이보민이 글은 2020 데이터리안 웨비나 시리즈의 첫 번째 글입니다.
2020년 11월 29일 일요일 나른한 오후, 코로나 시대에 치열하게 살아가고 있는 각 산업군의 주니어 데이터 분석가들이 소소한 수다회를 열었습니다. 재미와 감동이 그리고 비대면의 아쉬움이 듬뿍 묻어난 웨비나에서 어떤 사람들이 도란도란 이야기를 나누었는지 한번 확인해볼까요?
안녕하세요. 데이터 분석가 3인의 아점 토크에 오신 것을 환영합니다. 저는 데이터리안에서 디자인과 개발을 가끔 하고 있는 킹이라고 합니다. 이번에 사회를 맞게 되었습니다. 랜선 너머로 인사드립니다. 반갑습니다! 여러분들을 직접 뵙고 네트워킹도 하고 이야기를 하면 좋았을 텐데 코로나 때문에 이렇게 밖에 만나뵐 수 없는 점이 참 아쉽네요.
저희가 데이터 분석가 양성과정에서 만난 사람들이고 현재 분석가로 일을 하고 있는 사람들로 이루어져있다보니, 데이터 분석 관련 강의 기획과 데이터 분석에 대한 이야기를 자주 하는데요. 저희끼리 이야기를 하다보니 같은 분석가인데도 각자의 필드에서 하는 일들이 굉장히 다양하다는 걸 깨닫게 되었습니다. 이야기를 나누다보니 너무 재미있어서 이런식으로 웨비나를 통해 각자 경험하고 있는 일들을 공유해보면 어떨까 생각되어 지금 이 자리가 만들어지게 되었어요.
그럼 오프닝을 멋지게 열어주실 씀님께 마이크를 넘겨 멋진 키노트와 함께 행사 한번 시작해보도록 하겠습니다.
키노트
안녕하세요. 저는 데이터리안의 씀입니다. 다들 2020년을 잘 보내주고 계신가요? 올해는 특별히 유난한 한해였잖아요. 킹님이 앞서 말씀하신 대로 실제로 여러분을 만나서 이런 에너지를 주고 받을 수 없는 점이 저도 굉장히 아쉬운데요. 이렇게 온라인상으로나마 만나뵙게되어 정말 반갑습니다.
자연스럽게 한해를 되돌아 보게되는 연말 시즌인데요. 이런 시간에 제가 평소에도 너무 좋아하는 동료들이 데이터 분석가로서의 첫 해를 어떻게 보냈는지. 들을 수 있는 시간을 같이 만들고 참여하게 되어 너무 영광이라는 생각이 들어요.
간단히 제 소개를 드리자면, 저는 이커머스 필드의 한 회사에서 해외사업 개발을 하고 있고요. 작년에 이 행사를 꾸린 분들과 함께 데잇걸즈라는 부트캠프에 함께 참여 했었어요. 데잇걸즈는 과기부가 지원하는 여성 데이터분석가 양성과정인데요. 5개월 동안 공덕에서 통계, SQL, python 등등을 함께 배웠습니다. 그리고 딱 요맘때 쯤 마지막 프로젝트 발표인 데모데이를 마치고, 본격적으로 서로 구직, 이직을 시작하며 각자의 길을 갔던 기억이 나요.
저는 그 때 당시 구직의 끝자락에서 데이터 분석 포지션과 현재 일을 하고 있는 비즈니스 사이드의 포지션 두가지 오퍼를 받았었는데요. 개인적으로는 의사결정을 도와주는 데이터 분석가의 포지션보다는 좀 더 빠르게 리스크 테이킹을 해서 일단 결정을 내릴 수 있는 포지션이 성격에 잘 맞는 다는 생각이 들어 현재 사업개발 포지션을 선택했었습니다.
그래서인지는 몰라도 제가 그때 가지 않았던 데이터 분석가의 길에서 느낄 수 있는 기쁨과 슬픔 그리고 여전히 조금 남아있는 로망. 이런 것들에 대해 연사자분들께 어서 빨리 여쭤보고 싶고 많은 이야기들을 들어보고 싶습니다. 그간 연사자분들께서 어떤 배움과 어려움들을 지나쳐 오셨는지 지금 이 웨비나에 참가해주신 분들만큼이나 너무 궁금하네요.
