데이터 분석가 되려면 SQL, Python, R 다 배워야 하나요?
이미지 (2).png
안녕하세요 데이터리안의 보민입니다.
SQL 데이터 분석 캠프를 운영하며 데이터 분석가로 진로를 희망하는 취준생분들을 많이 만났는데요. 데이터 분석가로 취업을 하고 싶은데 뭐부터 공부를 시작해야 할지 몰라서 엉뚱한 공부를 하다가 돌아돌아 저와 이야기를 나누게 된 분들이 꽤 많이 있더라고요.
수강생분들의 이야기를 들으며 제가 취업 준비할 때를 되돌아보게 되었는데요. 지금도 그렇지만, 제가 취업 준비를 할 당시에는 데이터 분석가라는 직무에 대한 정보가 많지 않아서 어려웠던 기억이 납니다.
우여곡절 끝에 잡플래닛이라는 채용 플랫폼에 데이터 분석가로 취업에 성공했는데요. 데이터 분석가가 되어 실제로 일을 해보고 난 후에 조금 후회를 했지 뭐예요. ‘이것’부터 공부하면 훨씬 효율적으로 취업 준비를 할 수 있었을 텐데라는 생각이 들었기 때문이었어요.
이번 글에서는 제가 취업 준비를 다시 한다면 가장 먼저 공부할 단 한 가지 스킬에 대해 이야기를 해보도록 하겠습니다. ‘데이터 분석가가 되고 싶은데 뭐부터 공부해야 할까요?’ 라는 궁금증을 갖고 계신 분들이라면 이 글이 도움이 되실 거예요.
데이터 분석가의 종류
여러분, 데이터 분석가에도 종류가 있다는 거 알고 계신가요? 데이터 분석가는 재직하는 회사의 종류에 따라 크게 ‘인하우스 데이터 분석가’와 ‘컨설팅 데이터 분석가’로 나누어 볼 수 있습니다. 저는 잡플래닛에서 데이터 분석가로 근무할 때, 인하우스 데이터 분석가로 일을 했었는데요. 두 유형의 데이터 분석가 어떻게 다른지 한 번 살펴볼게요.
인하우스 데이터 분석가의 경우 자체 앱, 웹서비스를 운영하는 회사에서 일하는 데이터 분석가를 뜻합니다. 자체 서비스에서 발생한 데이터를 직접 추출해서 분석하는 역할을 하고요.
컨설팅 데이터 분석가는 외부 업체의 데이터를 이용해서 컨설팅을 진행하는 회사의 데이터 분석가를 뜻합니다. 고객사의 데이터를 전달받아서 데이터를 분석한 후 결과를 공유하는 역할을 합니다.
데이터 분석가가 되고 싶다면, 우선 어떤 종류의 데이터 분석가가 되고 싶은지를 생각해 보실 필요가 있는데요.  인하우스 데이터 분석가와 컨설팅 데이터 분석가는 데이터를 추출하고 활용하는 방식이 다르기 때문에 필수로 요구되는 스킬도 각각 다르기 때문이에요. 그럼, 각 데이터 분석가 직무에 어떤 스킬이 필요한지는 어떻게 알 수 있을까요?
취업의 길잡이 채용공고
데이터 분석가로 취업, 직무 전환을 할 때 필요한 것이 무엇이 있는지 알아보기 위해서는 채용공고를 반드시 읽어보아야 합니다. 채용공고는 회사가 이 포지션에 어떤 사람이 필요한지를 가장 정확하게 정리해서 공유한 글이기 때문입니다.
채용공고의 자격요건 섹션을 살펴보면, 이 포지션에서 실무를 하기 위해 꼭 필요한 스킬들을 알 수 있어요.
1. 인하우스 데이터 분석가 채용공고
먼저 인하우스 데이터 분석가 채용공고를 함께 읽어보겠습니다. ‘컬리’, ‘당근’, ‘토스’에 올라온 데이터 분석가 채용공고 중 일부를 가져왔습니다.
컬리-채용 (1).png
당근-채용.png
토스 - 채용.png
컬리, 당근, 토스의 데이터 분석가 채용공고를 확인해 보니 공통으로 SQL 스킬을 요구하는 것을 볼 수 있습니다. 토스에서는 SQL 쿼리 테스트도 진행하고 있네요.
2. 컨설팅 데이터 분석가 채용공고
다음은 컨설팅 회사 데이터 분석가 채용공고입니다. 인하우스 데이터 분석가와는 다르게 SQL 스킬에 대한 언급은 없고, ‘통계 분석 도구(SAS, R, Python) 및 머신러닝 가능자’라는 요건이 들어있는 것을 확인할 수 있습니다.
나이스-채용 (1).png
그렇다면 왜 인하우스 데이터 분석가에게는 SQL 스킬이 필요하고, 컨설팅 데이터 분석가에게는 Python, R 스킬이 필요한 걸까요?
SQL과 Python, R의 공통점과 차이점
데이터 분석을 하기 위해 거치는 과정을 단계별로 쪼개어 보면 이렇게 나눠볼 수 있습니다.
여기서 데이터베이스란 간단히 말해 데이터가 저장된 저장소 + 그 데이터를 관리하는 프로그램을 말하는데요. 인하우스 분석가는 사내에 저장된 서비스 데이터를 직접 추출해서(Step 1), 가공하여 분석하거나(Step 2) 시각화하는(Step 3) 업무를 모두 진행하게 됩니다.
