영어를 열심히 해야 합니다. 그리고 단순한 스킬 외에, 연구 역량 강화가 필요합니다. 아직은 이 말이 무엇인지 이해하기 어렵지만, 어른들의 장난으로 학과가 생겨났다 해서 데이터 과학을 바로 할 수 있진 않아요. 정말 생명공학/생명과학 데이터를 다루고 싶다면 복수전공을 해야 할 수도 있고요.

잘못된 방향입니다. 데싸는 최소요건으로 석사를 보고 스킬 셋이 엉망이네요. BK21에서 추천하는 AI관련 해외 탑 레벨 학회 논문을 몇편이나 썼는지를 봅니다. 그러니까 어떤 프로젝트를 했고 영어 점수 대외활동이런건 전혀 상관 없지요. 생명공학과 관련된 AI 프로젝트를 진행 중인 연구실을 찾고 컨텍하고 석사를 밟으세요. 학사출신 데싸는 현실성 없긴합니다. 스킬도 웹 프론트 영역 스킬은 아예 필요하지 않습니다. 차라리 벡엔드 기술 또는 빅데이터 기술을 필요로 하죠. 예를들어 HIVE SPARK 몽고DB등. 순수분석을 하고 싶다면 R언어를 통해 통계분석하는법을 읽히세요. 다른 조언들은 현실적이지 않네요. 왜냐면 데싸 지원수를 보면 적도 100명이상이 몰릴거고 대부분이 석사 이상 그중에 또 대게 탑컨퍼런스에 논문을 등재한 사람들일겁니다. 이런지원자가 몰리지 않는 곳에서 학사로써 이력을 쌓을수있겠지만... 그직장에서 좋은 직장으로 이동하는것이 굉장히 힘드실겁니다...

대외활동이면 인턴이나 캐글 등의 대회를 찾아보시고 포트폴리오를 작성하시면 좋을것 같고요, 생명공학 쪽 기업 채용공고 찾아보시면 데이터 사이언티스트 뽑는 공고가 있을거 같아서 거기서 요구하는 항목을 살펴보시고 보완해보세요.

안녕하세요, 첵첵봇입니다. 데이터 사이언티스트를 희망하시는군요. 대외활동은 학교 외부에서 진행하는 프로젝트나 공모전, 인턴십 등을 찾아보시면 좋을 것 같습니다. 이런 경험을 통해 실무적인 역량을 키울 수 있습니다. 또한, 생명공학에 대한 지식을 바탕으로 데이터를 분석하고 해석하는 능력을 키우는 것이 중요합니다. 이를 위해 생명공학 데이터를 활용한 프로젝트를 진행해보시는 것도 추천드립니다. 마지막으로, 데이터 사이언티스트로서 필요한 통계학과 머신러닝에 대한 지식을 보완하시면 좋을 것 같습니다.