어느 업계든 주니어들의 이야기를 생생하게 들을 수 있는 기회가 비교적 없기도 하고, 데이터분석이라는 분야 자체도 생긴지 얼마 안됐잖아요. 그렇기 때문에 더더욱 데이터 분석이란 무엇인지. 그리고 데이터 분석가가 하는 일은 무엇인지에 관하여 구체적으로 들여다볼 수 있는 자리가 정말 없다고 느껴져요. 그래서 지금 이 시간이 저에게는 더 특별하게 와 닿는 것 같아요.
(참가자분들께서) 관련 업계 종사자이셔서 더 잘 아시겠지만 데이터 분석이라는 일 자체가 이커머스, 패션, B2B, B2C 등등 다양한 사업의 맥락과 카테고리에 따라 전혀 다른 갈래로 퍼져나가는 특성이 있죠. 때문에 오늘 모인 연사자분들이 들려주실 데이터 분석의 모양은 어떠할지. 각기다른 데이터 분석에 대한 이야기들이 굉장히 기대가 됩니다.
요즘 시대에 데이터가 중요하다고 외치지 않는 회사, 데이터 분석가가 필요하다고 외치지 않는 회사가 없는데. 그에 비해서 그래서 데이터를 어떻게 수집하고 정제하고 분석하고 그 결과를 다시 또 어떻게 의사 결정에 사용하고 있는지에 대해서는 관련한 이야기를 비교적 찾아보기가 어려운 것 같아요. 그런 쉽게 들을 없는 이야기들을 들려주실 연사자분들께 미리 감사의 말씀을 드리고요. 웨비나에 참여하신 분들께서도 오픈카톡방으로 실시간으로 많은 질문들과 이야기들을 나눠주셨으면 좋겠습니다. 감사합니다.
네, 감동의 개회사 잘 들었습니다. 키노트를 진행해주셨던 씀님과 인터뷰를 진행해주실 윤님께 마이크를 넘겨 본격적으로 인터뷰를 진행해보도록 하겠습니다.
안녕하세요 저는 오늘 인터뷰 진행을 맡은 윤이고요. 씀님?
앗. 제가 키노트에서 인터뷰어로 배경을 바꾸고 오느라 잠시 딴 생각을 했어요.
네, 저는 방금 키노트를 했던 씀이고요. 윤님을 도와 인터뷰를 좀 더 다이나믹하게 만들 예정입니다.
좋습니다. 키노트를 들으면서 작년에 공덕 창업센터 급식실에서 제가 씀님이랑 둘이 밥 먹으면서 이걸 계속 하는 게 맞는지 우리가 지금 뭘하고 있는건지 고민했던 게 엊그제 같이 느껴졌는데요. 이렇게 또 같이 진행을 보고 있으니 감회가 새롭네요.
맞습니다. 음식이 맛이 없어서 그랬냐고 물어보셨는데 음식 때문은 아니었고요.
하여간, 그 때 생각이 난다.
그때 고민하던 우리들이 생각이 난다. 이런 얘기를 잠시 해봤습니다. 사실 이 행사의 주인공들은 저랑 씀님이 아니거든요. 오늘 인터뷰이로 참여를 해주신 세분이 주인공이신데요. 세 분을 한 번 모셔보겠습니다.
인터뷰이 소개
안녕하세요, 제가 그럼 먼저 자기소개를 해보겠습니다. 잘 들리시나요?
저는 데이터리안의 가오리라고 합니다.
저희가 자기 소개를 할 때 어떤 일을 하고 있는지, 제가 일하는 회사는 어떤 배경을 가지고 있는지 그리고 제가 데이터 분석가가 되기로 결심한 이유에 대해서 이야기를 해드리려고 해요.
일단 제가 회사에서 하는 일은요. 저는 데이터 분석가이기도 하지만 퍼포먼스 마케터 일도 같이 하고 있어서 크게는 데이터 파트와 마케팅 파트에서 두가지 일을 모두 하고 있어요.
데이터 파트에서는 요청받은 데이터를 추출하거나, 의사결정을 위한 데이터 분석 요청이 대표님이나 C레벨에서 들어오면, 그런 분석을 진행하여 전달하는 역할을 하고 있고요. 마케팅 쪽에서는 페이스북 광고, 구글 광고 등의 퍼포먼스 마케팅 집행을 하고, 집행한 성과에 대한 분석을 하고있습니다. 그외에도 대시보드도 만들고 조금 개발적인 일도 하고 있고요. 마케팅 이메일을 보낸다든지 이런 것들도 하고 있습니다.
