1. 데이터 분석 실무에서는 수학적 능력이 중요하게 요구되는 경우가 많습니다. 특히 통계학, 확률론, 선형대수학 등이 데이터 모델링, 예측 분석, 머신러닝 알고리즘 개발 등에 필수적으로 사용됩니다. 이러한 수학적 기초는 데이터의 패턴을 이해하고, 분석 결과를 해석하는 데 도움을 줍니다.

2. 사회학과 데이터 분석을 연관지어 취업을 준비하는 방법으로는 사회적 현상에 대한 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하는 방향이 있습니다. 예를 들어, 사회적 이슈에 대한 설문조사 데이터를 분석하거나, 사회적 네트워크 분석을 통해 인간 행동을 이해하는 등의 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 사회학적 지식과 데이터 분석 기술을 결합한 포트폴리오를 만들 수 있습니다.

3. 데이터사이언스 분야에서 유망한 직업으로는 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자 등이 있습니다. 각 직업은 요구되는 기술과 역할이 다르지만, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 분석가와 데이터 과학자는 주로 데이터 분석 및 모델링에 집중하며, 데이터 엔지니어는 데이터 인프라 구축과 관리에 중점을 둡니다.

안녕하세요

1. 데이터 실무 능력에서 수학적 능력은 크게 요구되지 않습니다.
멘티님이 말하는 수학적 능력이 얼만큼을 말하는진 모르겠으나, 수학 위주는 아닙니다.
데이터 공학적 접근이 필요한데, 공학과 수학은 차이가 있습니다.

2. 사회학과는 크게 관련이 없습니다.
데이터 분석해본 경험만을 원하는데, 사회학은 아무런 도움이 안됩니다.

3. 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트 정도가 있겠네요.
뿐만 아니라 대부분 직무에서 데이터를 다 활용합니다.

안녕하세요

1. 수학적 능력보다는 데이터 분석과 데이터 활용하는 능력이 요구되는 것 같습니다.
2. 사회 현상에 대한 데이터를 수집하고 사회적 현상에 대한 경향성을 연구 및 분석한다면 사회학과 관련된 직업에서 장점이 될 수 있다고 생각합니다. 하지만 데이터 관련 직무에 대해서는 장점이 없을듯 합니다.
3. 데이터 분석가, 머신러닝, 데이터 엔지니어, 인공지능 등등 도전할 수 있는 분야는 다양하다고 생각합니다.