<h1 id="heading-41764546-1">비대면 진료 스타트업의 데이터 분석가 리브입니다</h1>Q. 안녕하세요! 자기소개 간단하게 부탁드립니다.비대면 진료를 제공하는 IT 스타트업에서 신입 데이터 분석가로 일하고 있는 리브라고 합니다. 만나서 반갑습니다!Q. 비대면 진료 관련 도메인의 현직자분은 처음 뵙는 것 같아요. 지금 회사에서는 어떤 데이터를 다루고, 어떤 업무를 하고 계신가요?비대면 진료 중계 서비스는 환자가 앱을 통해 의사를 선택하고, 화상이나 전화로 선택한 진료를 받은 뒤 그 내역을 바탕으로 약을 픽업할 수 있는 서비스입니다. 그래서 일반적인 커머스 도메인과는 다르게, 환자의 진료, 처방, 조제 데이터를 중점적으로 다루고 있어요.여기에 광고와 도매 사업도 병행하고 있어 마케팅, 제품, 전략, 광고, 대외 정책 등 다양한 팀의 데이터 요청도 처리합니다. 구체적으로는 전사 주요 지표를 모니터링하는 대시보드를 관리하고, 진료 건수부터 처방 및 조제까지 이어지는 전체 과정을 한눈에 파악할 수 있도록 운영해요. 또한 효율적인 분석을 위해 데이터 마트를 기획, 제작하기도 하고요.아직은 신입이다 보니 다양한 팀에서 들어오는 데이터 요청을 처리하는 역할이 큰 것 같아요.Q. 의료 관련 도메인 지식이 없었을 텐데, 일하는 데 어려움은 없으신가요?처음에는 용어도 정말 낯설고 테이블이나 컬럼도 진료나 조제, 처방 관련 용어로 이루어져 있다 보니까 많이 낯설었어요. 인턴을 하면서 6개월 정도 일을 하고, 지금은 정규직으로 전환되어 한 달 반 정도 됐는데 인턴 때 야근을 하면서 공부를 많이 했습니다.<figure data-src="https://attachments.datarian.io/prod-b8642cbbfd08f65fc7537fda353ba368b7af9f3c919ee19c10deebcd69674ce8.jpg" data-alt="hush-naidoo-jade-photography-yo01Z-9HQAw-unsplash (1).jpg" data-align="center" data-width="475" data-type="image-block" class="is-align-center" style="text-align: center; width: 475px; max-width: 100%;"><img src="https://attachments.datarian.io/prod-b8642cbbfd08f65fc7537fda353ba368b7af9f3c919ee19c10deebcd69674ce8.jpg" alt="hush-naidoo-jade-photography-yo01Z-9HQAw-unsplash (1).jpg" style="width: 100%; height: auto;"></figure><h1 id="heading-2f20e639-2">완벽하지 않더라도 포기하지 않고 논리적으로 접근했어요</h1>Q. 지금 회사에 취업하기 전까지는 어떤 직무 경험을 하셨나요?청소년학과를 졸업하고 임상 심리나 심리 분석 쪽으로 대학원 진학을 고민했었어요. 그러다 실무를 조금 더 빠르게 경험하고 싶다는 생각이 들어, 심리와 데이터가 결합된 일을 찾다 보니 데이터 기반 마케팅에 관심을 가지게 됐습니다.그 이후 퍼포먼스 마케팅과 그로스 마케팅에 관심을 가지게 되어, 졸업 후에는 광고 대행 스타트업에서 약 3개월 동안 그로스 마케터로 근무했습니다. 당시 메타, 네이버 등 다양한 매체의 광고를 운영하면서 A/B 테스트를 설계하고, 결과를 분석하는 업무를 주로 담당했어요.실무를 하다 보니 자연스럽게 데이터를 다룰 일이 많아졌고, 데이터 분석가나 엔지니어분들과 협업할 기회도 많아졌습니다. 그러면서 ‘내가 직접 데이터를 추출해보고 싶다’는 생각을 하게 됐어요. 그래서 인턴 종료 후 본격적으로 SQL 공부를 시작했어요.Q. 보통 마케터분들은 마케팅 역량을 강화하려고 SQL을 배우시는데, 리브님은 아예 직무를 전환하셨네요. 특별한 계기가 있었나요?사실 처음부터 직무 전환을 결심했던 건 아니었어요. SQL을 활용할 수 있는 마케터 자리에 주로 지원하다가, 우연히 데이터 분석가 인턴 공고를 보고 딱 한 군데에 지원했는데 감사하게도 서류에 합격하게 되었습니다.처음 보는 SQL 코딩 테스트이고, 파이썬도 전혀 모르는 상태라 걱정이 정말 많았는데요. 그때 데이터리안의 쿠키 강의 중 "완벽하지 않더라도 끝까지 문제를 풀어보는 경험이 중요하다"는 이야기가 큰 힘이 되었습니다. 