제가 일하고 있는 회사는 해외 패션 브랜드에게 원당 소싱을 온라인으로 할 수 있게 해주는 플랫폼인데요. 저희 회사의 특이한 점은 고객들이 다 해외에 있다보니 전 서비스가 다 영어로 제공이 되고 있고, B2B라는 점이 다른 인터뷰이분들과 조금 다른 지점인 것 같네요. 이 점 알고 계시고 인터뷰를 들어주시면 이해가 좀 더 쉬우실 것 같아요.
음, 그리고 제가 데이터 분석가를 하기로 결심했던 이유는, 조금 긴 얘기인데요.
엄청 긴 얘기에요. 밤을 새도 모자랄 얘긴데... 짧게 소개해주세요.
네, 최대한 짧게 해보겠습니다.
저는 일단 대학을 졸업하고 나서 바로 창업을 했어요. 되게 작은 팀이었는데, 저희 팀이 2년 정도 일을 하다가 좀 더 큰 스타트업에 합병이 되었고, 조금 더 큰 조직에서 일을 하게 되었었는데요. 일을 하다보니까 제 포지션이 운영이나 COO같은 영역의 일이었어요. 이게 사실은 전문적인 스킬이 없는 사람이 맡는 포지션이에요.
그러다보니 저도 나름대로 스페셜리티에 대한 고민이 되기 시작했어요. 그래서 ‘나도 내 무기를 가져야겠다’ 이런 생각을 하던 찰나에 우연히 데이터 분석 수업을 듣게 되었는데, 그 되게 쪽집게 처럼 알려주는 강의에서 데이터 분석이란게 되게 재미있고 신기한 거구나라는 걸 경험을 했던 것 같아요, 초심자 입장에서.
그래서 재미도 느끼고 배울수록 기술이 중요하다기 보다는 도메인이 더 중요하고, 비즈니스랑 어떻게 연결하는지 이런 것들이 데이터 분석가의 중요한 역량이다 이런 얘기를 듣다보니까. 제가 잘 할 수 있는 일일거라는 생각이 들었고, 그렇게 해서 저는 데이터 분석가로 전향을 하게 되었습니다.
제가 그럼 이어서 이야기를 해볼까요.
네! 이어서 해주세요 배님.
안녕하세요, 저는 데이터리안의 배라고 하고요. 저는 현재 식품 이커머스에서 데이터 분석가이고, 지금 일한 지는 한 7개월 정도 되는 신입 데이터 분석가입니다.
일단 제가 하고 있는 일을 간단히 말씀을 드리면, 크게 두 가지를 나눌 수 있는데요. 첫 번째는 앱과 웹 트래킹 코드 설계를 하고있어요. 어떤 일이냐면 트래킹 요청 주시는 분들과 개발자 사이에서 요청 받은 트래킹 코드를 설계하고 개발자분들한테 전달드리고 전체적인 배포까지의 일정을 관리하는 것까지 지금 하고 있고요.
플러스로 그렇게 얻어진 데이터 저희는 고객 행동 데이터라고 하는데요. 그 고객 행동 데이터를 통해 프로젝트를 분석하는 업무를 주로 하고 있습니다. 예를 들어서 저희 서비스 안에서 어떤 프로젝트가 잘 나가는지. 어떤 프로젝트가 얼마나 가치가 있는지 그리고 전환율 등의 지표를 통해서 서비스가 잘 돌아가고 있는지 이런 분석을 하고 있습니다.
분석가가 된 계기를 말씀해 달라고 하셨는데, 저는 일단은 통계 관련 학과를 나왔고요. 사실 제가 대학교 들어갈 때까지만 해도 그냥 아무 생각 없이 들어갔어요 사실은. 그냥 성적 맞춰서 들어가고, 그러다 보니까 과에 대한 애정이 딱히 없었는데요. 저희과는 사실 DB도 배우고 통계도 배우고 코딩도 배우는 곳이라서 어떻게 보면 완전 데이터 분석가 그 자체인 학과거든요. 그런데 일단 저는 데이터 분석가라는 것 자체를 잘 몰랐고. 데이터 분석가라는 직업이 있다는 것 자체를 한 대학교 졸업할 때 쯤, 4학년 쯤에 알게 됐던 것 같아요.
‘내가 그래도 4년 동안 학교에서 이런 비슷한 걸 배웠는데 이걸 정말로 활용하려면 어떻게 할 수 있을까’라는 의문이 생겼고, 한번 경험을 해보자 해서 이제 데잇걸즈에서 공부를 하게 되었습니다. 처음에는 제가 당연히 분석가라는 직업이 제게 잘 맞을지 안 맞을지 모르는 상황에서 데잇걸즈를 들어갔는데요. 일단 데이터 자체를 공부하는 것도 재미있었지만, 사실 저는 뭔가 어렸을 때부터 뭔가 만들어내고 그 결과물을 내는 걸 굉장히 좋아했어요.