저도 이전 회사인 잡플래닛에서 자사 데이터베이스에 저장된 웹, 앱 서비스 데이터를 직접 뽑아서 분석해야 했기 때문에 업무의 대부분에 SQL을 활용했습니다. 쿠팡, 리디 등 자체 서비스를 운영하는 회사에 재직했던 데이터 분석가들의 이야기를 들어봐도 업무의 80% 이상은 SQL을 사용했다고 하더라고요. 도메인에 따라 조금씩 차이는 있을 수 있지만 SQL을 사용하면 한 번에 데이터를 추출한 후 분석까지 진행할 수 있습니다. RFM 분석, 매출 분석, 퍼널 분석, 리텐션 분석까지 SQL로 충분히 할 수 있어요.
만약 데이터 분석가로 일을 하는데 SQL을 할 줄 몰라서 직접 데이터를 꺼낼 수가 없다면, 매번 개발자에게 데이터 추출 요청을 해야 할 텐데요. 커뮤니케이션 비용이 늘어나는 만큼 업무 효율이 떨어집니다. 이런 이유로 자체 서비스를 보유한 회사에서 뽑는 ‘인하우스 데이터 분석가’ 포지션 채용공고를 보면 대부분 직접 데이터를 추출 및 가공할 수 있는 SQL 스킬을 필수적으로 요구하고 있는 것을 알 수 있습니다.
반면에 컨설팅 회사 데이터 분석을 할 때는 고객사 데이터베이스에 직접 접속하는 경우보다는 데이터를 추출해서 ‘csv’ 등의 파일 형태로 전달받는 경우가 많은데요. 그렇기 때문에 데이터를 추출하기 위한 스킬(Step 1)보다는 파일 형태로 전달된 데이터를 잘 분석할 수 있는 스킬(Step 2, 3)을 가지고 있으면 되고요. ‘컨설팅 데이터 분석가’ 직무 채용공고에는 데이터베이스에서 직접 데이터를 추출하는 언어인 SQL보다는 추출된 데이터를 가공하고 리포트를 만들기 용이한 Python 또는 R이 자격 요건으로 들어가 있는 경우가 많습니다.
여러분은 데이터 분석가 직무 ‘잘’ 준비하고 계신가요? 
‘데이터 분석가’라는 직무 자체가 회사 내에 소수인 직군이고, 외부에서 정보를 얻기가 쉽지 않다 보니까 취준생으로서 정확하고 효율적으로 취업 준비를 한다는 게 쉽지만은 않은 일이더라고요.
저도 처음 데이터 분석가로 취업 준비를 할 때 정보가 많지 않아서, 인하우스 데이터 분석가 직무에는 맞지 않는 Python 공부를 열심히 했었는데요. 정작 취업하고 난 이후 실무에서는 대부분의 업무를 SQL로 하게 되어 다시 빠르게 SQL 공부를 해야 했던 기억이 있습니다.
여러분이 만약 ‘당근’, ‘컬리’, ‘토스’와 같이 자체 서비스가 있는 회사에서 일하는 데이터 분석가를 꿈꾸며 취업, 직무 전환 준비를 시작하고 계신다면, 저와 같은 시행착오를 겪지 마시고 처음부터 SQL 데이터 분석을 제대로 배울 수 있는 강의, 교육 프로그램을 잘 찾아보시기를 추천합니다.
혹시 데이터 분석가 직무에 필요한 스킬에 대해 조금 더 자세히 알아보고 싶은 분들은 현업 분석가들과 함께 채용공고 읽어보기 시리즈, 아래 유튜브 재생목록도 한 번 확인해 보세요.
어떤 교육 프로그램을 들어야 할지 고민되시나요?
사실 제가 기획하고 강의하는 ‘SQL 데이터 분석 캠프’가 바로 데이터 분석가로 취업을 준비하는 분들이 저와 같은 시행착오를 덜 겪으셨으면 하는 마음으로 만들게 된 교육 프로그램이에요. Python을 공부하면 데이터 분석가가 될 수 있을 줄 알았는데, 정작 내가 가고 싶은 회사의 데이터 분석가 채용공고에서 필요하다고 하는 스킬은 SQL이라는 것을 알았을 때 그 당혹감은 말로 다 할 수 없을 정도였거든요. 또 현업 데이터 분석가로 실무를 하게 되면서 제가 취준하면서 중요하다고 느꼈던 것과 실무에서 중요하게 생각하는 것 사이의 간극이 더 크게 느껴졌어요.
‘실제로 실무에서 중요하게 사용하는 SQL, 데이터 분석 스킬을 알려주는 교육 프로그램은 왜 없을까?’, ‘내가 한 번 만들어 볼 수 있지 않을까?’하는 고민 끝에 진짜 실무에서 데이터 분석가들이 사용하는 SQL 스킬만 골라 담은 SQL 데이터 분석 캠프 커리큘럼이 탄생하게 되었습니다.
혹시 SQL이 중요하다는 건 알겠는데 어떤 교육 프로그램을 들어봐야 할지 막막하다면, 카카오, 리디, 잡플래닛에서 데이터 분석가로 일했던 현업 분석가들이 직접 강의하는 SQL 데이터 분석 캠프 커리큘럼도 한 번 확인해 보세요. SQL 데이터 분석 캠프 | 입문반은 제가 직접 강의한답니다!
Untitled
여러분의 취직, 직무 전환을 응원합니다. 화이팅이에요 🙌