그 조언을 믿고 <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://datarian.io/bootcamp/sql-package">입문반과 실전반</a> 강의를 반복해서 들으며 최선을 다해 준비했습니다.다행히 실제 테스트에서는 MAU 측정이나 퍼널 분석 같은, 강의에서 다뤘던 문제들이 주로 출제되었습니다. 모든 문제를 완벽히 풀지는 못했지만, 포기하지 않고 논리적으로 접근하려 노력했던 점을 좋게 봐주신 덕분에 최종적으로 인턴에 합격할 수 있었어요.<figure data-src="https://attachments.datarian.io/prod-e0e1b8c8f91af5388727b3d706ddff78d8c72370216f0b645e1ac459ee1e2897.jpg" data-alt="unseen-studio-s9CC2SKySJM-unsplash.jpg" data-align="center" data-width="502" data-type="image-block" class="is-align-center" style="text-align: center; width: 502px; max-width: 100%;"><img src="https://attachments.datarian.io/prod-e0e1b8c8f91af5388727b3d706ddff78d8c72370216f0b645e1ac459ee1e2897.jpg" alt="unseen-studio-s9CC2SKySJM-unsplash.jpg" style="width: 100%; height: auto;"></figure><h1 id="heading-61b0879f-3">신한카드 공공 데이터로 데이터 분석 프로젝트를 진행했어요</h1>Q. 취업을 준비하면서 데이터 분석 프로젝트 경험도 쌓으셨나요?데이터리안을 수강하기 전까지 관련된 동아리나 부트 캠프 등 관련 경험이 아예 없었어요. 그러다 보니 데이터 분석가 포트폴리오를 쓰려니 넣을 수 있는 프로젝트가 없었더라고요. 그래서 실전반을 수강할 때 그룹 스터디를 했어요. 데이터리안에서 매칭해 주신 4명의 팀원과 함께 신한카드 매출 분석 관련 프로젝트를 진행했습니다.신한카드에서 제공하는 공공 데이터를 바탕으로 업종별 매출 현황과 소비 패턴을 다각도로 데이터를 분석했어요. 어떤 업종에서 소비가 가장 활발한지, 연령대별로 선호하는 업종은 무엇인지 등을 분석한 결과, 20-40대의 게임 및 오락 업종의 소비가 1위라는 결과를 도출했어요.이러한 결과를 바탕으로 신규 카드도 기획했어요. 핵심 소비층인 2040 세대를 타겟으로, 인기 게임 캐릭터를 디자인에 활용한 ‘게임 특화 카드’를 출시하자는 결론을 내었던 기억이 나요.Q. 너무 흥미로운 프로젝트네요. 혹시 멘토님들께 피드백도 받으셨나요?시간 관계상 피드백을 받지는 못했어요. 받았다면 좀 더 퀄리티가 높아졌을 것 같아요. 그게 좀 아쉽네요.<figure data-src="https://attachments.datarian.io/prod-5a190ca72c8d416cd3a1c1e52db58494a13697334533fbbda4d39fee9f5ba79f.png" data-alt="Frame 48097806.png" data-align="center" data-width="634" data-type="image-block" class="is-align-center" style="text-align: center; width: 634px; max-width: 100%;"><img src="https://attachments.datarian.io/prod-5a190ca72c8d416cd3a1c1e52db58494a13697334533fbbda4d39fee9f5ba79f.png" alt="Frame 48097806.png" style="width: 100%; height: auto;"></figure>수빈님께서 진행하신 데이터 분석 프로젝트 중 일부<h1 id="heading-5c089bcd-4">자격증만으로는 실무에 활용하기에 부족함을 느꼈어요</h1>Q. SQLD 자격증이 이미 있는 상태에서 입문반 강의를 수강하셨다고 들었어요. 입문반부터 수강을 결정하신 특별한 이유가 있었나요?취업 준비를 시작하면서 SQLD 자격증을 취득했어요. 유튜브에 있는 20-30분 정도의 짧은 요약 강의와 책을 보고 속성으로 공부하고 시험을 봤더니 커트라인보다 2점 높게 겨우 겨우 취득했어요.시험을 보면서도 함수가 어떻게 쓰이는지, 어떤 걸 의미하는지도 몰랐어요. 그래서 이력서에 SQLD가 적혀 있긴 하지만 실무에 활용할 수 있다고 말하긴 어렵더라고요. 