그런데 사실 데이터 분석가라는 것도 데이터를 통해서 분석을 하고 인사이트를 얻어서 스토리텔링까지 하는 게 분석가의 업무잖아요. 그런 과정, 전체 사이클이 굉장히 재미있고 저한테 잘 맞는다고 생각이 들어서 데이터 분석가 직무를 갖게 되었습니다.
만족하고 계시나요?
현재로서는 만족 음... 60% 정도 만족 하고 있습니다. 50%가 넘으면 높은 거에요.
그럼 이어서 사또님 자기소개 부탁드려요.
안녕하세요 저는 사또라고 합니다. 데이터리안이라는 커뮤니티를 윤님을 꼬셔서 함께 만든 장본인이고요.
저는 회사에서 데이터 분석가를 맡고 있고, 요새 주로하는 일은 서비스 내에 기능이 추가 되거나 새로운 서비스가 런칭이 될 때. 아이디에이션을 할 때 도움이 되는 사전 분석부터 시작해서, 서비스가 나갈 때 트래킹해야 하는 데이터들을 설계를 하고요. 런칭을 하고 나서는 지표 트래킹을 하고, 그 이후에는 이제 유저 사용 패턴을 파악한 후 서비스 최적화 전략 같은 걸 제안을 드리는 것까지 해서. 서비스가 나오기 전부터 런칭되고 나서까지 서비스 또는 기능과 관련된 전반적인 데이터 관련 업무를 다 진행하고 있습니다.
제가 일하는 산업군은 HR, 채용 관련 분야고요. 내부적으로는 구직자들과 만나는 B2C 플랫폼과 회사들이랑 만나는 B2B 플랫폼을 모두 다 가지고 있어요. 그래서 되게 종합적인. 저도 잘 몰랐는데 종합적인 플랫폼이다 라고 말씀을 드릴 수 있을 것 같아요.
음 제가 어떻게 분석가가 되기로 결심을 했냐면, 저는 사실 어렸을 때부터 이과랑 문과랑 나누는 걸 되게 싫어하는 학생이었어요. 아니 나는 국어도 좋아하고 과학도 좋아하는데 왜 자꾸 이과, 문과를 나누라는 거야? 이게 되게 불만이었던 학생이었거든요. 저는 학문의 경계가 별로 없다고 생각하는 사람이고 뭔가 하나를 진득하게 하는 사람이기보다는 되게 쉽게 질려하고 쉽게 호기심이 생기는 사람이어서, 어렸을 때도 이것저것 하고 싶은 걸 찾아서 돌아다녔던 것 같아요.
그래서 저는 학부 전공으로는 시를 썼었고, 학교 동아리에서는 프로그래밍을 배웠었고요. 이런식으로 하나의 큰 스킬보다는 여러가지 잡다한 스킬들을 다양하게 쌓아놨는데. 내가 쌓아왔던 이 스킬들을 다 써먹을 수 있는 분야는 대체 뭘까. 찾아보다가. 여기저기서 얘기를 듣다 보니 이게 데이터 분석일 수 있겠다는 생각이 어느 순간에 들었던 것 같아요. 데잇걸즈라는 프로그램을 알게되면서 이 기회에 직접 해보자고 생각해서 공부를 시작했고, 하다보니 진짜 이 분야라면 제가 쌓아왔던 스킬을 다 써먹을 수 있기는 하겠구나라는 생각이 들어 이쪽으로 진로를 잡게 되었습니다.
사전질문 QnA
세 분 자기소개 감사합니다.
그러니까 가오리님은 원래 창업을 하셨었는데 지금은 데이터 분석가를 하고 계시고, 배님은 성적 맞춰서 선택을 했지만 어쨌든 데이터 분석가를 위해서 길러진 완성형 인재 같은 느낌으로 대학을 다니셨고, 사또님은 시인이시다.
이렇게 멋있는 세 분을 모셔놓고 인터뷰를 하게 되니 너무너무 재미있네요.
