데이터 분석 스터디 개설!
집오는 길에 취업 걱정으로 생각이 많아진 하루..
이럴 때는 글을 쓰면서 정리하는게 제격이다!
오랜만에 한 번 글 좀 끄적여보겠다.
데이터 분석 스터디장인 나.. 제법 성장했음
데이터 분석 스터디를 학교에서 진행하고 있다.
이전 활동하던 동아리에서 스터디장 제의가 들어와
18명을 받아 진행하게 됐다.
뭔가 내가 벌써 4학년이고 스터디를 진행할 정도라니 안믿기지만..
그래도 첫 수업 때 다들 적극 참여해주시고 재밌었다.
스터디를 진행해보니 뭔가 더 알려주고 싶고,
내가 걸어왔던 길보다 더 좋은 길로 가길 바라는 마음으로
주제넘게 이것저것 내 생각을 올리고 있다.
그러다보니 내가 과연 취업할 데이터 직무는 어떤 것이 좋을까?
하는 생각이 들었고
채용 시장에서 구분되는
데이터 분석가 / 사이언티스트/ 엔지니어 / 애널리스트를 정의하고
필요한 능력은 무엇인지를 대략 정리해보았다.
어디까지나 개인적인 인사이트 기반이니 믿지 않길 바란다!
데이터에 관련된 다양한 직무가 있다!
우선, 여러분도 알고 있다 싶이
데이터 직무는 명칭이 너무 많다.
데이터 분석가 / 사이언티스트/ 엔지니어 / 애널리스트
데이터를 다루지만 어떤 목적에 맞춰서 다루느냐 + 어떤 도구를 쓰냐에 따라
정의되는게 다른데 우리는 이를 채용공고를 통해 유추할 수 있다.
기업이 나에게 무엇을 시키는지에 따라 직무의 정체를 알 수 있다!!
당연히 기업에서는 사람을 뽑는 입장에서 요구하는 능력이 정해져 있다.
네이버의 경우, 광고 사업의 의사결정을 위해 데이터를 탐색 & 분석 -> KPI와 BI 대시보드 제작을 원한다.
본인이 프로젝트 경험으로 데이터에 입각하여 KPI를 설계해보았고
이를 시각화 하여 나타내본 경험이 있다면 OK이다.
추가적으로 커뮤니케이션까지 해보면서 실제 사례를 엮는다면,
자기 소개서 내용은 충분한 것이다.
Required Skill
• 데이터 구조 이해와 명확한 문제 정의가 가능하고 탐색적 데이터분석(EDA)이 가능하신 분
• 광고시장/상품에 대한 이해가 뛰어나신 분
• 뛰어난 커뮤니케이션과 협업 능력을 보유하고 호기심이 많으신 분
EDA를 해보면 인사이트가 나오고
이를 광고시장/상품에 적용 가능한 사람을 뽑는다.
또한 이를 설득력있게 말하여 협업하는 사람들과 소통 해본 경험이 있다면 된다!
Preferred Skill
• SQL, Tableau에 능숙하신 분
필요한 능력 역시 기입되어있다.
SQL과 Tableau 위 두개를 잘 쓰는 걸 어필 할 수 있는 사람이면
지원해봐도 좋다 이거다!!
별거 없다. 대학생 저학년
직무 이해는 크게 어렵지 없다. 채용 공고를 보고
하는 업무, 필요한 능력를 이해하면
어떤 일을 하는 직무가 보인다.
물론, 나 역시 아무것도 모르는 시절에
이런 글을 봤더라면 잘 몰랐을 것이다.
사람은 궁금해하면 찾아보게 되고 이해하게 되는 것이니까.
아래 글은 직무별로 내가 생각한 정의와 필요한 능력
그리고 대학생 때 해보면 좋을 경험에 대해 정리해두었다.
보다 이 글을 보고
자신이 해야할 일을 찾아가셨으면 좋겠다.
데이터 분석가,데이터 애널리스트
Kpi설계, a/b test, 지표 정의하는 일 함
요구되는 능력
시각화 & 분석
SQL, 데이터베이스, 파이썬 역량 필요
로그데이터 추출, 정제 경험 필요
시각화 Power BI, Tableau, Airflow(고급)
서비스 기획 경력
공모전 및 플젝 방향
- 고객 세그먼트 분리 공모전
- 이커머스 데이터 분석
- 서비스 기획 공모전
- 앱,웹 구현 및 신규 유저 정의(동아리에서 유저 데이터로 해보기)
데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어
It, 스타트업, 대기업 다 원함
데이터 사이언티스트
머신러닝 모델링
알고리즘 개발 할 수 있으면 좋음
ML, 딥러닝 지식 쌓으면서 하면 됨
대학원 90% 필수임
데이터 엔지니어
파이프라인 설계 가능한 인력임
kfaka, Hadoop, Spark 등 분산 처리 시스템 이용한 플젝해보고
데이터 베이스와 웹,앱 구현 가능한 능력 키우면 됨
엔지니어링은 개발자들이랑 구분이 가능함 데이터 직군 중에선 좀 사파지만 힘이 되게 쌤
<학부연구생으로 데이터 사이언티스트로 활동하며, 느낀점>
기업과 협업 과제를 해보았다.
일관되게 프로세스를 밟아가기보다
그때 그때, 엑셀 노가다하면서 결과를 내본 것 같다..
나름 이것저것 모델 조잡해서 적당한 결과물 냈어서
생각보다 엄청 어려운 영역은 아니라는 느낌이 들었다!