실무에서 활용하려면 기초부터 제대로 알아야겠다는 생각에 입문반부터 차근차근 듣게 되었습니다.Q. 입문반과 실전반은 인턴을 하기 전에, 마스터반은 인턴을 하는 중에 수강하셨죠. 실무를 하면서 마스터반의 필요를 느끼신 걸까요?네, 한 번은 성능을 전혀 고려하지 않고 쿼리를 짰다가 DB를 마비시켰어요. 쿼리를 돌려도 결과는 안 나오고 10분, 20분씩 계속 돌아가면서 서버 전체가 느려지더라고요. 그때 성능 최적화를 제대로 배워야겠다고 절실히 느꼈습니다.또 아무래도 비전공자이다 보니 테이블이 어떻게 구성되는지나 고급함수 사용하는 법을 잘 몰라서 답답함을 느꼈어요. 실무에서 FIRST_VALUE 같은 함수를 마주했을 때도 ‘이건 배운 적이 없는데 어떻게 써야 하지?’ 하는 막막함이 컸고요. 그래서 결국 인턴을 하는 동안 <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://datarian.io/bootcamp/sql-master">마스터반</a>을 수강했습니다.<figure data-src="https://attachments.datarian.io/prod-ca974a575e4a96c5ba902ab45634f82c034d861f113346654675a7202d75ef04.jpg" data-alt="windows-v94mlgvsza4-unsplash.jpg" data-align="center" data-width="562" data-type="image-block" class="is-align-center" style="text-align: center; width: 562px; max-width: 100%;"><img src="https://attachments.datarian.io/prod-ca974a575e4a96c5ba902ab45634f82c034d861f113346654675a7202d75ef04.jpg" alt="windows-v94mlgvsza4-unsplash.jpg" style="width: 100%; height: auto;"></figure><h1 id="heading-19f909f3-5">종강 후에도 여러 번 복습하며 내 것으로 만들었어요</h1>Q. 다른 선택지가 많은데도 데이터리안의 입문반부터 마스터반까지 수강하신 이유가 있나요?<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://datarian.io/bootcamp/sql-package">입문+실전반</a>을 수강할 때는 현실적으로 직장과 병행을 할 수 있는지가 가장 중요했어요. 보통 부트캠프는 쏟아야 하는 시간이 너무 많아서 취업 준비나 직장 생활과 병행하기가 쉽지 않더라고요. 그런데 데이터리안은 제가 다른 회사에 합격하더라도 충분히 같이 해나갈 수 있는 구조라는 점이 마음에 들었습니다.그리고 커리큘럼도 중요했어요. 이전에 마케팅 부트 캠프를 들어본 적이 있는데, 막상 실무에서는 큰 도움이 안 돼서 아쉬웠던 경험이 있거든요. 그래서 이번에 데이터 분석만큼은 정말 탄탄하게 제대로 배우고 싶다는 욕심이 있었는데, 데이터리안의 커리큘럼을 보고 수강하고 싶다고 생각했어요.마지막으로 <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://datarian.io/bootcamp/sql-master">마스터반</a>을 수강할 때는 무제한 수강*이 가능하다는 점도 큰 이유 중 하나였습니다. 강의를 언제든 반복해서 들을 수 있다는 점이 좋더라고요.*데이터리안의 강의들은 80% 이상 수강 시 ‘평생 무제한 수강’이 가능합니다.Q. 무제한 수강은 잘 활용하셨나요?사실 <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://datarian.io/bootcamp/sql-master">마스터반</a>은 인턴 기간에 수강하느라 정해진 기간을 딱 맞춰서 듣지는 못했어요. 퇴근하고 집에 오면 보통 밤 10시, 11시쯤이라 평일에는 공부할 시간이 많이 부족했거든요. 그래서 거의 주말에 몰아서 듣는 편이었는데요.그래도 수강률 80%만 채우면 이후에는 무제한으로 들을 수 있잖아요. 그 기준을 채운 순간 ‘이제 됐다’라는 생각이 들면서 훨씬 마음이 편해졌던 것 같아요. (웃음) 그 이후로는 그때그때 필요할 때마다 들어가서 보고 있습니다.