비전공자로서 시행착오를 겪으며 깨달은 것들을 알려주는 데이터 사이언스 커리어 로드맵 강의입니다. 시간 낭비나 헛수고 없이 커리어 준비 시간과 과정을 최적화할 수 있습니다.
비전공자로써의 나만의 독특한 셀링 포인트
데이터 사이언스와 커리어에 대한 정확한 이해
데이터 사이언스 커리어 목표 성취를 위한 스킬셋
스킬셋을 채우는 공부법
비전공자이거나 데이터 사이언스에 대한 배경지식도 없지만, 데이터 사이언스 커리어에 입문하고 싶으신가요? 이런 분들을 위해 준비했습니다. 본 강의는 비전공자가 어떻게 해야 데이터 사이언티스트가 될 수 있지 공부 방법과 방향성을 제시하는 데이터 사이언스 로드맵 강의입니다.
저는 문과 출신의 비전공자로서 데이터 사이언스 커리어에 성공적으로 전향하고, 현재 영국에서 데이터 사이언티스트로 재직하고 있습니다. 최근에는 유튜브 채널과 데이터 사이언스 프로젝트를 운영하며 데이터 사이언스 커리어를 쌓아가고 있습니다. 막연하게 생각할 수 있는 데이터 사이언스의 길, 어떻게 하면 효과적으로 데이터 사이언스 커리어에 입문할 수 있을지 실용적인 방법들을 알려드리겠습니다.
제 강의는 시간 낭비나 헛수고를 없앨 수 있는 투자입니다. 강의를 잘 따라오시면 제가 시행착오를 통해 깨달은 것들을 배워 데이터 사이언스에 효과적으로, 보다 빠르게 입문할 수 있습니다.
제가 비전공자였기 때문에 데이터 사이언스 커리어를 준비하는 답답함, 어려움, 걱정이나 고민거리들에 대해서 누구보다 잘 알고 있습니다. 제가 실제로 경험하고 시행착오를 겪으면서 깨달은 내용을 바탕으로 커리어 준비 시간을 단축하고 과정을 최적화할 수 있도록 실용적인 방법들을 알려드리겠습니다.
혹시 난 비전공자인데 할 수 있을까 고민하고 계신가요? 어느 과목을 전공했든지, 어느 배경에서 출발하든지, 누구나 나에게 맞는 데이터 사이언스 커리어의 로드맵을 완성할 수 있습니다.
각 챕터의 말미마다 강의 내용을 나의 상황에 적용해 볼 수 있는 연습 문제들을 제공해드립니다. 연습문제를 해결해보면서 배운 내용에 대해 스스로 생각해보고 나에게 맞는 답을 찾는 기회를 얻을 수 있습니다. 특히 연습 문제에서는 배운 내용을 적용해 볼 수 있도록 제 실제 경험을 바탕으로 구성된 구체적인 예시들도 제공해드립니다.
• 비전공이라는 나의 배경을 다른 경쟁자들에 비해 눈에 띌 수 있는 나만의 “독특한 셀링 포인트 (Unique Selling Point)”로 만들 수 있습니다.
• 데이터 사이언스가 무엇인지 정확하게 이해하고 나의 상황과 선호도를 고려한 나만의 데이터 사이언스 커리어 목표를 설정할 수 있습니다.
• 커리어 목표를 달성하는 데 필요한 스킬셋을 파악하고, 스킬셋을 채우는 공부법에 대해 자세하게 배웁니다.
• 시행착오를 줄이고 준비 시간과 과정을 최적화할 수 있도록 도와드립니다.
나의 전공이 데이터 사이언스 커리어에 왜 유리하게 작용하는지를 배우고 내 전공을 바탕으로 취업 과정에서 유리하게 쓰일 수 있는 나만의 독특한 셀링 포인트(Unique Selling Point)를 만듭니다.
데이터 사이언스와 커리어에 대해서 정확하게 이해하고 나의 배경과 상황을 고려해 나에게 맞는 데이터 사이언스 커리어의 목표를 설정합니다.
