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데이터 엔지니어/분석가/사이언티스트 뭐가 다른거죠?

* 취업 준비생분들이 보내주신 질문에 답변한 Q&A 모음입니다.
 

데이터 분석가 취업 준비

Q. 엔지니어/분석가/사이언티스트 이 경계가 조금 헷갈려요. 업무를 겸하는 기업도 많다고 하더라고요. 서로 분야로의 이직도 수월한 편일까요? 특히 사이언티스트는 좀 더 뭐랄까 고차원적인 능력이 요구되는 것 같더라고요. 머신러닝, 딥러닝도 잘 다룰 줄 알아야 하고요.

[선미]
엔지니어는 보통은 백엔드 개발자(서버 개발자) 분들을 엔지니어라고 하고요. 분석가는 좀 업무 영역이 넓은데 보통은 있는 데이터를 분석해서 어떤 결론을 내거나 해결책을 찾는 사람들을 분석가라고 부르고요.
데이터 사이언티스트는 회사들마다 용어에 차이가 좀 있는데 분석가들을 데이터 사이언티스트라고 부르는 경우도 있고 / 머신러닝 엔지니어를 사이언티스트라고 부르는 경우도 있습니다. 보통은 머신러닝 엔지니어를 데이터 사이언티스트라고 많이 하는 것 같아요.
 
 

Q. 혹시 현업에서 직장인 병행 대학원(특수 대학원) 같은 곳은 어떻게 보나요? 요즘 데이터 분석 관련 특수 대학원들이 많이 생기던데 일반 대학원에 비해 깊은 지식을 얻기 어려워 그리 인정해 주지 않는다는 말이 있더라고요. 특수 대학원보단 차라리 포폴을 더 팬시 하게 만들라는 말도 있어서 궁금해요.

[선미]
'데이터 분석 대학원'을 나왔다는 건 별로 중요하지 않고요. 서류 검토하는데도 메리트가 있는지 모르겠어요. 대학원에 가서 분석에 대해서 많이 배우고 면접에서 물어보는 질문에 잘 대답하고 과제를 잘 풀었다면 합격이고 / 대학원 다녔는데 배운 게 없는 것 같으면 탈락이라고 생각합니다.
그러니까 대학원이 중요한 건 아니고 그 사람이 뭘 배우고 뭘 아냐가 중요한 것 같아요. 학력이나 학벌은 제대로 된 IT 회사라면 안 봐요. 면접으로 다 볼 수 있는데 굳이 학교나 가방끈으로 필터링을 할 필요가 없어요.
 
[보민]
월간 데이터리안 8월 세미나가 ‘데이터 분석가 채용의 모든것: 이력서부터 면접까지’ 였는데요. 이 세미나에서도 비슷한 이야기를 해 본적이 있어서 해당 영상도 한번 참고해보시면 좋을 것 같아요.
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Q. 분석가는 쿼리 짜고 데이터 추출하는 반복 업무가 많은 비중을 차지하고 있다고 들었는데 그 이상으로 나아가려면 어떤 비전이나 목표를 가지고 커리어를 꾸려가는 게 좋을까요? 그리고 비전공자 신입 분석가에게 이것만은 꼭 알아야 한다!! 하는 개념이 있다면 뭐가 있을까요?

[수연]
질문이 눈에 확 들어와서 답변 바로 드려요!
회사마다 다르겠지만 저는 내부 제휴사에서 정기적으로 하는 프로모션이 사전 고객 이용 현황이나 프로모션 성과 분석과 같은 다소 반복 업무가 많은 편이에요. 그래서 매크로 작업으로 반복되는 건 자동화하려고 하는 편입니다. 비전&목표는 저도 고민하면서 계속 공부 중이에요. (내가 원하는 게 데싸일까 시간화를 잘하는 분석가일까 기획 쪽에 특화된 분석가일까 요런 고민으로요. 앤드리스 고민)
 
 

Q. 혹시 데이터리안 SQL 부트 캠프는 개발 경험이 전혀 없어도 들을 수 있을까요...? 비전공자이고 관련성이 없는 다른 직종에 있다가 이직 생각을 하고 있는 중이라 할 줄 아는 개발 언어가 없고 html css 완전히 기초 정도만 해본 적이 있고 내년부터 차근차근 배워보려고 하고 있습니다!

[혜정]
개발 경험과는 전혀 관계없습니다. 저도 html, css를 맛만 보고 부트 캠프를 통해 선미님께 SQL을 배웠었는데요, 선미님께 배운 것들 덕분에 SQL 코딩 테스트를 통과해서 프로그램이 다 끝나기 전에 인턴으로 취업해서 일을 시작했습니다. 정규직 전환도 했고요!
이전의 개발 경험은 전혀 상관없고, 입문반부터 시작하신다면 정말 기초부터 차근차근 가르쳐주실 예정이니까요. 부담 없이 참여하시면 됩니다. 데이터리안 캠프 후기 보시면 경험이 없어도 잘 따라오시고 취업했다는 분들도 계세요. 자신감 가지고 뭐가 됐든 일단!! 도전해 보시는 것을 추천드립니다.
 
 
 

현업 데이터 분석가의 꿀팁

Q. 일하실 때 반복 업무에서 오는 권태를 어떻게 풀어내셨는지 궁금합니다.

[민주]
저 같은 경우는 반복 업무는 최대한 자동화하려고 했고, 파이썬을 조금 배운 상태여서 크롤링이나 간단한 코드 짜서 반복 업무를 많이 줄이려고 했어요. 그리고 반복 업무의 비중이 얼마나 되느냐는 회사나 팀마다 또 많이 다를 것 같은데, 제가 일했던 곳은 시리즈 B 규모의 스타트업이어서 반복 업무보다는 프로젝트성 업무가 더 많았어요. 그리고 제가 아는 분 같은 경우는 사수에게 요청해서 반복 업무 외에 이런 분석 프로젝트를 해보고 싶다고 직접 요청해서 진행한 경우도 봤습니다.
 
 

Q. 구직을 하다가 탈락하거나 위로가 필요한 날에 어떻게 하셨나요? 지쳤을 때 회복법이나 멘탈 관리법이 궁금합니다.

[민주]
저는 예전에 성취했던 것들을 리스트로 만들어놓고 우울할 때마다 꺼내봐요. 작은 것들이라도 내가 잘했던 순간들을 다시 찾아보면 할 수 있겠다는 용기가 생기더라고요.
 
[선미]
저는 이 책 읽고 하라는 거 해요.
 
 

Q. 좋은 회사를 선택하는 방법(or 별로인 회사 거르는 방법)이 있을까요?

[보민]
이 부분에서는 저는 각자 기준이 있을 거라고 생각해요. 저의 경우에는 첫 회사를 고를 때에는 사수가 반드시 있어야 한다고 생각했고요. 실제로 지금 회사에 입사하겠다고 결정한 주요 요소가 사수가 있다는 점이었어요.
 
[민주]
저는 대표가 마음에 들어서 입사를 결정했었어요. 작은 규모의 스타트업은 대부분 대표가 직접 면접을 보는데, 제가 배우고 싶고, 배울 점이 많은 사람이라고 생각해서 입사를 결정했고, 포지션도 대표와 직접 커뮤니케이션하는 자리라서 실제로 많은 걸 보고 배울 수 있었어요.
 
[혜정]
비슷한 질문에 답변을 해본 월간 데이터리안 세미나 6월 영상도 참고하시면 좋을 것 같아요.
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이보민데이터 분석가

데이터 분석가, 데이터리안 강의 기획자, 레몬 러버 입니다.

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