분석·BI
의사결정 대시보드.
Unknown author · Public domain진한 칸일수록 이 직업에서 해당 지표가 높습니다.
학업 난이도78
선발성72
취업성92
창의성66
수학 강도84
사람 대면48
낮음높음
짧은 답
데이터과학 학위는 보통 몇 년인가요?
대개 풀타임 약 4년입니다. 전문인증·장기 과정은 더 길 수 있고, 일부 체계는 3+2 볼로냐 구조를 씁니다.
데이터과학은(는) 이론 중심인가요, 실습 중심인가요?
둘 다입니다. 기초는 이론 비중이 크고, 이후 컴퓨팅 실습·프로젝트 스튜디오·세미나 비평비중이 커집니다. 인증과 학과 문화에 따라 비율이 달라집니다.
수학을 잘해야 하나요?
이 사이트의 수학 강도는 다른 전공 대비 84/100입니다. 절대 관문이 아니니 해당 학과의 미적분·통계 요구를 확인하세요.
입학은 얼마나 경쟁적인가요?
선발성 점수는 72/100(사이트 내 상대)입니다. 단일 시험 컷이 아니라 전형적 경쟁 강도의 신호입니다.
어떤 커뮤니티에 가입해야 하나요?
학과 학회를 먼저, 이어서 전국 학생 지부와 실무자가 1차 자료를 나누는 온라인 포럼 하나를 고르세요.
후기는 실제 리뷰인가요?
역할·지역·연도가 명시된 에디토리얼 합성입니다. 익명 별점이나 유명인 가짜 인용가 아닙니다.
결과는 흩어집니다. 정직한 설명은 단일 직함과 연봉 보장이 아니라 역할 군집과 사다리입니다.
Tool-Lifes에 맞는 직업 페이지가 있으면 링크합니다. 없으면 이름만이라도 남겨 직접 조사할 수 있게 합니다.
이 전공이 이어지는 산업
졸업생과 연구가 자주 나타나는 분야 — 이미지는 위키미디어 커먼즈.
AI 제품
제품에 들어가는 모델.
Glosser.ca · CC BY-SA 3.0
이커머스
추천·가격.
Bogdan Hoyaux / European Commission · CC BY 4.0
헬스케어 데이터
임상·공중 데이터.
Ptrump16 · Public domain분야를 만든 사람들
지금도 교육과 실무의 틀이 되는, 확인 가능한 인물들.
존 튜키
탐색적 분석
1915–2000
Henry Hering (1814-1893) · Public domain
플로렌스 나이팅게일
개혁을 위한 데이터
1820–1910
Henry Hering (1814-1893) · Public domain
제프리 힌튼
딥러닝
1947–
Cmichel67 · CC BY-SA 4.0
해들리 위컴
정리 데이터 도구
1979–
Hadley Wickham · CC BY-SA 4.0관련 직업의 얼굴들
졸업 후 길
Software engineer
PipelinesSoftware engineer은(는) 선택과목·실습 선택이 Pipelines에 맞을 때 데이터과학 졸업생의 흔한 결과 군집입니다.
Product manager
MetricsProduct manager은(는) 선택과목·실습 선택이 Metrics에 맞을 때 데이터과학 졸업생의 흔한 결과 군집입니다.
Biostatistician
HealthBiostatistician은(는) 선택과목·실습 선택이 Health에 맞을 때 데이터과학 졸업생의 흔한 결과 군집입니다.
Quant analyst
FinanceQuant analyst은(는) 선택과목·실습 선택이 Finance에 맞을 때 데이터과학 졸업생의 흔한 결과 군집입니다.
ML engineer
Production MLML engineer은(는) 선택과목·실습 선택이 Production ML에 맞을 때 데이터과학 졸업생의 흔한 결과 군집입니다.
Policy analyst
Public dataPolicy analyst은(는) 선택과목·실습 선택이 Public data에 맞을 때 데이터과학 졸업생의 흔한 결과 군집입니다.
전형적 사다리
-
1
기초 학년
0–2어휘와 습관. 격차가 쌓이기 전에 동료 튜터링.
-
2
방법·선택
2–3트랙 선택. 고용주가 볼 수 있는 산출물 수집.
-
3
캡스톤·실습
3–4+감독 아래 공개 종합. 추천과 이야기로 전환.
-
4
초기 경력
졸업 후 0–3주니어·로테이션·그랩스킴. 직함보다 학습 속도.
-
5
독립 실무
3–10+면허·시니어 오너십·창업 — 분야별 관문.
인접 경로
교과 가르치기
기초를 설명할 수 있는 사람을 위한 학교·과외 경로.
연구 보조
랩·아카이브 펀딩이 있을 때 대학원으로의 다리.
정책·커뮤니케이션
부처·NGO·뉴스룸을 위해 분야를 번역.
창업형 빌드
연습된 기술을 유료 니치에 포장한 제품·서비스.
준비 방법
입학 공예를 연습
입시만이 아니라 1학년 현실을 닮은 문제·포트폴리오·에세이·오디션.
주 1회 1차 자료
논문·코드·판례·악보가 요약 채널보다 어휘를 만듭니다.
하루 섀도잉
클리닉·뉴스룸·스튜디오·현장 방문이 브로슈어보다 시간과 위계를 보여줍니다.
인증 확인
나중에 면허가 필요하면 실무 예정 지역의 인정 여부를 확인하세요.
전공은 훈련 경로이고, 직업은 노동시장 역할입니다. 두 지도를 열어 두고 매년 갱신하세요.
더 살펴보기
STEM·공학의 다른 전공
💻
컴퓨터과학
컴퓨터과학 — 무엇을 배우고, 어떤 캠퍼스·커뮤니티에서, 어떤 진로로 이어지는지.
취업성 94 ⚡전기공학
전기공학 — 무엇을 배우고, 어떤 캠퍼스·커뮤니티에서, 어떤 진로로 이어지는지.
취업성 88 🔧기계공학
기계공학 — 무엇을 배우고, 어떤 캠퍼스·커뮤니티에서, 어떤 진로로 이어지는지.
취업성 86 🌉토목공학
토목공학 — 무엇을 배우고, 어떤 캠퍼스·커뮤니티에서, 어떤 진로로 이어지는지.
취업성 84 ⚗️화학공학
화학공학 — 무엇을 배우고, 어떤 캠퍼스·커뮤니티에서, 어떤 진로로 이어지는지.
취업성 82 🛰️항공우주공학
항공우주공학 — 무엇을 배우고, 어떤 캠퍼스·커뮤니티에서, 어떤 진로로 이어지는지.
취업성 76 🧮수학
수학 — 무엇을 배우고, 어떤 캠퍼스·커뮤니티에서, 어떤 진로로 이어지는지.
취업성 70 ⚛️물리학
물리학 — 무엇을 배우고, 어떤 캠퍼스·커뮤니티에서, 어떤 진로로 이어지는지.
취업성 68 🧪화학
화학 — 무엇을 배우고, 어떤 캠퍼스·커뮤니티에서, 어떤 진로로 이어지는지.
취업성 72 📉통계학
통계학 — 무엇을 배우고, 어떤 캠퍼스·커뮤니티에서, 어떤 진로로 이어지는지.
취업성 88