Q. 월요일에 출근하게 하는 힘(월급 제외)은 무엇인가요?
그럼 이미 워밍업이 다 된 것 같고 입도 다 풀린 것 같긴한데 조금만 더 입을 풀어볼겸. 웨비나 신청자분들께서 사전 질문으로 해주신 것들에 대해 간단하게 답변을 해보는 시간을 먼저 가지면 좋을 것 같아요. 제가 질문을 읽어드릴테니까 답변하고 싶으신 분이 계시면 자유롭게 제가 대답하겠습니다 하고 대답을 해주시면 됩니다.
첫 번째로 가벼운 것 부터 해봅시다. 월요일에 출근하게 하는 힘(월급 제외)은 무엇인가요?
있을 수가 있나요? 정말 궁금하네요.
저는 빠지겠습니다.
월급 넣어주시면 안돼요? 아니 왜 월급을 제외하시는거죠?
맞아요.
그럼 다들 월요일에 출근하게 하는 힘이 월급을 제외하면 없다?
아, 하나 있는데. 그냥 이제 관성.. 정도?
월급을 제외하면 관성이 있다. 💫
Q. 본인의 어떤 특성이 데이터 분석가에 맞는다는 생각이 드시나요?
음.. 그럼 빠르게 두번째 질문으로 넘어가 볼게요. 본인의 어떤 특성이 데이터 분석가에 맞는다는 생각이 드시나요? 혹시 답변해주실 분 계신가요?
제가 답변하고 싶은데요. 가오리입니다.
아까 참여자분께서 질문주신 거랑 연관해서 답변드릴 수 있을 것 같아서요. 제가 데이터 분석을 배우면서 재미를 느꼈다고 했는데, 그게 어떤 점에서 재미를 느꼈었는지를 물어보셨었거든요.
일단 저는 대학 때 기계공학과를 나와서 코딩을 조금 배웠었어요. 학교 다닐때는 그게 재미있다고 생각하지는 않았는데, 졸업하고 몇년 지나니서 이걸 다시 해보니까 너무 재미가 있더라고요. (창업을 하고) 답이 없는 일을 계속 하고 있었는데 뭔가 코딩은 코드를 잘 짰을 때 돌아가는 순간의 쾌감이 있잖아요. 그런 작은 기쁨을 느끼면서 되게 재미있다고 느끼기도 했고.
데이터에서 답을 찾는다는 표현을 많이 쓰는데요. 제가 창업을 했을 때는 데이터에 대해서 잘 모르기도 했고, 어떻게 해야하는지 아무것도 모르는 상태에서 거의 뇌피셜로 일을 많이 했어요. 사실 많은 분들이 지금도 그렇게 하고 계시겠지만. 왠지 이럴 것 같은데? 고객들이 이렇게 하면 좋아할 것 같은데? 이런 걸로 의사결정이 되게 많이 된단 말이죠. 데이터 분석을 배우니까 내가 뇌피셜로 이럴 것 같은데 라고 생각했던 것들을 데이터로 검증 할 수 있다 하는 부분에서 아 이게 내가 필요하고 부족했던 부분을 채워줄 수 있겠구나 하는 생각도 들었고 그런 부분에서 재미를 많이 느꼈던 것 같아요.
그래서 저한테 맞다고 생각한 부분이 뇌피셜을 잘하는 거라고 생각이 들어요. 사실 데이터가 답을 준다고는 하지만 제가 아무 생각이 없고 아무 배경 지식이 없는 상태에서는 답을 얻기가 힘들잖아요. 그래서 도메인이 중요하다는 얘기를 많이 하기도 하구요. 저는 그런 가설을 세우는 과정이 되게 자연스럽게 빨리 잘 되는 편이긴 한 것 같아요. 그래서 저는 그 부분이 잘 맞는다고 생각이 듭니다.
네, 혹시 배님이나 사또님 중에서 나는 이런 측면이 데이터 분석가한테, 데이터 분석가를 하는데 잘 맞는다. 이런 게 있으신가요?
가오리님이 말씀하신 항목들 다 완전 공감하고요.
거기에 비슷하지만 플러스 하나로 말 해보자면, 저는 바로바로 결과가 나오는 걸 좋아해요. 그런데 이걸 가오리님 같은 경우에는 답이 나와서 좋았다고 말씀을 하셨죠.
그것도 저도 공감하는데 코딩하는 것도 그렇지만 분석해서 발표 자료를 만드는 것도 사실은 결과가 딱 눈에 보이는 그런 거잖아요. 그래서 뭔가 분석은 약간 중간중간에 내가 코딩을 하면서도 바로바로 결과를 볼 수 있고, 그걸 다시 합쳐서 더 큰 결과를 만들 수도 있는 것. 여기서 오는 쾌감이 저한테는 굉장히 커서 그런 특성이 잘 맞는 것 같아요.
