데이터 과학 경력 : 2024 년 최고의 회사 및 성공을위한 팁
최근 데이터 과학 졸업생 및 최종 1 년간의 공학 학생들은 다국적 기업 (MNC)을 목표로합니다. 많은 옵션이 있습니다. 이 안내서는 2024 년에 데이터 과학 신입생을 고용하는 주요 회사를 강조하여 기술 리프레셔 및 인터뷰 준비 조언을 제공합니다.
주요 테이크 아웃 :
- 이 기사에는 Tech Giants (Amazon, Google, Microsoft) 및 저명한 회사 (EY, JPMorgan Chase, PWC, Databricks, IBM)를 포함한 최고의 고용주가 있으며 유망한 신생 기업 (Mathworks, Arya.ai, Rephrase.ai, Yellow.ai, Nirmai)과 함께 제공됩니다.
- 통계, 프로그래밍 (Python, Pandas, Numpy, Scikit-Learn), 기계 학습 알고리즘, 데이터 전처리 기술, 모델 평가 지표 및 SQL 기초에 대한 간결한 검토가 포함됩니다.
- 구직 전망을 개선하기위한 전략에 대해 논의하고, 이력서 구축, 실제 경험, 네트워킹, 인터뷰 준비, 업계 트렌드에 대한 최신 상태 유지 및 고급 교육 기회 탐색.
데이터 과학 기술 리프레셔 :
이 섹션은 인터뷰 준비를위한 빠른 검토를 제공합니다.
- 핵심 통계 개념 : 평균, 중앙값, 모드, 분산, 확률, 가설 테스트, P- 값, 상관 관계 대 원인.
- 프로그래밍 숙련도 : 파이썬 기본 (데이터 구조, 기능, 객체 지향 프로그래밍), 필수 라이브러리 (팬더, Numpy, Scikit-Learn), 데이터 조작 및 청소.
- 머신 러닝 기초 : 감독 대 감독되지 않은 학습, 일반적인 알고리즘 (선형/로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, K- 평균), 오버 피트/언더 피팅, 열차 테스트 스플릿, 교차 검증.
- 데이터 전처리 기술 : 결 측값 처리, 피처 스케일링, 1 인용 인코딩, 레이블 인코딩.
- 모델 평가 : 주요 메트릭 (정확도, 정밀도, 리콜, F1 스코어, ROC-AUC), 혼란 매트릭스 해석.
- SQL Essentials :
SELECT
,WHERE
,GROUP BY
, Clauses에JOIN
. - 인터뷰 질문 준비 : 과거 프로젝트를 설명하고, 데이터 과학 워크 플로우를 요약하고, 윤리적 고려 사항을 다루는 연습. 이력서를 철저히 검토하십시오.
데이터 과학 신선함을 고용하는 최고의 회사 :
다음 회사는 엔트리 레벨 데이터 과학자를 적극적으로 모집하고 있습니다.
(자세한 회사 설명, 작업 링크 및 급여 기대치는 원본 기사에 제공되며 여기에서 쉽게 다시 삽입 할 수 있습니다.)
- 1. 아마존
- 2. Google (알파벳)
- 3. Microsoft
- 4. Ey
- 5. JPMorgan Chase & Co.
- 6. Pwc
- 7. Databricks
- 8. IBM
유망한 데이터 과학 스타트 업 :
- 9. Mathworks
- 10. Arya.ai
- 11. REPHRASE.AI
- 12. 옐로우 .ai
- 13. Nirmai
데이터 과학 역할 확보를위한 팁 :
- 설득력있는 이력서 : 기술 능력, 프로젝트, 인턴쉽 및 인증을 보여줍니다. 각 작업 응용 프로그램에 맞게 조정하십시오.
- 실습 경험을 얻으십시오 : 실제 프로젝트 (인턴쉽, 프리랜서 작업, 개인 프로젝트)를 수행하십시오.
- 전략적으로 : 산업 이벤트에 참석하고, 전문 그룹 (LinkedIn)에 가입하고 전문가와 연결하십시오.
- 인터뷰 준비 : 코딩 문제 (Leetcode, Hackerrank) 연습 및 프로젝트 및 경험에 대한 논의를 연습하십시오.
- 정보를 유지하십시오 : 뉴스, 블로그 및 웹 세미나를 통해 업계 트렌드를 유지하십시오.
- 고급 교육을 고려하십시오 : 자격을 향상시키기 위해 추가 교육 또는 인증을 탐색하십시오.
결론:
데이터 과학 구직 시장은 새로운 졸업생들에게 많은 기회를 제공합니다. 기술 개발, 실제 경험 및 효과적인 구직 전략에 중점을두면 최고 회사에서 보람있는 입장을 취할 가능성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
위 내용은 2025 년에 데이터 과학 신입생을 고용하는 상위 13 개 회사의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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