✉️ 띵동 - 데이터리안으로 반가운 연락이 하나 도착했습니다. 데이터리안 SQL 캠프 입문, 실전, 마스터 과정을 모두 수강한 수강생 재덕님께서 데이터 분석가로 첫 출근했다는 소식이었는데요. 마케터로 근무한 5년의 시간을 뒤로 하고, 11개월간의 긴 준비 끝에 데이터 분석가로 전향에 성공하셨다고 합니다. 요즘처럼 신입 채용이 드문 시기에 들려온 희소식이라 반가운 마음을 안고, 데이터리안 팀은 재덕님과 오프라인으로 만나 그간의 취업 스토리를 나누었어요. 이야기를 듣다 보니 비전공자, 그 중에서도 다른 직무에서 일을 하다가 데이터 분석가로 전환하려는 분들이 취업 시장에서 더욱 막막함을 느끼시는 것 같다는 생각이 들었습니다.그래서 오늘은 데이터 분석가로 직무 전환을 꿈꾸고 있는 분들이 어떤 방향으로 준비해야 할지 서류부터 코테까지 정리해봤어요. 같이 살펴볼까요? <h1 id="2a89463d984d80338f75d6d1df717034">데이터 분석가에는 두 가지 유형이 있다</h1>데이터 분석가는 근무하는 회사의 형태에 따라 ‘인하우스 데이터 분석가’와 ‘컨설팅 데이터 분석가’로 구분할 수 있습니다.인하우스 데이터 분석가는 자체 서비스나 웹사이트를 운영하는 기업에서 근무하며, 내부에서 발생한 데이터를 직접 추출하고 분석하는 역할을 담당합니다. 반면 컨설팅 데이터 분석가는 외부 기업의 데이터를 기반으로 분석을 수행하고 컨설팅을 제공하는 회사에 소속되어 있습니다. 고객사로부터 데이터를 전달받아 분석을 진행하고, 그 결과를 바탕으로 인사이트를 공유하는 것이 주요 업무입니다. 이렇게 출발점이 다른 만큼 데이터 추출과 활용 방식에도 차이가 있고요. 필요한 기술이나 툴 또한 서로 다르게 요구됩니다.<figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2a89463d-984d-80b8-9b76-eca6405114b0-bjni2HUH-u4lMHPeqrCDVK2ZucqONThkdADeR6kRHkU.png" data-align="center" data-width="624" data-show-caption="true" style="width: 624px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2a89463d-984d-80b8-9b76-eca6405114b0-bjni2HUH-u4lMHPeqrCDVK2ZucqONThkdADeR6kRHkU.png" width="624" /><figcaption>인하우스 분석가와 컨설팅 분석가의 차이점 </figcaption></figure>이번에 만나뵌 재덕님도 ‘컨설팅 데이터 분석가’로 취업을 하셨는데요. 실무에서는 직접 SQL을 활용하여 데이터를 추출하기 보다는, 회사마다 다른 데이터 저장 구조와 이동 흐름을 파악하는 용도로 SQL 언어를 활용하고 있다고 해요.이처럼 유형에 따라 업무 방식과 필요한 역량이 달라지는데요. 채용 공고를 읽는 법부터 준비 과정까지 더 자세한 내용이 궁금하시다면 아래 글을 확인해보세요. <ul><li><a href="https://datarian.io/blog/dataanalyst-skill" target="_blank">데이터 분석가 되려면 SQL, Python, R 다 배워야 하나요?</a></li></ul> <h1 id="2a89463d984d8094bc86f686e7cd23e3">직무 전환 포트폴리오, 이렇게 시작해보자</h1>이제 데이터 분석가가 무슨 일을 하는지 이해가 되셨나요? 그렇다면 이제부터 본격적으로 취업 준비에 대한 이야기를 해볼까 합니다. 데이터 분석가 취업은 크게 서류 - 코딩 테스트 - 면접의 3단계로 진행됩니다. 직무 전환을 하려고 생각하시는 분들은 어느 단계 하나 쉬운 게 없다고 느끼시는 것 같아요. 특히 서류에 대한 고민이 많은데요. 경력자를 선호하는 데이터 분석가 취업 시장에서 포트폴리오에 기존 경력을 살려야 할지, 어떤 내용으로 포폴을 채워야 하는지 고민이 이만저만이 아닙니다. 그래서 서류를 작성할 때 주로 하는 고민들을 바탕으로 이야기를 해볼까 해요. <h3 id="2a89463d984d800d9e7de7bd3a300fce">🤷🏻‍♀️ 기존에 일하던 직무 이력을 살려야 할까요?</h3>다른 직무에서 데이터 분석가로 직무를 전환하려는 분들 중에는 이미 업무상 데이터와 밀접하게 일하고 있는 분들이 많습니다. 평소에 데이터를 기반으로 일을 하거나, 데이터를 다루는 일을 하면서, 좀 더 본격적으로 데이터 분석을 해보고 싶다는 마음이 생긴 케이스가 많더라고요.그렇다면, 현재 하고 있는 일 속에서 데이터를 활용해 의사결정의 근거를 찾거나, 데이터 기반으로 서비스를 개선했던 경험을 포트폴리오에 정리해보세요. 작은 시도라도 ‘데이터로 문제를 정의하고, 개선안을 실행해본 경험’이 있다면 충분히 매력적으로 다가올 수 있습니다.현재 직무를 포트폴리오에 잘 녹여 직무 전환에 성공한 사례와 방법이 궁금하다면, 아래 인터뷰를 읽어보세요.