데이터 분석 포트폴리오는 어떻게 만드나요?
* 취업 준비생분들이 보내주신 질문에 답변한 Q&A 모음입니다.
데이터 분석가 취업 준비
Q. 데이터분석 시장이 대체적으로 공급에 비해 수요가 높다고 생각하시나요?
[선미]
회사 다니는 분석가들은 모이면 하는 얘기가 '사람 없다'고 얘기하는데요… 서로 자기 회사 오라고 영업도 많이 하고요. 공급이 얼마나 되는지는 사실 잘 모르지만 수요는 많습니다. 다들 채용 못해서 힘들어해요. 진짜 다들 울어요 만나면... 어디 분석가 없냐고..
Q. 코세라 등 해외 강의 사이트에서 혼자 실습 프로젝트를 하고 만들어낸 초급 수준의 포트폴리오도 주니어 지원 시 유리하게 작용하나요? 아니라면, 포트폴리오는 어떤 수준으로 만들어야 할까요?
[선미]
주니어 뽑을 때 사람들이 생각보다 많은 걸 바라지 않아요. 잘 만들어서 정리해두면 없는 것보다는 훨씬 나을 것 같습니다!
[혜정]
저도 인턴 채용할 때 저희 회사 관련해서 따로 작업물을 주신 분이 계셨는데, 잘하고 못하고를 떠나서 그런 성의를 보여주셨다는 점에서 눈에 띄긴 했어요. 물론 그분이 잘하시기도 하셨고요!
정말 가고 싶은 회사가 있으시다면 포트폴리오를 통해 회사에 대한 열정을 보여주실 수도 있을 것 같네요. 물론 회사와 관련 없는 개별 프로젝트를 정리해서 보내주셔도 당연히 좋고요!
Q. 비전공자의 경우, 포트폴리오를 쌓기 위해 부트 캠프에 참가해서 실습 프로젝트라도 경험해 봐야 하나요?
[보민]
처음 데이터 분석 프로젝트를 하려고 할 때 가장 어렵게 느끼는 부분이 크게 세 가지가 있는 것 같아요. 첫 번째, 분석하기 좋은 데이터, 프로젝트 하기 좋은 데이터를 구하는 것. 두 번째, 함께 프로젝트를 해볼 사람을 구하는 것. 세 번째, 올바른 방향으로 기획하고 분석하고 있는지 전문가들의 피드백을 받는 것. 이렇게 세 가지가 가장 어려운 부분인 것 같은데요.
이런 어려움을 혼자 해결하실 수 있는 분이라면 굳이 다른 교육을 듣지 않으셔도 괜찮습니다. 다만 부트 캠프와 같은 교육 프로그램을 들으면 이런 어려운 점들을 해결할 때 도움을 받을 수 있죠. 여러분이 데이터 분석 프로젝트 할 때 어떤 것들이 어려운지 잘 생각해 보고 적절한 도움을 받을 수 있는 프로그램이 있다면 선택해서 들어보시는 것도 좋을 거라고 생각합니다.
예시로 데이터리안에서 운영하고 있는 SQL 데이터 분석 캠프에서는 실제 데이터리안 웹사이트의 사용자 행동 로그 등 데이터 분석을 자유롭게 해보실 수 있는 여러가지 데이터 셋을 제공해드리고 있고요. 프로젝트를 함께 할 팀원을 구할 수 있는 수강생 커뮤니티도 운영하고 있어요. 또 수강생분들께서 프로젝트 피드백을 요청하시는 경우 현업 데이터 분석가로 일하고 있는 멘토님께서 직접 꼼꼼하고 자세하게 프로젝트 피드백을 드린답니다. 부트 캠프마다 제공하는 것들이 다를테니 잘 알아보시고 선택해보시면 좋을 것 같아요.
참고로 SQL 데이터 분석 캠프를 들으신 후 직접 서비스를 만들고 데이터 분석까지 직접 해보는 프로젝트를 하신 수강생 분도 계세요. 다른 사람들은 데이터 분석 프로젝트를 어떻게 하는 지 궁금하신 분들은 아래 글도 함께 읽어보시면 좋을 것 같아요.
데이터가 없어서 직접 서비스 만들고 분석까지 해봤습니다
Q. 비즈니스 분석 쪽은 아무래도 비즈니스 이해도가 중요하겠죠?
[민주]
네 맞아요. 이건 회사 들어가서 열심히 공부하고 회사 내에서 최대한 정보를 많이 얻는 게 중요한 것 같아요. 비즈니스 모델에 대한 기본적인 이해가 있으면 더 좋겠죠.
데이터 분석가 업무와 현실
Q. 현업에서 데이터 분석가가 실제로 자주 사용하는 기술은 어떤게 있나요?
[선미]
SQL + 구글 스프레드시트 하면 95% 정도 되는 것 같아요.
[보민]
맞아요. 저도 보통은 분석 업무할 때 SQL로 데이터를 추출하고요. 구글 스프레드 시트로 피봇팅 또는 시각화를 하여 보고서를 만들어 전달하는 경우가 굉장히 많습니다.
저도 막연하게 취업 준비 생각만 할 때에는 파이썬이나 머신러닝을 더 많이 공부해야하나 생각했는데요. 분석가 채용공고들 몇 개만 보셔도 SQL이 필수라는 걸 알 수 있을거에요. 정말로 SQL이 가장 중요해요. 데이터를 뽑을 수 있어야 분석도 할 수 있거든요. 오늘 발표해 주신 데이터 분석 분야 연사분들이 모두 SQL 강조하시는 것만 봐도 아시겠죠? 분석가 현업에서 일하려면 무조건 SQL 알아야 한다는 거!