지금까지 <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://datarian.io/bootcamp/sql-basic">입문반</a>은 세 번 정도 반복해서 들었고, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://datarian.io/bootcamp/sql-advanced">실전반</a>은 어제도 들어가서 보았어요. 특히 윈도우 함수처럼 자주 쓰지 않는 함수는 금방 헷갈리더라고요. 주말을 활용해 모르는 부분을 반복해 듣고 있습니다. 25년 8월에 업데이트가 한 번 된 것 같은데, 최신 내용이 계속 반영되는 점도 정말 좋았어요. 아주 잘 활용하고 있습니다.<figure data-src="https://attachments.datarian.io/prod-f4961332d7627d64efddc19b4803b2bbb78b7550734ddc1f5579899a4a9646cc.png" data-alt="Screenshot 2026-04-06 at 3.54.55 PM.png" data-align="center" data-width="698" data-type="image-block" class="is-align-center" style="text-align: center; width: 698px; max-width: 100%;"><img src="https://attachments.datarian.io/prod-f4961332d7627d64efddc19b4803b2bbb78b7550734ddc1f5579899a4a9646cc.png" alt="Screenshot 2026-04-06 at 3.54.55 PM.png" style="width: 100%; height: auto;"></figure>업데이트 된 내용들은 캠프 페이지 상단에 공지 형태로 안내됩니다.<h1 id="heading-0c665f43-6">SQL을 통해 커리어의 가능성이 넓어졌어요</h1>Q. 캠프 수강 전과 후를 비교했을 때, 달라진 점이 있다면 무엇일까요?처음에는 그로스 마케터나 퍼포먼스 마케터 실무 역량을 쌓으려는 목적으로 캠프를 수강했어요. 하다 보니 데이터를 추출하고 분석하는 과정 자체가 정말 재미있더라고요. 덕분에 데이터 분석가로 진로도 확장할 수 있게 되었어요.그리고 실무를 하면서 SQL이 특정 직무에만 국한된 기술이 아니라는 점도 깊이 체감했습니다. 실제로 회사에 와보니 마케팅뿐만 아니라 PM, CS 등 정말 다양한 직무에서 SQL을 활용해 업무를 훨씬 효율적으로 처리하고 계시더라고요. 이런 모습을 보면서 SQL은 단순한 기술을 넘어, 어떤 직무에서든 문제를 해결하는 강력한 도구가 된다는 확신을 얻었습니다. 결과적으로 커리어에 대한 가능성도 이전보다 훨씬 넓어진 기분입니다.Q. 다른 직무에서도 SQL을 많이 쓰지만, 데이터 분석가가 사용하는 SQL은 조금 결이 다를 것 같아요. 리브님이 생각하시기에 분석가의 SQL만이 가진 특별한 차이점은 무엇인가요?쿼리 자체가 훨씬 길어지고, 여러 조건과 데이터를 조합하는 과정이 많아지는 것 같아요. 예전에 어떤 분이 SQL은 ‘논리를 쌓아가는 과정’이라고 표현해 주신 적이 있는데, 그 말이 굉장히 공감됐습니다.단순히 “이 데이터를 뽑겠다”에서 끝나는 게 아니라, 어떤 데이터를 기준으로 추출하고, 그걸 어떻게 가공하고 조합해서 최종적으로 어떤 결과를 도출할지까지 하나의 흐름으로 설계해야 하거든요. 예를 들어, '특정 월의 유입자가 재방문했는지 여부'를 확인할 때도 유입 기준과 재방문의 정의 등 여러 조건을 단계별로 쌓다 보면 쿼리가 400줄을 넘어갈 때도 있어요.결국 데이터 분석가의 SQL은 단순 조회를 넘어, 문제를 정의하고 그에 맞는 논리를 설계해 나가는 과정이라는 점에서 차별화된다고 생각합니다.Q. 마지막으로 데이터리안 데이터 분석 캠프 수강을 망설이고 계신 분들께 해주고 싶은 말씀이 있을까요?아마 많은 분들이 데이터리안 뿐만 아니라 부트캠프나 다른 강의들과 비교하면서 고민하고 계실 것 같아요. 저 역시 비슷한 고민을 했던 입장이었는데요.저는 비전공자였고, 데이터 분석 관련 경험이 전혀 없는 상태에서 이 강의를 수강했고, 다른 추가적인 준비 없이도 취업까지 이어질 수 있었습니다. 그래서 같은 상황에서 고민하고 계신 분들께는 충분히 가능하다는 말씀을 드리고 싶어요.또 단순히 취업에 그치는 게 아니라, 지금도 실무에서 배운 내용을 굉장히 잘 활용하고 있습니다. 그만큼 실질적으로 도움이 되는 교육이라고 느끼고 있어요. 특히 데이터 분석가를 목표로 하시는 분들이라면, 방향성을 잡고 실력을 쌓는 데 있어서 좋은 선택이 될 수 있다고 생각합니다.