<ul><li><a href="https://datarian.io/blog/interview-performance-marketer-to-data-analyst" target="_blank">퍼포먼스 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환했어요</a></li></ul> <h3 id="2a89463d984d8094926cc08f9dbb0763">👩🏻‍💻 그래도 포폴에 넣을 내용이 없다면?</h3>만약 직무에서 관련 경험이 없다면, 직접 데이터를 수집하고 분석하는 프로젝트를 진행해보는 것도 좋습니다. 카드사 마케터로 취업을 하신 수강생 재미리님은 운영하던 1600명 규모의 운동 인스타그램 계정의 데이터를 기반으로 RFM 고객 세분화 분석을 진행하고, 고객군별 맞춤 마케팅 전략을 세우는 프로젝트를 진행하셨다고 해요. 그 외에도 데이터가 없어서 직접 서비스를 만들고 분석한 승아님의 사례와 사이드 프로젝트를 진행한 디자이너 정민님의 사례도 있답니다.<ul><li><a href="https://datarian.io/blog/interview-instagram-project-marketer" target="_blank">인스타그램 데이터 분석하고 카드사 마케터로 취업했어요</a></li><li><a href="https://datarian.io/blog/interview-create-a-web-service-to-data-analysis" target="_blank">데이터가 없어서 직접 서비스 만들고 분석까지 해봤습니다</a></li><li><a href="https://datarian.io/blog/interview-this-meme-ux-250pct-upgrade" target="_blank">무한도전 밈 여기서 찾으세요, ‘그밈’이 사용성 250% 개선한 방법</a></li></ul><figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2a99463d-984d-8088-a351-f3d5a6165791-ZZrOKKuwBr2QKkViKuf3dWs6NPjUTbbYwPfnFhnqf_4.png" data-align="center" data-width="432" data-show-caption="true" style="width: 432px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2a99463d-984d-8088-a351-f3d5a6165791-ZZrOKKuwBr2QKkViKuf3dWs6NPjUTbbYwPfnFhnqf_4.png" width="432" /><figcaption>재덕님이 보내주신 사례</figcaption></figure>이제 프로젝트를 해봐야겠다는 결심이 드셨나요? 그렇다면 프로젝트에 필요한 것들을 살펴보겠습니다.데이터 분석 프로젝트에서 가장 중요한 것은 역시 데이터입니다. 하지만 하나 더 중요한 것이 있는데요. 바로 문제를 정의하는 능력입니다. 바로 이 지점에서 채용 공고에서 이야기하는 ‘문제 해결 능력’을 어필할 수 있고요. 이와 관련된 자세한 글은 아래 글을 참고해주세요.<ul><li><a href="https://datarian.io/blog/how-to-define-problem-for-data-analysis-project" target="_blank">데이터 분석 포트폴리오로 ‘문제 해결 능력’ 어필하기</a></li><li><a href="https://datarian.io/blog/how-to-find-data-for-data-analysis-project" target="_blank">분석 프로젝트용 무료 데이터 찾는 법 (추천 웹사이트 5개)</a></li></ul><h3 id="2a89463d984d804787fbf794e8498b21">🙆🏻‍♀️ 프로젝트에 도메인 지식을 녹여서 어필하세요!</h3>마지막으로 우리에게는 아주 큰 장점이 있습니다. 바로 짬에서 나오는 바이브인데요. 경력이 있으니, 그 경험을 최대한 살려 어필하는 것도 좋은 방법입니다. 데이터 분석 직무는 데이터 사이언티스트, AI 엔지니어와는 다르게 도메인 지식이 굉장히 중요한 분야입니다. 따라서 현재 근무하고 있는 도메인의 분석 직무를 타겟으로 준비한다면 충분히 경쟁력을 갖출 수 있습니다. 데이터 분석가에게 도메인 이해도가 왜 중요한지 궁금하시다고요? 데이터는 그 자체 보다 어떻게 해석하느냐에 따라 의미가 달라지기 때문인데요. 어지럽게 쌓인 데이터를 활용 가능한 형태로 가공하기 위해서는 나름의 기준을 필요로 하고요. 이후에 유의미한 인사이트를 뽑아내기 위해서는 산업과 비즈니스에 대한 전반적인 이해도가 큰 역할을 합니다. 그러다 보니, 회사 입장에서는 도메인에 대한 이해도를 가지고 있는 사람을 선호할 수 밖에 없죠.이는 우아한청년들에 근무하고 계시는 진수님의 인터뷰에서도 확인할 수 있습니다. 진수님께서는 입사 후 직접 B마트 배달을 경험한 덕분에, 데이터를 볼 때 라이더의 시선을 이해하게 되었다는 이야기를 해주셨는데요. 