한데, 심지어 한국 회사에서의 경력도 글로벌 수준의 기업이 아니면 영향이 미미한데, 하물며 자격증은 더더욱 영향이 없다고 봅니다.
@@데싸노트 답변 감사합니다 영상들이 도움이 많이 되요!