현직 data analyst/consultant/DBA 인데요
가장 쉽게 스펙 맞추는 방법은 원하시는 분야 indeed/glassdoor 등 찾아보셔서 스펙들을 좀 둘러보시면 어느정도 감이 올겁니다.
높은 연봉 부르는곳으로 골라서 스펙 맞추면 되요. 경력은 어쩔수없이 최대한 일찍 쌓기 시작해야합니다.
보통 8년이상부터 찾아요.
기본적으로 RDB, NOSQL, R, PYTHON, visualization tools (tableau/BI/etc..) 배워놓으세요.
배운후에 구글클라우드에서 1년 공짜 계정 생성해서 클라우드 기반 테스트 많이 해보시고.
(미국에서 취업하시려는거고 미국 석사이신거죠? 일단 답변은 미국석사/미국취업 기준으로 드리겠습니다. 한국석사/미국취업이시면 얘기가 완전히 달라집니다. 어떻게 비자 루트를 탈건지부터 생각하셔야하고 가장 확실한 방법은 미국에서 다시 대학원을 졸업하시는거에요.)
솔직히 뽑는 입장에서 캐글은 꾸준히 오래 해온 기록이 있는거 아니면 별로 중요하게 안봅니다. 누구나 캐글 프로젝트 두어개 빨리 해서 resume에 적는건 어렵지 않다는걸 알기 때문이죠. 인터넷에 이미 프로젝트 코드들도 널려있구요.
저는 데싸여도 코딩 테스트 준비를 해보시길 권합니다. 모든 데싸 포지션에서 코딩 테스트를 보는건 아니지만 통계나 수학을 전공하고 어느정도 수준의 프로그래밍 스킬을 가지고 있는건 큰 플러스가 됩니다. 대부분의 data scientist/analyst 지원자들이 “나 코딩 좀 해봤어”라고 레주메에 적지만 그 중 대부분은 데이터 분석 위해 라이브러리 불러다가 실행하는 수준에 그치는 경우에요. 그리고 그 능력은 그냥 깃헙 레포 좀 올려놓는다고 해도 뽑는 입장에서는 충분한 증명이 안됩니다. 그래서 적지 않은 회사에서는 아예 software engineer처럼 코딩테스트를 봐버리는 경우가 많습니다. SWE만큼의 실력을 바라지는 않지만요. 취업을 위해선 아이러니하게도 실무 경력이 가장 중요한데.. 유일하게 실무 경력 없이 스킬을 인정 받을 수 있는게 코딩 테스트죠.
데싸 인터뷰에선 확률 문제를 묻는경우도 많으니 인터뷰용 확률 문제들 많이 풀어보시고 기본적인 통계이론 + ML 알고리즘들 이해하셔서 테크니컬 인터뷰에서 답할 수 있도록 준비하시고, 코딩 테스트 연습하시면 오히려 경력 좀 있는 데싸나 analyst들도 못뚫는 포지션들을 코딩 테스트 덕분에 뚫으시는 경우도 생길 수 있습니다. 추가로 SQL 문제들도 많이 풀어보시면 더 좋습니다.
명쾌한 답변에 정말정말감사드립니다
말씀중에 저도 의문스러웠던 점에 대해 말씀주셨네요. 관련돼서 두가지 궁금한게 있는데요.
1. 혹시 서류통과를 위해선 무경력자의 경우 경력, 학벌 빼면 별수없이 캐글이나 깃헙에 올리는 프로젝트 만이 답일까요, 레퍼런스랑 이력서 정리 등도 중요한줄 아는데 스펙차원에선 경력,학벌빼면 뭐있을지 모르겠습니다. 논문의 중요성은 얼마나 되는지요.
2. 코딩테스트의 경우 SWE정도라면 CS의 자료구조알고리즘 정도까지 해보라고 권하시는 지요
그리고 파이썬이냐 C++이냐 같은 언어종류는 별로 중요하지않은가요
