데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서 요즘IT

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데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서 | 요즘IT

 

1. 면접 때 핵심 질문

 

① 데이터 분석 프로젝트의 목적을 인지하고 있으며, 다른 사람을 설득할 수 있는가?

② 문제를 풀기 위해 제한된 상황에서 적용할 수 있는 여러 방법의 장단점을 인지하고 있으며, 각각 최적의 방법으로 활용할 수 있는가?

③ 데이터 분석을 통해 현 상황 해석뿐만 아니라 이후 액션을 통해 상황을 바꾸는 것까지 연결할 수 있는가?

 

2. 데이터 분석가에게 중요한 건 '기술'이 아닌 '역량' / 면접 시 어필 포인트

 

1) 데이터 : 잘 정리되어 있는 데이터가 아닌 '데이터 수집과 전처리'부터 시작. 직접 데이터를 크롤링 해보는 것도 좋은 방법. 해당 경험을 쌓아둘 것.

 

2)목표 : 수치에 근거한 명확한 목표 설정의 중요성. 그것을 얼마나 동료들에게 효과적으로 전달하는지

 

3)액션 : 데이터 분석 결과를 서비스에 적용할 수 있는 최선의 액션을 도출해낼 것. 현업인들의 피드백을 듣는 것도 좋다.

 

3.분석 과정에서의 의사 결정

 

업무에는 정답이 없는 경우가 많기에 제한된 상황에서 각자의 장단점이 있는 여러 가지 선택지 중에서 최선의 결과를 만들어내는 의사 결정의 과정을 많이 연습해볼 것. ex) 다양한 분류 방법 중 해당 분류를 위해 '무얼' 중요시 여겨서 그러한 결정을 했는지를 설명할 수 있어야 함.

 

4. 면접관들이 흥미로워할 수 있는 프로젝트 3가지

 

1) 내 문제 풀기 : 나를 고민하게 한 문제를 데이터를 통해 해결 -> 작가분은 게임을 잘하고 싶어서 게임사 API 데이터 수집, 데이터 분석, 그리고 실제 해당 전략을 활용해 점수를 올린 것까지의 과정을 정리하여 데이터 분석 프로젝트로 공유

 

2) 가상의 서비스 데이터 분석 : ‘내가 이 서비스를 만드는 조직의 데이터 분석가다’라는 마음가짐으로 서비스에서 이익을 내는 과정(BM)이 어떠한지, 그리고 서비스에서 수집되는 데이터는 어떤 것이 있는지, 매출을 더 극대화하기 위해 혹은 더 많은 사람이 서비스를 사용하게 하기 위해 추가로 수집해야 하는 데이터는 어떤 것이 있는지 등을 설계해보기.

 

3) 지표 설정 + 대시보드 구현 : 작은 데이터라도 지속해서 쉽게 추적할 수 있는 걸 보여주는 것이 중요합니다. 특히 적절한 시각화 방법과 유의미한 인사이트가 있다면 더욱 좋습니다. tableau public의 오늘의 비주얼리제이션 등을 구독하여 시각화에 대한 트렌드를 유지하는 것도 추천

ex: https://brunch.co.kr/@cheonmyung/102

투자 계산기 대시보드 만들기

 

 

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데이터 분석 부트캠프에 참여하면서, 기초 프로젝트 과정에서 본인이 가장 성장했음을 느낄 수 있었다. 개인 공부보다 집단 과제에 더 치중하는 본인의 성격 때문도 있지만 실제 데이터를 가지고 고민하는 과정, 즉 자연스럽게 목표가 잡혀있는 상황에서 해결책을 얻기 위해 이런 저런 노력들을 할 때 비로소 역량이 성장한다.

 

같은 이유에서 쿠팡 물류 센터를 경험하며 쿠팡이란 대기업의 물류 센터 시스템에 대해서 혼자 가상의 분석을 해보았다. PDA의 메커니즘이나 개선 방안에 대해서 생각도 해보고, 실제로 글로도 옮겨봤다. 물론 시간을 충분히 투자하지 못해 시작 단계에 머물러있지만 얼른 강의나 코드카타를 마무리 짓고 개인 프로젝트에 시간을 투자할 수 있도록 열심히 해보고자 한다!