[채용공고 읽어보기] 데이터 분석 채용 공고 읽어보기

나는 데이터 분석가를 지망하는 대학생(졸업 유예생..)이다.

취업의 첫걸음은 채용공고를 읽어보는 것이라는 말을 보았다.

https://www.youtube.com/watch?v=_6HjdiGSk48&list=PLnQ774XwcktwTflPPcZQ2eOKLVjuR6OaE&index=3

위 영상은 데이터리안 채용공고 읽어보기 영상 중 하나인 '오늘의 집' 채용공고 읽어보기 영상이다.

영상을 보고 "나 정말 아무것도 모른채 준비해왔구나." 를 느꼈다. 그냥 느낌적으로 요즘 Python으로 데이터 분석 많이 하니까 Python으로 프로젝트 하면 어떻게든 되지 않을까? 라고 생각하고 취준을 시작했다. 하지만, 채용공고 조차 읽어보지 않았다는 나 자신을 깨달았다.

무도 짤 원본

짤 원본

채용공고 읽어보기

채용공고가 많이 올라와있는 채용사이트에서 읽어보는 것이 좋겠다고 판단하여 원티드에서 '데이터 분석가'를 검색하여 하나하나 스프레드시트에 정리해보면서 읽어보았다. 채용공고는 앞으로도 계속 꾸준히 정리하려 한다.

열심히 정리중..

데이터 분석과 데이터 사이언티스트 차이

데이터 분야로 진로를 잡게 되면 데이터 분석과 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어 등 데이터가 앞에 붙은 여러가지 직업을 마주하게 된다. 혼용되어서 사용되기도 하고, 업무가 겹치는 부분도 있다. 

이런 느낌정도,, 물론 칼로 물자르듯이 나누긴 힘들다.

데이터 분석가는 회사의 비즈니스에 대한 이해를 바탕으로 회사의 데이터를 추출/가공/시각화/분석하여 인사이트를 도출하고, 가설과 실험을 활용하여 의사결정을 지원하는 직무를 말한다. 예를 들면, 어떤 회사의 앱을 사용하는 고객들에 대한 행동 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하여 앱을 고도화하거나 기획 및 마케팅에 활용할 수있도록 지원하는 업무를 말한다.

반면, 데이터 사이언티스트는 회사에서 요구하는 특정 문제를 해결하기 위해 데이터를 바탕으로 모델을 개발하는 직무를 말한다. 예를 들면, 은행에서 대출을 진행할 때, 이 사람이 채무를 이행할 사람인지 아닌지를 판단하기 위한 머신러닝 모델을 개발하는 업무를 말한다.

따라서, 원하는 직무가 무엇인지 명확히 정해야 한다. 나는 데이터 분석가를 희망하기 때문에 데이터 분석가 위주로 채용공고를 읽어보았다.

데이터 분석가 주요업무

회사마다 다르겠지만 데이터 분석가의 주요업무는 

1. 지표 정의, 설계 및 관리
2. 데이터 추출, 정제 및 분석
3. 고객 행동 분석(AARRR, 퍼널 분석, 코호트 분석 등)
4. 가설 설정 및 실험 설계/결과 분석 (A/B 테스트)
5. 분석 결과 바탕 시각화, 인사이트 도출

로 정리할 수 있다. 

각각의 업무는 하나하나 정리해볼 예정이다. 

데이터 분석가 자격요건

데이터 분석가의 자격요건은

1. SQL 쿼리 역량 - DB에서 데이터를 추출할 때 사용.
2. 도메인 이해 - 데이터는 회사의 산업군에 따라 그 형태와 특성이 달라진다. 데이터에 대해 잘 알지 못하면 데이터 분석은 잘 할 수 없다. 회사의 비즈니스와 도메인에 대한 이해는 필수적이다.
3. 데이터 분석 방법 및 실험방법 - 데이터를 통해 인사이트와 Action을 도출하기 위한 방법.
4. 데이터 시각화 - 데이터 분석 결과를 효과적으로 보여주기 위한 수단.
5. 의사소통능력 - 데이터 분석가는 회사의 다양한 분야의 사람들과 협업해야 한다. 협업하는 사람의 니즈를 잘 파악하고 데이터 분석을 진행하는 것이 필수적이다. 그러기 위해서는 협업하는 사람과 의사소통이 잘 이루어져야 한다.
6. (추가) 엑셀, 프로그래밍 언어(Python, R), 기계학습 개발경험 등
7. 경력.. (경력을 요구하는 채용공고가 많았다. 대부분 1년에서 3년 정도를 요구하였다. 주니어 기준인 것 같다.)

으로 정리할 수 있다.

데이터 분석가를 위해 준비해야 할 것들

현재 나의 상황

1. 수학(선형대수학, 미적분학 등), 통계(회귀분석, 시계열 분석 등) 지식 - 통계학과 복수전공
2. 과제로 진행한 데이터 분석 프로젝트 - 정리 필요
3. Python (Pandas, Numpy) 역량

준비해야 할 것들

1. 도메인 이해 - 프로덕트 데이터 분석(이커머스) 쪽을 지망하고 있다. 
2. 포트폴리오(경험 정리) - 데이터 분석 역량 및 의사소통능력
3. SQL 쿼리 작성 역량 기르기
4. 데이터 분석 방법론 이해

지금 하고 있는 것들

진행 중인 것들

1. [포트폴리오] 따릉이 분석 - 동대문구내 따릉이 대여소에 따릉이가 균형있게 잘 배치 되어있을까?  -> 분석 목적 부재.
2. [포트폴리오] 내 수면시간 분석 - 0007프로젝트 -> 분석 목적 부재.

[추가 2024.01.25 ] 분석목적이 부재한 분석을 진행하였다. 분석목적이 부재하다보니 데이터 수집도 부실했다. 분석 목적을 명확히 하는 것이 매우 중요함을 다시 한번 깨닫는다.

해야할 것들

1. 도메인 이해 - 프로덕트 데이터 분석에 관한 도메인 이해(자주 사용되는 지표나 데이터 분석 방법론)
2. SQL 쿼리 작성 능력
3. 포트폴리오 정리

고민하는 것들

1. 데이터 분석 부트캠프 - 시간 소요가 꽤 있는데 하는게 맞을까? 라는 고민을 하고 있다.

현재 지금 나의 상황이다. 

채용공고를 읽어보니 정리가 되는 느낌이다. 데이터 분석으로 확실히 타겟팅을 하고 흐지부지 되지 않게 무엇을 해야하는지 계속 리마인드 해야겠다.

채용공고를 읽기전에는 어떤 것을 준비해야하는지 불확실 했다. 사실 채용공고를 읽은 지금도 불확실하다. 하지만, 겨우 채용공고 읽은걸로 취업이 가능하면 취업 준비생은 없지 않겠는가? 무엇을 해야할지 알았으니 하나씩 차근차근 해나가자. 한번에 모든 것을 하려는 욕심과 모든 것을 할 수 있다는 오만은 버리고 성급한 마음 가라앉히고 차분히 진행해보자. (심호흡 한번~ 후~ 하~)

심호흡 짤

취업을 준비하는 과정이 쉽지는 않을 것이다. 단단해지자. 중요한건 꺾이지 않는 마음이다.

단데기