데이터 분석가 되려면 대학원 꼭 가야 할까? (feat. 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트는 다르다)

#데이터분석가 #데이터사이언스 #딥러닝 글로벌 Top IT기업 현직자가 알려주는 데이터분석가 vs 데이터사이언티스트 차이점 해당 영상에서 언급하는 대학원 이슈는, 영상을 시청하시는 분의 학부 전공 / 학습환경에 따라서 다를수 있습니다 예를 들면, 네카라쿠배당토 데이터분석팀에서 7명중 1명이 석사출신이지만, 그 1명의 경우 학부로만 지원했었다면, 다른 지원자들보다 불리한 학벌/전공/스펙 이었을수 있습니다 즉, 명문대 + 경영/통계/산업공학 등의 전공이라면 학부에서 추가스펙을 준비하고, 바로 대기업 데이터분석 직무에 합격이 가능하며 or 스타트업에서 2년간 데이터분석 직무를 경험하고, 대기업 데이터분석직무로 이직하시는 사례가 많습니다 하지만, 지방대 + 인문학 전공이라면, 현실적으로 위 방법으로 바로 IT 대기업 취업에 많이 불리할 수 있습니다 따라서, 데이터분석 관련 인서울 대학원을 통해서 2년간 공부 + 방학마다 2개월씩 총 3번의 데이터분석 인턴을 경험한다면, IT 대기업 데이터분석가 직무로서 대학원 졸업 후, 취업 가능성이 높아질 수 있습니다 [영상 목차] 00:00:00 Intro 00:00:32 데이터분석가 되기 위해서 대학원 필수인지? 00:01:05 데이터분석가 직무 00:02:48 데이터분석가 vs 데이터사이언티스트 00:03:25 데이터분석가의 분석 방법론 00:05:54 데이터사이언티스트의 분석 방법론 00:07:03 데이터분석가 채용특징 00:10:25 오늘의 결론 메타코드는 "4차산업 커리어는 메타코드와 함께" 라는 슬로건을 바탕으로 "전세계 데이터/코딩 역량 강화에 기여하고자 합니다" *모든 영상에 대한 권한은 메타코드에 있기에, 무단으로 저장 및 활용하시거나 수업자료를 유료목적으로 활용하시면 별도의 조치가 들어갈 수 있습니다