Q. 통계학과 진로

답변 3

• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 53%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 현재 스펙이면 기본기는 충분히 갖추고 계신 편입니다. 통계 직무를 목표로 한다면 대학원은 연구직이나 AI 모델 개발처럼 심화 직무에서는 도움이 되지만 데이터 분석가나 데이터 사이언티스트 취업에는 필수는 아닙니다. 자대와 타대 대학원은 연구실의 프로젝트와 지도교수 분야가 더 중요합니다. 지금 가장 필요한 것은 개발 역량과 프로젝트 실적입니다. Python과 SQL 활용 능력을 더욱 높이고 데이터 분석 프로젝트를 꾸준히 진행하면서 데이콘이나 공모전 결과물을 포트폴리오로 만드는 것을 추천드립니다. 학점과 인턴 경험이 좋은 만큼 실제 분석 결과를 보여줄 수 있는 프로젝트가 추가된다면 취업 경쟁력이 한층 높아질 것입니다.

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• 멘

  멘토 호날도KT

  코전무 ∙ 채택률 57%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 현재 스펙이면 통계 직무나 데이터 분석 직무 신입으로 충분히 경쟁력이 있습니다. 대학원은 AI 연구나 머신러닝 R&D 를 목표로 하는 경우에는 도움이 되지만 일반 데이터 분석이나 통계 직무 취업에는 필수는 아닙니다. 취업을 우선 목표로 한다면 자대와 타대보다 지도교수님의 연구 분야와 산학 프로젝트 경험을 더 중요하게 보시는 것이 좋습니다. 현재는 인턴 경험도 충분히 좋기 때문에 무조건 스펙을 늘리기보다 Python과 SQL 활용 능력을 높이고 데이콘이나 프로그래머스에서 프로젝트와 수상 경험을 만드는 것이 취업에 더 큰 도움이 됩니다. 통계 역량에 개발 역량까지 갖추면 데이터 분석가나 AI 직무까지 지원 폭도 넓어질 것입니다.

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• 

  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 77%

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  멘티님. 안녕하세요. ​통계학 전공을 살려 데이터 분석 및 머신러닝 분야로 진출할 때는 더 깊이 있는 모델링 학습을 위해 대학원 진학이 확실히 유리하게 작용합니다. 자대 대학원은 기존 연구실 연구원들과의 유대와 빠른 적응이 장점이며, 타대 대학원은 더 넓은 인프라와 원하는 특정 연구 분야를 기준으로 선택하는 편이 좋습니다. ​구상 중인 데이콘 경진대회 참여와 프로그래머스를 통한 Python, SQL 공부는 실무 구현 능력을 증명하는 훌륭한 출발점입니다. 학부연구생과 데이터 인턴 경력이 이미 우수하므로 이론에 치우치지 않고 모델을 직접 배포해 보는 개발 경험을 조금만 더하면 취업 경쟁력이 크게 올라갑니다. ​응원하겠습니다.

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