데이터 분석가가 되려면 개발 공부를 먼저 하는 게 좋을까요?
6월 세미나 [스스로 성장하는 분석가 커리어 만들기] 실시간 질의응답
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월간 데이터리안 6월 세미나에서는 데이터 분석가 커리어에 대한 이야기를 나눠봤습니다. 강연 중 실시간으로 진행된 질의 응답의 일부를 공유합니다.
예슬 “커리어 광야에서 나만의 북극성 찾기”
보민 “우물 밖 개구리가 된 데이터 분석가 이야기”
두 강연에서 어떤 이야기가 오고갔는지 아래에서 확인해보세요 :) 월간 데이터리안 세미나의 분위기도 함께 느껴보세요!
[커리어 광야에서 나만의 북극성 찾기] Q&A
6월 세미나_커리어 광야에서 북극성 찾기.png
Q. 예슬님께서는 분석가로서 역할을 확장해나가실 때에도 유저 행동 데이터 설계를 하는 역할이 본인의 최우선 역할이라고 생각하셨다고 말씀하셨는데요. 채용 공고에서나, 면접 당시에 유저 행동 데이터 설계가 분석보다 우선순위가 높다는 것을 파악할 수 있었나요? 업무를 하시면서 알게 되신 걸까요?
예슬: 회사에서 저에게 맡겨진 메인 업무가 유저 행동 데이터 설계였고, 그 당시에 해당 업무를 할 수 있는 사람이 저밖에 없었기 때문에 자연스럽게 최우선 업무로 인식했어요.
Q. 데이터로 할 수 있는 것들을 어필하시고 애드혹(Ad hoc) 분석 기회가 많아졌다고 말씀하셨는데, 애드혹(Ad hoc) 분석은 어떤 분석을 말하는 건가요?
예슬: 애드혹 분석은 외부에서 일회성으로 요청 주는 분석 건이라고 생각하시면 돼요. 보통 간단한 지표 추출 및 해석 업무가 될 것 같습니다.
Q. 분석가 채용공고에서 A/B 테스트 경험을 요구한다고 하셨는데, A/B 테스트는 단순히 생각해서 t-test(t-검정) 같은 걸로 생각해도 괜찮을까요?
예슬: A/B 테스트의 통계적 검증을 위해서 t-검정이나 베이지안 검정 등 검정 방법론을 사용합니다. A/B 테스트는 실험군과 대조군에 각각 다른 기능을 제공하면서 그 효과를 알아보는 것이라고 생각해주시면 됩니다.
Q. 분석 업무를 하려면 조직의 형태도 중요하다는 걸 깨달았다고 하셨는데, 말씀해주신 것 중에 기능 조직과 목적 조직은 어떻게 다른가요?
예슬: 기능 조직은 ‘데이터 분석팀’ 같이 어떤 기능을 중심으로 만들어진 조직이구요. 목적 조직은 ‘채팅팀’처럼 프로덕트 중심으로 만들어진 조직이라고 이해하시면 돼요!
Q. 예슬님께서 하셨던 사용자 행동 로그 설계 업무는 데이터 엔지니어와 역할이 비슷하다고 생각하면 될까요?
예슬: 데이터 엔지니어 분들 중에 사용자 행동 로그 설계를 하시는 분들도 계실텐데, 현재 한국 내의 회사들은 보통 분석가 분들이 많이 하시는 것 같아요. 데이터 엔지니어 분들은 보통 데이터 적재와 관련된 업무를 하시고, 사용자 행동 설계는 그 앞단에서 어떤 데이터를 어떤 형태로 쌓을지 기획하고 설계하는 업무라고 생각해주시면 됩니다.
Q. 혜정(진행자): 혹시 예슬님 강연에서 어떤 게 가장 기억에 남으세요?
🙋🏻‍♀️: 기회를 놓치지 않으려는 집념이 대단하다고 생각합니다.
👩‍🦱: 결국 내가 하게 된 업무들을 정리해보고, 유관한 의미를 찾으신 게 기억에 남아요.
