[데이터리안] “비전공자는 어떻게 데이터 분석가가 되었을까?” 세미나 후기

목차

• 세미나 요약 및 느낀점
• 세미나 듣기 전 궁금증
• 느낀점
  • 데이터 분석가로 신입 취업시 어필해야 하는 점
  • 내가 해야될 일은?
• 인상 깊었던 내용
  • 데이터 분석가 스킬셋
  • Impact-Effort Matrix
  • 내가 어떤 데이터 분석가가 되고 싶은지 정의하기

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세미나 요약 및 느낀점

‘비전공자는 어떻게 데이터 분석가가 되었을까?’ 라는 제목의 세미나였지만, 꼭 비전공자만을 위한 내용은 아니라고 생각한다. 크게 두 가지 이야기가 있었다. 하나는 데이터 분석가로 취업하기 위한 역량이었고, 다른 하나는 어떤 데이터 분석가가 되고 싶은가에 대한 이야기를 들을 수 있었다.

데이터 분석가로 취업을 꿈꾸는 사람들이 많이 질문하는 “데이터 분석가로 취업하기 위한 역량”, “어떤 것에 우선순위를 두고 취업을 준비해나가야하는지” 등의 내용에 대해서 나만의 해답을 찾기 위한 방법을 알 수 있었고, “어떤 데이터 분석가가 되고 싶은지”에 대한 고민을 할 수 있게 해준 세미나였다.

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세미나 듣기 전 궁금증

다음과 같이 두 가지 질문을 가지고 세미나를 듣기 시작했다.

1. 데이터 분석가 신입 취업시 어필해야 하는점
2. 내가 앞으로 해야될 일은?

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느낀점

데이터 분석가 신입 취업시 어필해야 하는 점

“나의 어떤 점을 어필해야할까”가 궁금했다. 일단 내가 가진 역량들에 대해 어필하기 위해서는 데이터 분석가로 채용을 하려는 회사가 요구하는 역량들을 알아야 했다.

[문제 해결 능력]

그 역량들은 데이터 분석가 채용공고를 보면 알 수 있다. 현재 채용공고를 보면서 채용공고 내용들을 저장해두고 있다. 채용공고 뿐만 아니라 세미나, 특강, 유튜브 영상등을 보면서 느낀점은 문제 해결 능력이 가장 중요하다는 것이었다.

문제 해결 능력은 문제가 발생했을 때 끝까지 해결하는 능력을 말한다. 단순히 수학 문제나 영어 문제를 푸는 것이 아닌, 복잡한 상황 속에서 문제를 인식하고 말로 정의내리고 원인을 찾고 해결하는 것을 말한다.

과연 이러한 능력이 내게 있을까에 대한 고민을 하게 되었다. 그리고 이 능력을 증명하기 위해서는 근거가 필요하며, 근거를 잘 보여줄 수 있는 고민과 결론이 담긴 프로젝트를 통해 보여줘야 한다. 프로젝트에 나의 생각을 잘 담아내는 것이 중요하다.

[도메인 지식]

도메인 지식은 회사가 속한 산업군에 대한 이해라고 생각하면 좋다. 해당 산업군에 대한 이해는 문제를 인식하고 문제를 정의내리는데 큰 도움이 된다고 생각된다.

3주 전쯤 데이터 분석가 취업 특강에서 강연을 하신 데이터 분석가분께서 한 회사 내에서도 도메인이 다른 문제를 해결해야 해서 도메인은 크게 중요치 않다고 말하신 적이 있었다. 강사분께서는 한 회사내에서도 매출에 대한 분석을 해야하거나, 물류에 대한 분석을 하는 것처럼 매번 똑같은 데이터에 대해서 분석을 할 수 없다고 말씀 하셨다. 데이터 분석에는 도메인보다는 처음 보는 데이터라도 빠르게 파악해서 문제를 파악하고 원인을 찾고 해결하는 것이 중요하고, 그 과정 속 모르는 지식에 대해서는 회사의 구성원들과의 커뮤니케이션을 통해 지식을 습득하는 것이 중요하다고 말씀하셨다. 데이터 분석에는 문제 해결 역량과 커뮤니케이션 역량이 더 중요하다고 생각했고, 도메인 지식은 우선 순위가 아니라고 생각했다.

하지만, 이번 세미나를 들으면서 신입으로 취업할 때에는 취업하려는 회사에 대한 도메인 지식은 큰 장점이 될 수 있을 것이라고 생각했다.  신입 취업시 내가 그 산업에 관심이 있고 이런 문제들을 인식하고 회사에 들어가면 데이터를 이용하여 이러한 문제들을 해결해보고 싶다는 것을 어필할 수 있기 때문이다. 