conversion_type

시리즈 내 순서

conversion_text

멤버 전용

대표 이미지

공개 가능

작성일

예상 읽기 시간

전환 텍스트

글쓴이

시리즈

상단 노출

전환 유형

요약

제목

데이터 분석가 취준 무엇이든 물어보세요 (1)

데이터 분석 포트폴리오는 어떻게 만드나요?

데이터 분석가 취준 무엇이든 물어보세요 (2)

데이터 엔지니어/분석가/사이언티스트 뭐가 다른거죠?

데이터 분석가 취준 무엇이든 물어보세요 (3)

SQL 자격증이 분석가로 취업하는데 도움이 되나요?

면접에서 ‘이 친구, 일 좀 하겠는데?’ 하는 인상을 줄 수 있는 질문하기 팁!

데이터 분석가 면접 보러 가서 내가 해봤던 질문 14가지

이력서를 구성한 전략에 문제가 있다면 다른 전략을 세워보면 되는 거니까요

데이터 분석가 이력서, 웹서비스처럼 만들어야 하는 이유 4가지

꼭 하나만 배워야한다면 뭘 배워야할까요? 알려주세요!

데이터 분석가 되려면 SQL, Python, R 다 배워야 하나요?

취업 준비 어떻게 시작해야 할지 막막하다면 이 영상들을 꼭 시청해보세요.

데이터 분석가 취준생이 꼭 봐야할 유튜브 영상 모음

데이터 분석가에게 요구되는 ‘문제 해결력’이란 무엇인지, 그리고 이 역량을 어떻게 키울 수 있는지를 차근차근 살펴보아요.

데이터 분석가에게 필요한 '문제 해결력'이란 무엇일까?

취업준비 한다면 반드시 읽어봐야할 채용 공고! 2026년 3월 버전으로 업데이트 되었어요.

데이터 분석가 되려면 어떤 역량이 필요할까요?(채용 공고 77건 분석)

SQL과 Python, R의 공통점과 차이점

여러분은 데이터 분석가 직무 ‘잘’ 준비하고 계신가요? 

어떤 교육 프로그램을 들어야 할지 고민되시나요?

데이터 분석가 되려면 SQL, Python, R 다 배워야 하나요?

Contents

데이터 분석 소식을
매월 받아보세요

데이터 분석가 취업 준비 관련 글 모아보기

함께 읽어보면 좋은 글

20년차 마케터가 데이터로 일하는 법

데이터 분석 프로젝트 왜 이렇게 어려울까? | 강연 추천, 연사 인터뷰

어문계열 비전공자 데이터 직무 취뽀기

데이터 분석 소식을
매월 받아보세요데이터 분석 소식을 받아보세요

데이터 분석가 되려면 SQL, Python, R 다 배워야 하나요?

Contents

데이터 분석 소식을 매월 받아보세요

데이터 분석가 취업 준비 관련 글 모아보기

함께 읽어보면 좋은 글

20년차 마케터가 데이터로 일하는 법

데이터 분석 프로젝트 왜 이렇게 어려울까? | 강연 추천, 연사 인터뷰

어문계열 비전공자 데이터 직무 취뽀기

데이터 분석 소식을 매월 받아보세요데이터 분석 소식을 받아보세요

데이터 분석 소식을
매월 받아보세요

데이터 분석 소식을
매월 받아보세요데이터 분석 소식을 받아보세요