😮: 야근 폭탄을 각오하고 하고싶으신 걸 해내셨다는 게 정말 멋져요! 목표가 뚜렷해서 가능했던 것 같아요!
👩🏻‍💻: 신입임에도 불구하고 커리어를 이어 나가기 위해 적극적으로 행동하신 점이 인상 깊었습니다.
[우물 밖 개구리가 된 데이터 분석가 이야기] Q&A
6월 세미나_우물 밖 개구리가 된 데이터 분석가 이야기.png
Q. 데이터 분석가로 일하기 위해서 코딩 등의 지식과 실력을 갖춘 뒤에 데이터 분석 부트캠프 등의 루트로 데이터 분석가로 넘어가는 거라면, 우선 개발자로서 커리어를 쌓아두고 데이터 분석가로 커리어 점프를 하는 게 가장 가능성 있는 방법일까요?
보민: 코딩은 제가 데이터 분석가라는 직업을 알게 해준 루트이지만 그때 배웠던 웹 개발이 데이터 분석가로 취업할 때 엄청나게 도움이 되지는 않았어요. 종종 백엔드 개발자로 시작해서 데이터 분석가로 전향하려고 한다고 얘기해주시는 분들이 계시는데, 그렇게 다른 직무 공부를 해가면서까지 전향을 하는 게 도움이 많이 될까는 잘 모르겠습니다. 개인적으로는 분석가가 되고 싶다면 분석가가 되기 위한 공부를 집중해서 하시는 게 빠르게 분석가가 될 수 있는 길이라고 생각해요.
뭘 어떻게 시작해야 할지 모르겠다면 제가 계속 말씀드리는 것처럼 가고 싶은 직무의 채용공고에서 공통으로 나오는 것들부터 공부하시면 좋을 거예요. 그래도 잘 모르시겠다면 일단 SQL부터 공부해보시기를 추천해 드릴게요.
Q. 혜정(진행자): 혹시 보민님 강연에서 어떤 게 가장 기억에 남으세요?
👨‍💻: 기술적인 부분보다, 실제적인 말씀들이 정말 마음에 와닿았습니다. 작은 성공부터 시작하고 작은 만남도 소중히 하라는 의미로 다가왔어요.
😆: 크리스마스 파티에 가서 현업자를 우연히 만난거요!
🙋🏻‍♀️: 저학년부터 취업을 준비하신 선구안과 열정이 멋있었습니다!
😮: 대학생 때 부터 있던 취업시장에 대한 관심이 추후에 산업에 대한 지식이 된 것이 인상 깊었습니다!
기타 Q&A
Q. (답변 중에) 민주님이 말씀하신 시리즈 A~B 단계의 스타트업에서 일하고 싶은데 그러한 기업 몇 군데 소개 부탁드려도 될까요?
민주: 기업 추천을 제가 해드릴 수 있을지 모르겠네요ㅎㅎ 저는 ‘스파크랩스 데모데이’ 같은 스타트업 액셀러레이터에서 주관하는 행사에 가서 신생 스타트업들 IR도 봤었고요. ‘스타트업 위클리’ 같은 뉴스레터를 구독하면서 어떤 스타트업들이 최근에 투자 받고 잘하고 있나 그런 걸 참고했습니다!
Q. 가설 설정하고 데이터는 어떤 식으로 얻을 수 있을까요? 크롤링으로 얻을 수 있을까요?
예슬: 제가 취업 이전에 분석했던 프로젝트는 크롤링 데이터를 활용했었어요.
민주: 데이터를 직접 수집해서 분석해보는 방법도 있는데요. 쏘카 채용공고 2부 영상을 보시면 힌트를 얻으실 수 있을 것 같아요!
#4 쏘카 'Data Analyst / Data Scientist' 2부 | 현업 데이터 분석가와 채용 공고 읽어보기


[데이터 기반 의사 결정, 이렇게 합니다] 7월 세미나 슬라이드

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[스스로 성장하는 분석가 커리어 만들기] 6월 세미나 슬라이드

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