내가 어떤 것에 관심이 있는지 생각해보고 지원하는 회사와 맞는 부분이 있다면 그런 부분을 어필하는 것이 취업에 도움이 될 것 같다는 생각을 했다.

내가 해야될 일은?

1. 내가 어떤 데이터 분석가가 되고 싶은지 정의하기.

세미나에서 “본인은 어떤 데이터 분석가가 되고 싶나요?”라고 물었을 때, 분명한 대답을 하기 어려웠다. 이에 대한 답변이 내가 앞으로 나아가야할 방향성을 정하기 때문에 가장 중요한 일이라고 생각했다. 하지만, 한번에 결론 내릴 수는 없을 것 같다. 지속적인 고민이 필요하다.

2. 해야 할 일, 하고 있는 일에 대한 일의 순서 정하기

데이터 분석가를 위해서 해야될일은 굉장히 많다. 모든 것을 한 번에 다할 수는 없다. 어떤 것이 중요한지 어떤 것이 쉽게 마칠 수 있는지 어떤 것이 급한 지를 고려해서 순서를 정하여 일을 해야한다.

3. 나만의 것 만들기

순서를 정하고 그 일을 증명할 수 있는 근거를 남기는 것이 필요하다고 생각했다. 꾸준히 블로그와 포트폴리오에 나에 대한 근거를 남기는 것이 중요하다고 생각한다.

또한, 나만의 문제 해결 프로세스를 만드는 것이 중요하다고 생각된다. 다양한 방법들로 프로젝트에 접근해보면서 내가 어떤 과정을 통해 문제를 해결해나갈것인지 프레임이 있어야 한다고 생각했다.

4. 지원하기

완벽한 준비란 없다. 최소 조건만 되면 계속 도전하고 깨지고 좌절말고 다시 도전하는 것이 필요하다.

출처 : 데이터리안 블로그

5. 긍정적인 마인드 가지기

안되는 방향을 생각하지말고, 되는 방향을 찾고 그쪽으로 가면 된다. 나는 종종 안되는 이유를 생각하는 것같다. 포기하고 싶을 때, 놓고 싶을 때 그런 경험을 한적을 있다. 하지만, 그런 좌절감을 이겨내는 것이 성장하는 방법이라고 생각한다. 나는 계속 성장하는 사람이 되고 싶다. 좌절하지 않고 긍정적인 마인드로 행동하려고 노력하고 있다.

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인상 깊었던 내용

데이터 분석가 스킬셋

데이터 분석가 스킬셋을 채용공고에 언급된 횟수와 자격요건에 언급된 횟수로 결론을 도출한 부분에서 머리를 탁 쳤다. 머리에 있던 암묵지 같은 지식을 명시지의 영역으로 꺼내준 것 같은 느낌이었다. 지금 내가 필요한 부분은 무엇인지 인식할 수 있었다.

출처 : 데이터리안 블로그

Impact-Effort Matrix

데이터 분석가 스킬셋을 Impact-Effort Matrix와 연관지어 설명한 부분도 인상적이었다. Impact-Effort Matrix는 일에 대한 우선순위를 정하기 위한 프레임워크이다. 각각의 일에 대한 impact와 effort를 고려해서 일의 우선순위를 정하는 것이다.

출처 : 나

내가 어떤 데이터 분석가가 되고 싶은지 정의하기

세미나 내용 중 가장 인상적이었던 부분이다. 과연 내가 어떤 데이터 분석가가 되고 싶은지 말로 표현할 수 있을까? 지속적인 고민이 필요한 부분이라고 생각이 들었다. 현재는 취업 목표는 사용자 행동 데이터에 대한 분석을 하여 프로덕트 개선에 도움을 주는 데이터 분석가가 되고 싶다는 생각이 있다. 하지만, 궁극적으로는 Problem Solver가 되고 싶다. 문제를 인식하고 원인을 탐색하고 해결할 수 있는 사람이 되고 싶다. 현재는 이렇지만, 더 명확하고 구체적인 정의가 필요하다. 또한, 단순히 정의를 내리는 것만으로 끝나지 않고 행동으로 발전해야 하는 것이 중요하다.

출처 : 데이터리안 블로그

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사진 출처 : 데이터리안 세미나 "비전공자는 어떻게 데이터 분석가가 되었을까?"  블로그 글