이번주 목요일에 메타코드m에서 열린 네카라쿠배 현직자 데이터분석가 취업 특강을 들었다. 마음가짐을 또 한 번 바꾸게 해준 강의였기 때문에 후기를 올려보려 함. 항상 라이브 강의는 무료로 열어주고, 일주일간 들을 수 있어서 좋은 것 같다.
일단 회사에서 데이터를 다루는 전체 흐름 속에서 데이터분석가, 데이터엔지니어, 데이터사이언티스트의 역할과 차이점에 대해 설명해 주셨다.
- 먼저 데이터 엔지니어는 데이터를 수집하고, 파이프라인을 생성해서 데이터베이스에 저장하는 역할을 한다.
- 데이터분석가는 이 저장된 데이터베이스 혹은 스스로 생성한 데이터를 가지고 대시보드를 생성하거나, 지표를 통해 현황을 파악하는 업무, 이상점을 발견하고 원인을 분석하는 일, 비즈니스 인사이트 및 결론을 도출하는 일을 한다.데이터분석가의 업무와 엔지니어의 업무는 일부 겹쳐지는데, 테이블 생성 및 관리 역할을 하기도 한다.
- 데이터사이언티스트는 저장된 데이터를 활용해서 통계, 머신러닝, 딥러닝 모델을 개발한다. 직접 모델을 제품에 적용하고 배포하는 역할도 하며, 필요한 논문 연구도 진행한다. 여기에서 배포에 좀 더 초점을 맞춘 것이 ML 엔지니어라고 한다.
성향으로 생각하면 데이터분석가는 기획자에 가까운 역할을 하고, 엔지니어는 개발자에 가까운 역할을 하며 데이터사이언티스트는 이 중간에 있다고 설명했다. 데이터분석가는 회사 내에서 데이터를 가장 잘 파악하고 있으면서 데이터 전문 컨설턴트의 역할을 할 수 있어야 한다고... 호오...
다음으로는 여러 대기업의 채용 공고를 함께 분석하면서 어떤 역량이 요구되는지, 어떤 능력이 있으면 더 좋은지 알려주셨다.
네이버 쇼핑, 웹툰, 카카오페이, 쿠팡, 배달의민족까지 다양한 대기업의 '경력직' 데이터분석가 모집 공고를 살펴 보면,
🔥 여러 공고에서 데이터분석가에게 공통적으로 요구하는 역할은
- 데이터에 기반한 인사이트 도출
- 목표 지표 수립
- 대시보드 개발
그 외에 회사에 따라 데이터마트를 구축하고 분석에 필요한 데이터를 설계하는 일, A/B 테스트와 같은 실험 진행 등을 한다.
- 여기서 데이터 마트란, 자주 사용하는 분석용 테이블을 모아둔 것이라 생각하면 된다고 함
- A/B 테스트라는 것은 50%의 고객에게는 A를, 50% 고객에게는 B를 배포한 뒤 효과를 비교하는 테스트
이까지 분석해 보면, 데이터분석가가 어떤 일을 하는 사람인지 알 수 있다.
그렇담, 데이터분석가가 되기 위해서는 어떻게 해야 할까? 다시 여러 공고를 함께 분석해 주셨다.
🔥 모든 기업에서 원하는 데이터분석가의 필수 자격 요건
- Hard skill로는 SQL, Python / R
- Soft skill로는 논리력, 커뮤니케이션 역량, 문제해결 능력을 꼽고 있다.
내가 여기서 놀랐던 것은 python/R이 우대사항에 들어가 있는 경우는 있어도, SQL이 우대사항에 들어간 경우는 단 한 건도 없다는 것이다. 모든 기업에서 SQL을 다룰 수 있어야 한다고 입모아 말하고 있다. 나는 빅데이터분석기사 실습에서 요구하는 것이 python/R이라 멋대로 python과 R이 가장 중요하고 SQL은 그다음이라 생각하고 있었는데 전혀 아니었다 두둥...
SQL이 가장 중요한 스킬이었던...!! 바로 SQL 빡공을 시작했다. ㅎㅎ
그리고 또 하나 놀라운 것... 지난번 링고 선생님의 특강에서는 문제해결력만 꼽아주셨는데 요번 리사 선생님 특강에서는 문제해결력과 더불어 논리력과 커뮤니케이션 역량을 또 필수로 모든 기업이 요구한다고, 내가 이러한 특성을 가졌는지 고찰을 해봐야 한다고 하셨다.
🔥 그밖에 가지면 더 좋은 우대사항으로는,
데이터시각화 역량 / 데이터마트 구축 지식 / 대용량 분산 시스템 활용 능력 / 관련 전공 / 통계 지식 / 분석방법론적 지식 / AB 테스트 경험 등이 있었다.