설정한 목표 달성을 위해 필요한 스킬들을 파악합니다.
나에게 필요한 스킬셋을 완성하는 공부 방법을 배우고 계획을 세웁니다.
강의 오픈 1주일 수강평
🙋♂️ 비전공자도 들을 수 있나요?
A-1. 네. 제 강의는 데이터 사이언스에 대한 배경 지식은 없지만, 데이터 사이언스 커리어에 입문하고 싶은 분들을 위한 강의입니다. 데이터 사이언스에 대한 사전 지식이 있는 분들이라도 데이터 사이언스 커리어 준비를 어떻게 시작해야 하는지 막막하다면 제 강의를 들으시고 커리어를 효율적으로 준비하실 수 있습니다.
🙋♂️ 강의를 듣기 전 준비해야 할 것이 있나요?
A-2. 사전에 준비해야 할 것은 없지만, 강의를 효과적으로 활용하기 위해서는 능동적인 자세가 필요합니다. 매 챕터마다 제가 제공해드리는 연습 문제들을 해결해보면서 수동적으로 강의를 듣는 데 그치는 것이 아니라 배운 내용을 스스로 생각해봅니다. 연습 문제를 나의 상황에 적용하고 맞는 답을 찾아가며 나에게 맞는 로드맵을 완성할 수 있습니다.
🙋♂️ 이 강의를 들으면 무엇이 좋은가요?
A-3. 제가 오랜 시간을 돌아오면서 깨달을 것들, 비전공자로서 직접 경험한 내용을 토대로 강의를 들으시는 분들은 커리어 준비 시간과 과정을 최적화할 수 있습니다.
참고 사항
저는 현재 영국에서 데이터 사이언티스트로 재직하고 있고, 영국에 오기 전에는 고려대학교에서 학부와 석사 공부를 했습니다. 개인적으로는 데이터 사이언스 프로젝트인 “비주얼라이징코리아(VisualisingKorea: https://visualisingkorea.com)”를 운영하고 있구요. 2020년에는 비주얼라이징코리아 이름으로 한국의 캐글이라고 불리는 데이콘의 ‘코로나 데이터 시각화 AI 경진대회’에서 1위를 수상했었고, 2019년에는 비주얼라이징코리아에서 발행한 기사로 데이터 저널리즘 어워드 올해의 데이터 시각화상 최종 후보작에도 선발됐었습니다.
제가 지금은 이렇게 데이터 사이언스 분야에서 경력자로 활발하게 활동을 하고 데이터 사이언스에 대한 유튜브 채널(https://www.youtube.com/c/visualisingkorea)도 운영하고 있지만, 저도 5년 전에는 데이터 사이언스 커리어를 준비하는 문과 출신의 비전공자였습니다.
제 자신이 비전공자였기 때문에 비전공자로 커리어를 준비할 때 어떤 점들이 답답하고 걱정되는지 잘 알고 있습니다. 여러분들은 저처럼 시간 낭비하지 않고 준비 시간을 효율적으로 활용하고 준비 과정을 최적화할 수 있도록 제가 비전공자로 준비할 때 시행착오를 겪으면서 깨달은 것들, 데이터 사이언스 커리어에서 경력자로 있으면서 미리 알았으면 좋았겠다고 후회했던 것들, 무엇보다 준비할 때 알았더라면 시간을 단축할 수 있었을 것들, 이런 모든 것들을 담아서 같은 기로에 있는 사람들에게 전달해드리려고 합니다.
데이터 사이언스에 대해 전혀 모르는 입문자나 비전공자라도 제 강의를 잘 따라오시면서 제가 시간을 낭비하면서 여러 기회를 놓쳤던 것과는 달리 시간 낭비나 헛수고 없이 데이터 사이언스 커리어를 효과적으로 준비할 방법을 배우시기 바랍니다.
학습 대상은
누구일까요?