회사에서도 도메인에 대한 이해도를 높이기 위해서 다양한 방식으로 고민하고 있다는 것을 알 수 있습니다.<ul><li><a href="https://datarian.io/blog/interview-transition-from-operation-to-business-analyst" target="_blank">운영에서 비즈니스 분석가로, 숫자를 속이지 않는 분석가 되고 싶어요</a></li></ul><h1 id="2a89463d984d806cbde6e47a329fff23">코딩 테스트는 미리미리 준비하자</h1>어찌저찌 포트폴리오를 작성해서 제출하고 나면, 그 다음에 더 큰 산이 기다리고 있죠. 바로 SQL 코딩테스트입니다. SQL 코딩테스트를 겪어보신 분들은 아시겠지만, 이는 단순히 이론만 공부해서는 대비할 수 없습니다. 연습 문제를 많이 풀어보면서 익숙해지는 것이 매우 중요한데요.아래는 데이터리안의 데이터 분석 캠프에서도 활용하는 문제 풀이 플랫폼입니다. 꾸준히 문제를 풀어보면서 SQL 실력을 점검해보실 수 있어요.아, 그리고 이런 플랫폼의 또 하나의 장점은 자격증도 함께 제공한다는 점입니다. 텅 비어있는 이력서보다는 문제 풀이 플랫폼에서 문제도 풀고 실력도 키우고 자격증도 딴다면 꾸준히 학습하고 성장하는 사람이라는 인상을 남길 수 있을 거에요.<figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2a89463d-984d-8076-ab9d-c90c42879eb3-TJZPy74TrinqXJbiSBMOml8vqsY3b4KobxVgyFw1KZA.png" data-align="center" data-width="528" style="width: 528px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2a89463d-984d-8076-ab9d-c90c42879eb3-TJZPy74TrinqXJbiSBMOml8vqsY3b4KobxVgyFw1KZA.png" width="528" /></figure><div data-type="callout" data-emoji="🎄" data-background-color="rgba(235, 236, 237, 0.3)" style="background-color: rgba(235, 236, 237, 0.3);">참고로, 12월 25일까지 Solvesql 에서 Advent of SQL (<a href="https://solvesql.com/collections/advent-of-sql-2025/?utm_source=instagram&utm_medium=social&utm_campaign=aos-2025-dt" target="_blank">바로가기</a>) 을 진행합니다. 매일 하나의 SQL 문제를 풀고 나면 자격증은 물론, 데이터리안 할인 쿠폰도 제공됩니다. 실력도 유지하고, 성취감과 혜택까지 모두 챙겨보세요!</div>마지막으로 취업 소식을 전해주신 재덕님이 이런 말씀을 남기셨어요.<blockquote>“답변이 환상* 수상을 하고 당시 받았던 로와이드 커피 한 박스를 아껴두었어요. 데이터 분석가로 입사하게 되면 마지막 한 포를 마시겠다고 다짐했는데, 이제는 마음 놓고 마실 수 있겠네요. 커피 정말 잘 마셨습니다.” ☕</blockquote>* 데이터리안 수강생 커뮤니티에서 답변을 잘해준 수강생에게 수여하는 상 <figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2a89463d-984d-803b-867c-c9d9e5f11cd1-JCJdtTK4tzHpmJ24fY7ABJ9d81h0xbNgK532AELIU-A.png" data-align="center" data-width="432" data-show-caption="true" style="width: 432px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2a89463d-984d-803b-867c-c9d9e5f11cd1-JCJdtTK4tzHpmJ24fY7ABJ9d81h0xbNgK532AELIU-A.png" width="432" /><figcaption>직무 전환에 성공한 재덕님과 데이터 분석챗</figcaption></figure>여러분도 곧 가벼운 마음으로 커피 한 잔을 즐길 수 있는 날이 올 거에요. 데이터리안이 여러분의 취업과 이직 여정을 응원하겠습니다. 좋은 소식이 생기면 언제든 저희에게도 알려주시고요!

데이터 분석가에는 두 가지 유형이 있다

직무 전환 포트폴리오, 이렇게 시작해보자

코딩 테스트는 미리미리 준비하자

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직무 전환을 꿈꾸는 당신에게: 데이터 분석가가 되기 전 알아야 할 세 가지

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