근데 이거 공고 자체가 경력직 공고라서, 처음부터 이걸 다 갖춰야 취업할 수 있다는 건 아니고... 앞으로 나아가고 공부할 방향으로 생각하면 좋다고 하셨다.
🔥 공고를 바탕으로 데이터분석가가 되기 위한 로드맵을 그려 주셨다.
- 1단계는 내가 논리력, 커뮤니케이션 능력, 문제해결력이 뛰어난 사람인지 스스로 판단해 보라는 것이었다. 그냥 취업하는 것도 중요하지만 계속 해나가야 하는 일이니까 괴로우면 안된다고 하시면서..
- 2단계는 SQL 문법 공부하기! python, R보다 SQL을 먼저!! --> 코딩테스트 사이트에서 '중' 정도에 해당하는 실력
- 3단계는 python 문법 공부하기! --> 객체 지향까지 안가고, 내가 원하는 함수를 큰 고민없이 짤 수 있는 정도
- 4단계는 기초통계, 머신러닝(ML) 공부
- 5단계는 python과 SQL로 데이터분석 프로젝트를 진행할 것, 문제해결을 중심으로!
- 6단계는 인턴으로 실전 경험 쌓기! 데이터를 다루는 일이라면 뭐든 뛰어 들어 데이터 핸들링 경험을 쌓아보자.
🔥 그 외에 질문&답변 내용 정리
- 채용 공고는 매일 하나 이상씩 보세요. 원하는 기업의 다른 직무에 대한 공고도 살펴 보세요. 어떤 일을 하는지 볼 수 있어요!
- IT 블로그들은 테크 블로그도 가지고 있는 경우가 많으니, 그런 경우라면 그 기업은 확실히 데이터분석을 제대로 할 가능성이 높아요
- 국비지원 강의 수료 이력을 이력서에 적기도 하는데, 사설 데이터분석 강의도 적어도 되나요? --> 네 됩니다. 그렇게 적고 취업한 경우를 봤어요. 내용이 얼마나 알차냐가 중요해요!
- 요구하는 문법 수준은, SQL의 경우 문제은행 사이트에서 '중급'정도 풀 수 있으면 되고, python은 내가 원하는 함수를 큰 고민 없이 짤 수 있는 정도면 돼요. (코딩테스트 사이트는 다 비슷해요)
- python 프로젝트 강의는 많은데 SQL 프로젝트 강의가 없다면, 이번에는 그 강의를 sql로 해볼까? 라는 식의 변형이 필요할 듯해요.
- 내가 논리적인가에 대해서는 스스로 살아온 삶에 대한 고찰을 해보면 좋아요. 발표할 때 떨지 않고 잘 설명할 수 있는가와 같은 경험으로 유추해 보세요.
- 논리력과 커뮤니케이션 능력은 포트폴리오와 면접에서 둘 다 어필할 수 있는데, 포트폴리오 내 프로젝트에서 분석 전 가설이 있고, 방법론이 있고, 결론이 어떻게 나왔다. 의 흐름이 논리적이라면 충분히 어필 가능합니다.
- 내가 원하는 회사의 데이터분석가가 되었을 때 어떤 분석을 할 수 있을까?를 고민해 보면 좋을 듯합니다. (예. 쿠팡에서 검색 필터를 추가해야 한다면 어떤 데이터를 기반으로 어떤 필터를 추가해야 한다고 주장할 수 있을까?)
- 데이터분석 프로젝트를 하다 보면 논리력과 문제해결력이 높아질 수 있습니다.
- 포트폴리오는 문제해결력을 중점적으로 어필하세요. 직접적인 코드를 넣을 필요 보다는 어떤 언어를 사용했고, 왜 했고, 어떤 단계로 진행했고 등을 논리적으로 설명하는 방식으로 재정비하세요.
- 팀 내에서 내 역할이 아니었더라도, 내가 다시 분석해 보면서 스킬을 익힐 수 있어요!
- SQL과 파이썬에 대한 이해가 어느정도 있는 상태라면 계속 지원하면서 병렬적으로 공부하고 포트폴리오를 쌓아 나가세요.
- 1년차 데이터분석가에게는 데이터를 핸들링하는 능력이 가장 중요합니다. SQL과 파이썬으로 내가 원하는 데이터를 정확히 빠르게 뽑아낼 수 있는가.
- 데이터 시각화 툴은 어차피 회사마다 적응하는 시간이 필요하니까 한가지 해봤다면 다른 걸로 넘어가는 덴 무리가 없어요.
- 데이터마트 구축에 사용되는 기술 스택은, 하둡/스파크. 스파크를 대부분 사용하는 것 같아요. 배치를 돌리는 것은 에어플로우를 많이 사용해요!