사업기획팀에서 제 이력서를 보시고 먼저 연락을 주셨어요.

데이터 분석 프로젝트 덕분에 사업기획 직무 취뽀했어요

‘분석가에게 중요한 건 비즈니스에 대한 이해다’ 그 부분에 초점을 맞춰서 취업 준비를 했어요

어문계열 비전공자 데이터 직무 취뽀기

‘나의 강점을 살리고 싶어 비즈니스 분석에 관심을 가지기 시작했어요’ 미쉐르님 인터뷰

단순히 SQL 쿼리만 할 줄 안다고 분석이 되는게 아니더라구요

‘스타트업 그로스팀에서 비로소 제가 하고싶던 일을 하게되었어요’ 귤님

머신러닝 말고, 서비스의 성장을 위한 데이터 분석이 하고 싶었어요

기획자에서 데이터 분석가로 직무전환에 성공하신 레이님

망설이지 마세요, 현업 분석가도 수강하는 캠프니까요

‘제가 SQL로 데이터 분석을 할 수 있습니다’를 얘기하고 싶다면, 이 캠프를 수강하는 게 훨씬 더 도움이 됩니다.

SQL 자격증, 데이터 분석 능력은 어필할 수 없어요

공기업에서도 SQL을 배워서 업무에 활용할 수가 있나요? 네, 가능합니다!

문과 출신 공기업 기획자, SQL로 업무 생산성을 높였어요

통계학 전공 데이터 분석가 취업준비 중인 머루누나님

대학원 가지 않아도 분석가 할 수 있구나 알게 되었어요

업무에서 데이터 분석 120% 활용중, 증권사 CS팀 교육 코치 모아나님

CS팀에서도 데이터로 의사결정 할 수 있어요

데이터를 기반으로 의견을 내는 사람의 목소리가 더 신뢰가 가는 것 같아요

예체능 출신의 비전공자, 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환했어요

데이터리안을 만나 자신감을 얻었어요

120줄 이상의 SQL 코드도 다룰 수 있게 되었어요

팀 내에서 SQL 문을 짜서 데이터를 바로 추출할 수 있는 분은 거의 없더라고요.

비즈니스 오퍼레이터, SQL 배워 팀의 핵심 인재 되었어요

입사 직후 코호트 분석을 하게 되었어요. 저는 요청사항을 보고 한 번에 쿼리를 작성했죠.

캠프에서 배운 SQL 실무에서 바로 써먹을 수 있어요

R 프로그래밍 스킬로는 단순한 데이터 전처리 밖에 할 수가 없어서 SQL을 배웠죠.

미국 병원 데이터 팀 인턴, SQL 덕분에 잡 오퍼까지 받았어요

CRM 마케터로서 할 수 있는 업무의 범위가 넓어져 커리어에 좀 더 자신감을 가지게 되었습니다.

CRM 마케터, SQL 배워서 매출 상승에 기여했어요

식자재 플랫폼 스포카 프로덕트 분석가로 재직중인 5년차 데이터 분석가 양현승님의 커리어 이야기를 들어보세요.

지표 설계부터 모델링까지 다 하는 1인 분석가 이야기

무역 공기업 데이터분석가입니다. 중소기업에게 수출 유망 국가를 추천해 주는 등의 일을 하고 있어요.

데이터 프로덕트를 만드는 기획자 겸 데이터 분석가가 일하는 법

팔로워 1,600명 규모의 운동 인스타그램 계정으로 RFM 분석하고 취뽀했습니다

인스타그램 데이터 분석하고 카드사 마케터로 취업했어요

국문과 졸업하고 광고대행사에서 캐치테이블 데이터 분석가로 이직했습니다.

퍼포먼스 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환했어요

“데이터를 통해 좋은 결정을 내리고 싶었어요”, 텀블벅 운영 리드 김예진님의 커리어 여정 엿보기

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그런데 서비스만 만들면 분석을 할 수 있는 건 아니더라고요

데이터가 없어서 직접 서비스 만들고 분석까지 해봤습니다

비대면 진료 스타트업의 데이터 분석가 리브입니다

완벽하지 않더라도 포기하지 않고 논리적으로 접근했어요

신한카드 공공 데이터로 데이터 분석 프로젝트를 진행했어요

자격증만으로는 실무에 활용하기에 부족함을 느꼈어요

종강 후에도 여러 번 복습하며 내 것으로 만들었어요

SQL을 통해 커리어의 가능성이 넓어졌어요

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