[SEF2022] 이런 역량이 있다면 데이터 사이언티스트 도전해보세요! ⎮ 차현나

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  • Опубликовано: 13 июл 2024
  • 데이터 사이언티스트는 뭘 하는 사람일까요?
    그리고 어떤 역량을 갖춰야 할까요?
    데이터 사이언티스트도 꼭 코딩을 해야할까요?
    궁금한 점들 모두 알려드립니다.
    차현나 / 하이브 데이터랩 랩장
    📌Timestamp📌
    0:00 Intro
    0:22 Q1. 어떤 계기로 데이터 사이언티스트가 되셨나요?
    1:03 Q2. 데이터 관련한 직군에 대해 소개해주세요
    1:57 Q3. 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 역량은 무엇인가요?
    3:04 Q4. 초심자를 위한 학습가이드가 있을까요?
    4:29 Solution 1. 영수증을 예시로 데이터에 대해 생각해보기
    6:38 Solution 2. ‘나’라는 데이터 분석해보기
    8:28 Q5. 비즈니스에서는 데이터 사이언스가 어떻게 활용되나요?
    9:30 Q6. 실생활에서는 어떻게 활용해볼 수 있을까요?
    10:37 Q7. 데이터 분석에 주의해야 할 점이 있을까요?
    12:00 Q8. 데이터로 일 하는 문화를 만들고 싶어요. 고려해야 할 점이 있을까요?
    13:33 Q9. 반드시 데이터를 전문적으로 배우야 할까요?
    14:50 Q10. 비전공자를 위한 조언
    15:52 Q11. 어떤 분들이 이 영상을 보면 좋을까요?
    After Session - Q&A
    16:58 Q1. MBTI가 어떻게 되시나요? 어떤 성격이 데이터 사이언티스트로 일하기에 잘 맞을까요?
    18:37 Q2. 다시 과거로 돌아가도 데이터 사이언티스트가 되실 건가요?
    19:53 Q3. 데이터 사이언티스트의 필수 준비물, 잇템이 있으신가요?
    --------------------------------------------------------------------------------
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    #네이버커넥트재단 #소프트웨어교육 #인공지능교육 #SEF

Комментарии • 16

  • @NAVER_CONNECT
    @NAVER_CONNECT  Год назад +6

    📌Timestamp📌
    0:00 Intro
    0:22 Q1. 어떤 계기로 데이터 사이언티스트가 되셨나요?
    1:03 Q2. 데이터 관련한 직군에 대해 소개해주세요
    1:57 Q3. 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 역량은 무엇인가요?
    3:04 Q4. 초심자를 위한 학습가이드가 있을까요?
    4:29 Solution 1. 영수증을 예시로 데이터에 대해 생각해보기
    6:38 Solution 2. ‘나’라는 데이터 분석해보기
    8:28 Q5. 비즈니스에서는 데이터 사이언스가 어떻게 활용되나요?
    9:30 Q6. 실생활에서는 어떻게 활용해볼 수 있을까요?
    10:37 Q7. 데이터 분석에 주의해야 할 점이 있을까요?
    12:00 Q8. 데이터로 일 하는 문화를 만들고 싶어요. 고려해야 할 점이 있을까요?
    13:33 Q9. 반드시 데이터를 전문적으로 배우야 할까요?
    14:50 Q10. 비전공자를 위한 조언
    15:52 Q11. 어떤 분들이 이 영상을 보면 좋을까요?
    After Session - Q&A
    16:58 Q1. MBTI가 어떻게 되시나요? 어떤 성격이 데이터 사이언티스트로 일하기에 잘 맞을까요?
    18:37 Q2. 다시 과거로 돌아가도 데이터 사이언티스트가 되실 건가요?
    19:53 Q3. 데이터 사이언티스트의 필수 준비물, 잇템이 있으신가요?
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    데이터 분석 프로젝트로 듣는 데이터 사이언티스트의 리얼 조언 👉🏻ruclips.net/video/SgsUKM3XZvc/видео.html