- 프로젝트성 업무와 루틴한 업무 중엔 프로젝트성 업무를 쌓는 것이 더 좋고, 루틴한 업무라면 생산성 향상을 위한 효율화를 위해 어떤 걸 해봤다.는 부분을 어필하세요. (python 자동화)
- SQL이나 python으로 일하라고 아무도 하지 않더라도, 굳이굳이 회사 데이터로 내가 할 수 있는 분석을 해보세요. 엑셀로 해도 되는 걸 SQL로 해보고, 다른 분석 툴로 하던 분석을 파이썬으로 해보고.
- 먼저 SQL, 파이썬, 통계적 지식을 쌓고, 자격증을 딸 수 있는 정도의 지식이 쌓이면 그걸 증명하기 위해 자격증을 따는 것이 좋지, 먼저 자격증 취득을 권하진 않아요.
- 특정 산업군을 원하는 것이 아니라면 플랫폼 기업이나 금융회사 등에서도 앱이나 플랫폼 자체에 대한 분석을 하는 경우에 지원하면 도메인을 덜 타요.
- 분석 프로젝트, 인턴 경험, 수상경력, 자격증, 교육 등 스펙이 갖춰졌는데 서류 합격률이 낮다면 회사의 공고에 맞춤형으로 준비했는지 돌아보세요.
위에서 알려주신 로드맵을 바탕으로 내가 해온 일, 앞으로 할 일을 정리하려고 하는데.... 이건 개인적인 부분이라 굳이 안봐도 되고, 아니면 공부 방향을 설정할 때 참고해도 좋을 듯!
🔥 1단계. 먼저 내가 논리력, 커뮤니케이션 능력, 문제해결력이 뛰어난 편인지 스스로 생각해 보라고 하셨다.
- 학술연구 경험(논리력): 나는 심리학 석사 시절에 학술 연구를 하면서 가설을 설정하고, 그에 따라 실험을 설계하고, 데이터를 모으고 분석한 경험이 있으므로 논리적이고 체계적인 방식으로 데이터를 다뤄 본 것이라 할 수 있다. 그런 연구를 다수 진행하면서(약 5건?) 논리력이 어느 정도 쌓이지 않았을까?
- 학술대회 발표 경험(커뮤니케이션): 커뮤니케이션 능력도 마찬가지이다. 데이터를 기반으로 사람들을 설득할 수 있는 능력, 스피치 능력 같은 걸 말씀하셨는데 논문 연구를 할 때 매주 교수님과 박사 언니들 앞에서 발표를 했던 경험이 있고, 학술대회나 세미나에 나가서 발표한 적도 있으니까 못하는 건 아니지 않을까?... 하지만 태생적으로 막 자신감이 넘치고 발표자를 맡아야 하는 적성은 아니다.
- 문제해결력은 데이터를 분석할 때에 먼저 해결하고자 하는 문제를 설정하고 그것을 해결하기 위해 이러이러한 데이터를 수집하고, 문제를 해결하기 위해 요런 해결책을 제안할 수 있다. >> 이런 걸 원하는 것 같다. 내가 막 나서서 불편을 해결하고 그런 타입은 아니긴 한데... 이직할 방향을 다시 고민해야 할까? ㅠㅠ
나는 늘 자신이 없다. 다른 사람 입에서 너 논리적이야, 너만하면 말 잘하지 등등의 칭찬과 인정을 듣기 전까지 스스로에게 긍정적인 평가를 해주지 않는다. 나 스스로 부족한 면을 찾는 건 내 발전의 동력이 되기도 하지만 내 수준을 너무 폄하하는 경향이 있다. 네카라쿠배, 나도 가고 싶은데 나는 대기업은 꿈도 안 꾸고 있다. 스스로의 한계를 만들고 갇혀 사는 기분이 든다. 자신감을 어떻게든 키워 내야지...!
나는 학부때 수석졸업도 한 사람이고, 힘들다는 대학원 생활도 잘 마친 사람이고, 모두가 성실함이 무기라고 할 만큼 열심히 사는 사람이고, 아무도 시키지 않았지만 지난해 10번의 시험을 계획하고 실행한 사람이다. 내가 나를 가장 인정하지 않는 것 같아 안타깝다. 스스로에게 더 잘해주고 스스로를 대접해야지.
