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10년차 데이터분석가 서류 통과율 높이는 전략
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확실히 강사님이 10년차 데이터분석가라 직접 신입/경력 데이터분석가 채용에 참여한 경험이 있고, 그 과정에서 채용 담당자 입장에서 말씀해주신 게 도움이 되었다. 내용을 요약 정리 하려고 한다.
🔥 데이터분석가의 종류와 역할
- business 데이터분석가: 서비스가 올바른 방향으로 가고 있는지, 성과는 어떤지, 장애물은 무엇인지 확인하기 위한 데이 터분석을 주로 한다. 지표 변동의 원인 파악 / 모니터링 / 대응 등 '무엇'을 '왜' 보는지, 어떻게 분석할지, 어떤 액션이 필요한지 도출한다. 특정 도메인 지식보다는 폭넓은 지식과 문제 정의 능력, 문제해결 능력이 중요하다.
- product 데이터 분석가: 주로 실험을 통한 UI최적화 등 서비스 효용을 높이기 위해 실험, 로그를 설계하고 그 결과를 통계적으로 분석/해석한다.
- 그 외 특정 분야(의료, 재무, 마케팅, 설비, 보안 등)의 데이터분석가를 모집하는 경우에는 해당 도메인 경험이 중요하다.
🔥 데이터분석가 공통 스킬
데이터분석가에게 공통적으로 요구하는 부분은 위와 같다. SQL, Python, 엑셀 등 하드스킬과 기본적인 통계 지식, 지표관리, 대시보드 구축 능력도 중요하지만, 가장 중요한 것은 "문제해결역량"과 "의사소통능력"이다.
🔥 채용 담당자가 확인하는 부분
비즈니스 상황에서 끊임없이, 도전적인 질문을 받게 된다. (예를 들면, 유저 수가 증가했다. 왜 증가했지? 유의미한 상승인가? 일시적인 효과인가? 무슨 기준으로 증감을 판단할 수 있는가? 등등..)
채용 담당자는, 지원자가 이러한 상황에서 비즈니스에 대한 이해를 바탕으로, 어떻게 문제를 정의하고 우선 순위를 정했는지, 논리적으로 분석을 했는지, 어떤 액션으로 연결해서 상황을 해결했는지, 그 과정에서 누구와 협업했는지 ... 를 보고싶어 한다.
중요한 것은 서류다.
이유1. 면접은 서류 내용을 기반으로 하기 때문에, 서류를 잘 작성해야 다음 프로세스도 쉬워진다.
이유 2. 서류 통과율이 8% 밖에 안 되고, 만약 통과하는 경우에는 최종 합격까지 갈 확률이 12.5배 증가한다.
서류 통과율이 8%라는 것은 가히 충격적이다. 92%의 지원서가 버려진다니...ㅠ
(사실 허수가 많아 실질적으로는 조금 더 높은 수치임)
그러므로, 서류 구성과 내용이 가장 중요하다.
🔥 서류통과 포인트 1. 분석 배경 / 내용 및 성과 / 결과에 대한 구체적 설명
탈락자들은 좌측과 같이, 분석 내용을 단순하게 적는다.
분석 수단이나 자신의 노력을 강조하기도 하고, 수료한 강의를 적거나 파이썬, 머신러닝 등을 할 줄 안다는 부분을 강조한다. 추상적 표현으로 내용을 알 수 없게 적어놓은 경우도 많다.
합격하는 서류에서는 분석이 강조되어 있다. 단순히 어떤 도구를 썼는지가 중요한 게 아니라, 문제 정의 - 분석 목적 - 분석 과정 - 어려움을 어떻게 극복했는지 - 결론 및 액션은 무엇인지 와 같은 내용을 핵심 위주로 자세히 서술해야 한다.
즉, 보는 사람 입장에서 이해하기 쉽게, 논리적으로, 구체적으로, 구조적으로 설명하는 것이 좋다.
특히 데이터분석 내용보다 데이터마트 구축, 대시보드 구축 등을 더 강조하는 경우가 있는데 분석에 더 비중을 둬야 한다.
좋은 예와 나쁜 예를 살펴보자.
나쁜 예를 보면,
구체적으로 어떻게 분석을 했다는 건지 알 수 없다.
논리성이나 문제해결력을 파악하기 어렵다.
이탈을 정의한 기준이나 원인에 대한 서술이 부족하다.
이탈을 예측한다는 부분에서 이상하다.
어떤 액션을 취했는지 알 수 없다.
입사 후 문서나 보고서를 이렇게 작성하면 피곤할 것 같다.
좋은 예를 보면,
일단 읽는 사람이 보기 좋도록 현상 및 배경, 원인, 결과, 액션으로 제목을 붙여 놓았다.
'3개월 누적 서비스 이용금액 100만원 이상의 헤비 유저 수가 5개월 연속 감소하는 것'을 이탈로 정의했다(구체적).
영업팀과 협업을 했다. 타 부서와 협업할 수 있는 역량이 있는 사람
분석 결과 도출 뿐만 아니라 이후 상황을 예측했다.
"내용을 구체적으로 쓰다가 이력서가 너무 길어지면 어떡하죠?"
--> 내용을 구체적으로 쓰는 게 이력서를 짧게 쓰는 것보다 중요하다. 핵심적인 것만 작성하면 그리 길어지지 않는다. 문제 정의, 의사소통, 문제해결 능력에 초점을 맞추어 지원서를 작성하자.
🔥 서류통과 포인트 2. 형식은 생각보다 중요하다.