  • @ydonchoi83
    @ydonchoi83 6 дней назад

    좋은 내용 안내해주셔서 감사합니다:)

  • @stockbear
    @stockbear 9 месяцев назад +19

    학사는 단순 라벨링이나 데이터 처리된 걸 정리해서 활용하기 좋게 만들어주는 수준에 지나지 않음
    핵심은 석박이 다 하고 그 분야가 진짜 데이터사이언스임

  • @baebaebae-do1un
    @baebaebae-do1un Год назад +6

    넘 좋은 영상이에요! 인사이트 가득한 내용이라 감사합니다! 😊

  • @hellmir
    @hellmir Год назад +6

    설명을 깔끔하게 잘 해주셔서 이해도 잘 되고 데이터에 흥미도 많이 생기네요. 좋은 영상입니다.

  • @whenwemet2452
    @whenwemet2452 Год назад +5

    데이터에 대해 근래 관심을 가지게된 사람입니다! 강연자님이 말씀하신 대상이라그런지 정말 도움이 많이 됐습니다! 비전공자가 데이터에 어떻게 관심갖고 공부해야하는지 깨달았어요. 고맙습니다. 언젠간 현업에서 뵙고싶네요

  • @hhh_littleO
    @hhh_littleO Год назад +64

    데이터 사이언티스트는 못해도 석사는 따셔야합니다,,
    요즘 데이터분석, 사이언티스트, 엔지니어, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이라면서 국비지원으로 비전공자들도 할 수 있다하는데 전부 허울 좋은 소리입니다. 특히, 사이언티스트나 엔지니어는 석사 수준의 능력을 요구하는데 어떻게 비전공자가 짧으면 3개월 조금 길면 6개월~1년만에 하겠습니까?
    그나마 학사들이 할 수 있는 데이터애널리스트직군도 통계/수학/컴공쪽 아니면 안뽑아요,,,
    차라리 그 시간에 데이터관련/인공지능관련/통계학관련 대학원을 알아보세요 아니면 독학하셔서 캐글에서 입상을 여럿하시는게 낫습니다

    • @user-ne3kx1cl5i
      @user-ne3kx1cl5i Год назад +16

      ㄹㅇㅋㅋ 저희 대학교 교수님 중 데이터 사이언스 기업에서 일하시는 분 계시는데 석사만 뽑는다고 하심
      이유라 하면, 석사는 스스로 논문을 찾아서 배우는 것이 가능하고, 또 그에 능숙한데 학사는 그런 역량이 보장이 안돼서 그렇다고 합니다.

    • @hhh_littleO
      @hhh_littleO Год назад +5

      @@user-ne3kx1cl5i이게 맞죠 ㅋㅋ
      비전공자 6개월 가능! 국비지원하면서 가는거 보면 안타까움 진짜,,,

    • @user-ne3kx1cl5i
      @user-ne3kx1cl5i Год назад +4

      @@hhh_littleO 그러니까요.. 저희 교수님은 통계학 전공이시고 경영대학원생 주로 가르치신다 합니당 또 말씀하신대로 인공지능 분야 역시 대부분 기업 채용공고만 봐도 석사 이상이어야 지원 가능하죠

    • @jkmk9248
      @jkmk9248 Год назад

      머리도그렇지만 돈없어도 힘들겠네요

    • @jackchris8265
      @jackchris8265 Год назад +6

      나이가 60세 인데, 데이터사이언스 석사하면 취직 가능할까요?
      한국은 나이 제한이 대부분 있어서, 미국,캐나다로 취업을 알아볼까 고민 입니다.

  • @user-lw9vq8gl8y
    @user-lw9vq8gl8y 28 дней назад

    영수증을 예로 드셨을 때 표면적으로 보이는 것들, 누가 어디서 얼마의 물건을 샀다. 라는 것을 정리하는 것 말고 왜 이런 물건을 샀는지 분석하고 예측하는 것은 데이터 애널리스트에 가까운건가요?