🔥 2단계. SQL 문법 공부하기
- 코딩테스트: SQL 문법을 공부하기 위해, 이번주부터 시작한 일은 '프로그래머스' 라는 사이트에 가입해서 코딩테스트 문제를 Lv.1부터 풀어보는 것이다. 책만 보고 문제를 풀 때에는 SQL문의 의미를 달달 외우기만 하고 머리에 하나도 안 들어왔다면, 직접 코드를 쳐보면서 문제를 풀어보니까 재미도 있고, 이해도 잘 되었다. :D 히히
(사실 내가 원래 스도쿠 / 퍼즐 게임 / 큐브 맞추기 / 방탈출 게임 이런 거 엄청 좋아하고 문제 푸는 거 좋아해서 책으로 줄줄 읽고 문제푸는 것보다 직접 쳐보면서 풀어보는 게 훨씬 재미있고 잘 맞는 것 같다.) - 부트캠프 강의: 메타코드m에서 하는 'SQL 입문 부트캠프' 강의도 열심히 듣고 있다. 곧 블로그에도 글 쓸 예정
- SQLD 시험: 3월 9일자 시험도 예정되어 있어서 2주간은 python을 잠깐 내려놓고 SQL을 열심히 공부할 것 같다.
🔥 3단계. python 문법 공부하기
- 빅분기 실기: 사실 12월달 빅분기 1문제 차이로 떨어져서 빅데이터분석에 대한 실습은 조금 해놓은 상태다. 히히
- 파이썬 분석 프로젝트 강의: python 문법은 메타코드m에서 링고 선생님의 포트폴리오 만드는 분석 프로젝트 강의를 듣고 있다. 그리고 공공데이터 분석 프로젝트 강의도 들을 예정이다.
- 문제은행 사이트 활용: python 문법도 프로그래머스에서 풀어볼 예정이고, 빅분기 공부할 때 데이터마님이라는 사이트를 알게 되었는데, 여기에 빅데이터 분석 관련한 연습문제가 많이 올라와 있어서 그 문제들도 풀어볼 거다. 구글 코랩 사용하면 별도의 프로그램을 깔지 않아도 링크로 데이터를 가져오고 분석할 수 있는 게 엄청 편했다.
🔥 4단계. 기초통계, 머신러닝 공부하기
- 기초통계: 대학원 시절 통계학 책을 총 3번 정도 정독했고, 사회조사분석사 2급을 취득했고, 대학원 때 SPSS를 활용해 데이터를 통계 분석했던 베이스가 있어서 따로 하지 않아도 될 것 같지만, 현재 블로그에 메타코드 기초통계 강의를 천천히 정리하면서 복습하고 있는 상황!
- 머신러닝 공부는 빅분기 필기에서 접한 내용 외에는 모른다. 따로 공부를 좀 해야할 것 같다. 선형대수학도 공부할 생각이다.
🔥 5단계. python+SQL 데이터분석 프로젝트
- 프로젝트 강의: 링고 선생님의 데이터분석 프로젝트 강의 수강중이고, 공공데이터 데이터분석 프로젝트 강의 수강하면서 프로젝트 만들 예정이다. 3월 9일에 SQLD 시험친 다음부터 3월은 프로젝트 위주로 준비할 예정
- 프로젝트 스터디: 4월부터는 강의에서 분석 프로젝트를 따라하고 배운 지식을 바탕으로 개인적으로 캐글에 올라온 데이터를 가지고 문제해결을 해보거나 공공데이터를 활용한 분석을 할 생각이다. -> 포트폴리오도 채울 것! 이때는 혼자 하면 발전이 더딜 것 같아서 직장인 스터디를 모집하거나 적극 참여해 볼 생각이다.
🔥 6단계. 인턴으로 실전 경험 쌓기
- 현재 회사에서 데이터 다루기: 회사에서 심리 검사한 결과 데이터(excel csv 파일)를 상담 보고서(word)로 자동화 하는 프로젝트를 진행하고 있다. 나에게 그 일을 시킨 것은 아니지만, 내가 회사 데이터를 활용해서 python과 SQL을 사용한 프로젝트를 발맞춰 진행하고, 포트폴리오에도 실어 볼 예정이다.
- 인턴 지원하기: 4월부터는 인턴을 먼저 넣어보는 것도 좋을 것 같다. 강의에서도 병렬적으로 준비하라고 했으니까!
요렇게 정리하면 상반기 안에 많은 걸 쌓을 수 있지 않을까 생각... 취업도 되면 좋겠다 ㅠ...
이번 특강도 도움이 정말 많이 되었다. SQL이 python/R보다 더 우선시 되어야 한다는 점, 회사 데이터로 거창한 프로젝트가 아니더라도 엑셀이나 다른 걸로 할 수 있는 일을 굳이 내가 파이썬과 SQL로 해보면 좋다는 걸 깨달았다는 점에서! :)
이번 주말도, 다음주도 쭈우욱 열심히 해야지! 파이팅!!🔥🔥🔥
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