데이터 사이언스를 처음 접하는 입문자
데이터 사이언스나 관련 공부를 해본적 없는 비전공자
프로그래밍 언어나 수학이 두려운 문과 출신
데이터 사이언스가 뭔지는 알지만 어떻게 준비해야 하는지 막막한 분들
선수 지식,
필요할까요?
선수 지식은 필요없지만, 강의 내용을 나의 상황에 적용하는 능동적인 자세가 필요합니다
전체
31개 ∙ (2시간 25분)
전체
40개
4.4
40개의 수강평
수강평 3
∙
평균 평점 5.0
수강평 3
∙
평균 평점 5.0
5
I took a weekend and finished it all. It was so concise and organized information about data science careers that I was able to save time searching here and there. The most impressive thing was that the major or job I have been doing is not necessarily disadvantageous to becoming a data scientist. I think the key is to find your own unique selling point and how to integrate it into the field of data science. Thank you for the great lecture :)
That's right! You understood the content of the first chapter exactly :) I was also able to get my first job by using my background. I hope you will make good use of johnnyljh's unique selling points and get good results. Thank you for your positive review :)
수강평 6
∙
평균 평점 4.5
5
I listened to the lecture well. The instructor organized it neatly and clearly, so it was organized in my head and absorbed well. They say that the job of data scientist is popular and in high demand, but I didn't know what specific skill sets I should build. After listening to the instructor's explanation, a roadmap was drawn up. ㅎㅎ However, if I had to choose something that was a bit disappointing in the lecture, I think it would have needed a little more specific explanation... For example, in order to understand a data science career, you said that you need to set a data science career goal and study efficiently to achieve the goal, but I felt like there were some specific examples or explanations missing throughout the lecture. Other than that, it was really well organized and good! Thank you!!!
Hello Yankee! I am glad that you have achieved the purpose of the lecture since you have drawn a roadmap :) If there was a part that was difficult to understand due to a lack of specific explanation, please leave a comment in the Q&A section! I will try to supplement the explanation. Thank you for your positive review :)
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
As a non-major, I wanted to see someone who had succeeded in a similar environment, and thanks to this, all the things I was curious about and wanted to know were resolved. The content was organized easily, so it was easy to understand, and the practice problems were especially helpful. As a non-major, I was at a loss, but this lecture was perfect for me! I will prepare diligently as I have learned and succeed like the instructor! Thank you for creating a great lecture.
I think one of the difficulties of preparing as a non-major is that it is difficult to find people who have succeeded in similar environments. I am very proud that the parts you were curious about have been resolved! I hope you will prepare diligently as you have learned and have good results :)
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
Whether you are a major or not, I think this is a must-have lecture to save your time. Because it fits the reason why the lecture was created. (Purpose of the lecture: To shorten the preparation time and provide an efficient preparation process for students to obtain a job in data science by providing organized information on the parts that the instructor was confused about while preparing for data science.) Personally, in the last stage, I think it would be better if the instructor shared the links that he recommends or is already subscribed to, although each student has a different desired career in relation to specialized books and newsletters/blogs. Thank you for the great lecture.. I listened to it all at once today and haven't been able to answer all the practice problems yet, but I don't think I will study anxiously without a clear roadmap. Thank you again for providing a great lecture!! ㅎㅎ If I have questions while sailing.. I will ask..ㅎㅎ Thank you!!
Hello, Arumnim, I am so happy to hear that the lecture was helpful! :D The list you mentioned is different for each individual depending on their curriculum goals, so I did not recommend it, but I think sharing links can be helpful. I will try to find links that can be helpful from a general perspective :) Thank you for your positive lecture review and comments :)
Hello, Arum, I have posted the list of questions you were curious about in the Q&A section (https://inf.run/wkJk). I hope it helps. Thank you :)
같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!
₩44,000
![All-in-One Developer Employment Guide for Non-Majors [Learning Edition]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/326468/cover/51ae6304-e043-41ad-a43c-8102cb01e401?w=420)