[혜정]
그래서 저희 데이터리안 강의의 시작이 SQL이기도 했습니다!
Q. 데이터분석가의 워라밸은 어떻게 되나요?
[선미]
회사 바이 회사입니다… 며칠 전에 지인들이 있는 분석가 모임에서 줌 미팅을 했는데요. 쿠팡, 배민, 컬리, 현대차 등등 다니시는 분들 들어오셨는데, 워라밸은 완전 회바회였어요. 저는 카카오 다닐 때 야근 많이 했어요.. 쿠팡 다닐 때는 오히려 안 하고요. 사람들이 생각하는 거랑은 좀 반대였음!
[민주]
저는 회사가 야근 많이 하는 분위기였는데 제가 야근하기 싫어서 업무시간에 최대한 집중해서 끝내려고 하고 야근하더라도 1-2시간 이내로 끝냈어요. 회사 바이 회사 + 사람 바이 사람이라고 보시는 게 맞을 것 같아요.
[혜정]
저는 2년 차 데이터 분석가인데, 최대한 마감기한을 늘려서 업무 시간을 확보하고 야근은 지양했습니다. 진짜 회바회 사바사에요!
Q. 회사마다 데이터 분석의 업무 정의가 다른 것 같은데 혹시 일반적인 백엔드 + 데이터 분석 업무를 겸하시는 분도 계신가요?
[선미]
카카오에서는 백엔드 업무 일부도 분석가가 했어요. 근데 이건 카카오 안에서도 조직마다 분위기가 많이 달랐고요. 저는 다니면서 배워서 했어요.
[민주]
제가 다녔던 전 회사는 스타트업이었는데 분석가 채용 전까지는 백엔드 개발자들이 데이터 추출 업무도 같이 해주셨어요
[참가자 답변]
저희 회사는 백엔드 개발자분이 데이터 분석 업무 서포트를 해주셨어요!
Q. 머신러닝도 많이 쓰나요? SQL이 가장 강조되는 것 같은데 개인적으론 머신러닝 쪽에 흥미가 있어서요!
[선미]
머신러닝 엔지니어 분들이 계십니다! 분석가도 머신러닝 업무를 겸하기도 하는데요. 좀 큰 회사는 롤이 나눠져 있는 편이에요. 분석가도 머신러닝 관련한 분석 업무를 지원하긴 합니다. 예를 들어서 어떤 지면에 어떤 문제가 있는지 파악하고 그런 문제 상황을 엔지니어에게 공유하고 설명해 주는 역할을 하기도 하고요.
컬리 같은 회사는 예측 알고리즘 만드는 팀이 따로 있는데 거기에 분석가도 많더라고요. 직접 알고리즘 개발도 하는 것 같았어요. 저는 개인적으로 머신러닝 좋아해서 관련 강의도 만들고 업무도 머신러닝 쪽으로 찾아서 하기도 했어요.
[민주]
저는 분석가 일하면서 머신러닝 관심 없고 별로 안 하고 싶었는데 엔지니어도 있고 백엔드 개발자들도 있어서 제가 할 필요는 없었어요.
그리고 개인의 선택도 크다고 봐요. 제가 머신러닝 쪽으로 포지션을 옮기고 싶었으면 그런 공부도 하고 업무도 했겠지만, 저는 비즈니스 분석 쪽이 더 맞고 재미있어서 그런 업무 위주로 일했습니다.
Q. 혹시 분석가에게 요구되는 파이썬은 어느 정도 범위일까요?
[선미]
이거는 아래 글을 읽어보시면 아마 도움이 되지 않을까 합니다!

데이터 분석, 이렇게 공부해볼까요?
Q. 주변에 해외로 이직 혹은 프리랜서(디지털 노마드)이신 분들이 있나요?
[선미]
지금 프리랜서로 일하는 데이터리안 네 명이 한 방에 모여 질문에 답변하고 있습니다... 데이터 컨설팅도 하고 강의도 만드니까 데이터 분석 프리랜서 맞는 것 같아요. 네! 있습니다. 근데 흔하지는 않고요. 대부분 인하우스 분석가 많이 하시죠.
Q. 데이터 분석 시장에서 선호하는 나이대가 있나요? 30대 신입도 있을까요?
[선미]
30대 신입 있습니다! 30대에 네이버에서 분석 인턴 하신 분도 있어요.


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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)

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데이터 분석가 취준생이 꼭 봐야할 유튜브 영상 모음

취업준비 한다면 반드시 읽어봐야할 채용 공고! 2025년 6월 버전으로 분석 데이터가 업데이트 되었어요.

데이터 분석가 되려면 어떤 역량이 필요할까요?(채용 공고 57건 분석)

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

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