대면 상황에서 말 잘하는 것만이 의사소통 능력의 전부는 아니다. 문서작성능력 또한 중요한 의사소통능력에 포함되며, 서류 단계에서도 이를 볼 수밖에 없다. 내용은 물론 형식을 맞추는 것은 생각보다 많이 중요하다.
앞으로 함께 일할 사람이, 쿼리를 동료가 알아보기 어렵게 작성한다면 같이 일하고 싶은 마음이 들까?
가독성이 좋고 주석 처리도 적절히 되어 있는 쿼리가 알아보기 좋다.
너무 여기저기 강조하면 오히려 강조 효과가 없어진다. 강조는 밑줄과 볼드만으로 충분하다.
분석 내용보다 자기소개가 많은 경우도 있는데, 지원자의 휴먼스토리는 입사 후에 하고, 서류에서는 분석 내용을 보여주는 것이 낫다.
지원서에 내용과 관련 없는 사진, 전신사진 등을 넣는 사람도 있다. 이런 사람 치고 내용이 알찼던 사람은 없었다.
지원서와 별도로 포트폴리오를 제출했는데, 포트폴리오 정리가 안 되어 있으면 오히려 마이너스이다. 지원서에 깔끔하고 구체적으로 딱 적고 하나로 끝내도 괜찮다.
노션 링크로 된 포트폴리오를 내는 사람도 있는데, 몇 백 개의 세부 페이지가 있어서 들어가기 번거롭다. 채용 담당자는 여러명의 지원서를 본다는 것을 명심하자.
본인이 안 한 이력을 추가하지 않도록 하자. 연구자 명단에 지원자의 이름이 없는 경우도 있는데 그러면 바로 탈락처리 된다. 또한 이전 회사 데이터를 그대로 제출하는 경우에도 바로 탈락이다. 법적 문제가 있으므로, 반드시 블러 처리 할 것
좋은 서류는 서식을 올바르게 사용하고, 도메인에서만 사용하는 용어를 짧게 주석을 달아 설명해 주기도 한다. 검토하는 사람을 위해 순서 배치에 신경쓰거나 읽기 편하도록 배려가 느껴지는 지원서가 좋다.
🔥 그 외 서류 통과를 위한 팁
1. 채용 담당자는 수백, 수천개의 지원서를 본다. 형식에 맞춰 읽기 쉽게 작성하는 것이 합격률을 높이는 tip이다(행간, 자간, 제목 등).
2. 경력 기술 시 전체 내역을 한 눈에 볼 수 있도록 정리하자. (채용 담당자가 일일이 계산하거나, 페이지를 왔다갔다 넘겨가며 보지 않도록 잘 정리!)3. 지원서가 여러 개의 파일로 나누어져 있으면 같이 보기 번거롭다. 하나의 파일에 뭉치는 것이 가장 좋다.4. 공고가 뜨면 최대한 빨리 제출하는 것이 가장 좋다. 초반에 지원하면 절대평가지만, 나중에 지원하면 상대평가가 된다. 또한 서류 통과자 혹은 면접 통과자가 생겼을 때 그사람들이 기준이 되어 더 박한 평가를 받게될 가능성이 높다.
5. 희망 연봉은 반드시 기재하라는 경우를 제외하고는 절대 기재하지 말아야 한다!
🔥 질문 내용 정리
- SQL 사용 경험이 얼마나 필요한가요?
- 쿼리 테스트 통과할 정도면 된다.
- SQL 포트폴리오는 따로 필요하진 않다.
- skill 보다는 문제 정의, 허들, 극복 방법, 결과, 해석, 액션 등이 훨씬 중요함
- 여러 문제들을 답 안 보고 작성해보는 연습 추천 - 문제해결력은 어떻게 기르나요?
- 논리, 문제해결과 관련된 서적을 많이 보면 도움이 된다.
- 분석 프레임을 어떻게 잡는지부터 연습하면 좋다. - 회사 데이터가 없는데, 공공데이터 분석 해도 되나요?
- 내용이나 분석 방향성 설정, 문제 정의만 잘 한다면 얼마든지 좋다.
- 신입인 경우에도 가상 데이터를 활용하여 분석 추천 - 직무 전환 케이스인데 괜찮을까요?
- 타 직무 경험을 바탕으로 데이터 스킬을 얹으면 오히려 강점이 된다. 도메인에 대한 이해가 있기 때문
- 프로덕트 데이터분석가 분야에서 신입 데이터분석가를 뽑는 경우가 거의 없으므로 타 분야 현장 경험, 도메인 지식을 쌓고 오는 것도 좋다. - SQL vs. PYTHON?
- SQL은 필수, python은 없으면 불편 - 자격증의 역할?
- 플러스 알파인 거지, 크게 메리트 없음. 그 능력으로 뭘 분석했는지가 더 중요(회바회일 수 있음) - 혼자? 팀으로?
- 내용만 좋으면 상관없음 - 분석하다가 내 가설의 반례를 찾아서 더 나아가지 못하는 경우
- 끝까지 분석하는 게 중요함 - 대학원 추천하시나요?
- NO. 일해보고 필요하면 가는 걸 추천 - 머신러닝, 딥러닝, 통계 지식?
- 데분에서는 1도 사용 안함
질문 시간만 40분에 달하는..ㅎ 엄청 많았는데, 내가 생각했을 때 도움이 되는 부분만 정리해왔다. :)
간단히 정리한다고 한 건데도 내용이 길게 되었다. 이 특강 내용을 바탕으로 취업 준비 열심히 해야지...!🔥🔥
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