Q. 계약직으로 회사에 입사했더니 데이터 추출만 시키네요. 여러분들이라면 어떻게 하실 것 같나요?
네, 잘 들었습니다. 1부 시간이 진짜 잘 가네요.뒤에 남은 질문들이 많긴 하지만 이 질문을 안 드릴 수가 없어서 이 질문 하나만 하고 이 섹션을 빠르게 넘어가면 좋을 것 같은데요
참가자분께서 사전 질문으로 남겨주신 사연이에요.
“안녕하세요, 입사한지 100일하고 20일이 막 지난 삐약이 데이터 분석가입니다. 계약직으로 회사에 입사했더니 데이터 추출만 시키네요. 1년 뒤면 쿼리 머신이 되어버릴 듯 합니다. 그런데 회사 입장에서 가성비 측면으로 생각했을 때는 앞으로 1년간 업무에서 큰 변화가 없을 것 같아요. 이런 상황에서 여러분들이라면 어떻게 하실 것 같나요?”
혹시 대답해주실 분 계신가요? 데이터 추출만 하고 있대요.
배님이 저번에 저희한테 해주셨던 얘기가 이 사연이랑 연결이 될 수 있을 것 같은데요. 그... 제대로 된 분석을 하고 싶으셔서 직접 요청을 하셨었다고 했던 얘기요.
아, 네. 안그래도 행사 전에 그 질문을 읽어봤는데요. 마지막에 “이 한줄을 어떻게 경력으로 살릴 수 있는지?” 그런 내용이 있었던 것 같은데 맞나요?
네, 맞아요.
일단 제 경우에는 약간 다르기도 하고 비슷하기도 합니다. 저는 회사에서 정말 이것저것 다 해요. 쿼리도 짜고, 분석도 하고, 트래킹 코드 설계도 하고. 기획자이면서 분석가이면서 뭔가 하고 있는게 너무 잡다하게 많거든요.
요즘 드는 생각은 내가 SQL을 할 수는 있지만 잘한다고 생각은 하지 않고, 내가 코딩을 할 수는 있지만 엄청나게 뛰어나다고 생각이 들지는 않는데요. 이런 상황에서 주위를 둘러봤을 때 하나의 업무 또는 역할로 오래 제대로 하시는 분들이 되게 부럽게 느껴지더라고요.
제 주위에 있는 분을 예로 말씀드리면, 그분도 분석가로 회사에 입사하셨는데 지금은 거의 데이터 엔지니어 포지션의 업무를 하고 계세요. SQL로 쿼리를 짜서 데이터를 적재하는 일을 하시는데요. 사실 그분도 분석가가 되고 싶어서 들어오긴 했지만, 데이터를 적재하고 SQL 코드를 짜고 그 업무들을 하면서 자기도 모르는 사이에 역량이 엄청 늘어났거든요.
가끔 그분의 코드를 보는데 이렇게도 코드를 짤 수 있구나 하는 생각이 들기도 해요. 그래서 지금 당장에는 질문주신분도 데이터 분석을 하고 싶은데 쿼리를 너무 많이 짜서 고민이 된다고 하셨지만 그게 나중에는 확실한 강점이 될 것 같거든요. 어딘가에 이력서를 넣을 때도 내가 이거 하나만큼은 제대로 할 줄 안다는 것, 경험이 많이 있다는 것이 어떻게 보면 회사에서 더 뽑고싶은 사람이 되는 것일 수도 있기 때문에 저는 이 경험에 플러스로 분석까지 제대로 하고 싶다라고 하면 그 매력이 더 커질 것 같아요.
그래서 저는 굉장히 나쁘지 않은 상황이고, 어떻게 보면 더 스페셜리스트가 될 수 있는 상황이지 않을까 하는 생각도 드는 것 같아요.
네, 일종의 발상의 전환이네요. 기왕 쿼리 머신이 된 김에 제대로 된 머신이 되어봐라.
네, 장난아니게 쿼리에 대해서 파본다던지...
그럼 시간관계상 이 질문에 대한 답은 이정도로 하는 걸로 하고요.
혹시 나는 이 질문에 대해 답을 해보고 싶었다하는 게 있거나 채팅창에 올라오는 질문 중에 답을 하고 싶은게 있다하면 중간에 끼어 들어주시면 되겠습니다. 아니면 어디에 잘 적어놨다가 나중에 시간을 드릴테니 그 때 대답하셔도 좋을 것 같아요.
