<데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서>

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데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서 | 요즘IT

 

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➕아티클 요약 및 주요 내용
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요약: 아티클의 핵심 내용을 요약해보세요.
주요 포인트: 아티클에서 강조하는 주요 포인트는 무엇인가요? 

 

요약

데이터 분석가를 희망하는 취준생에게 추천하는 취업 준비 팁

 

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주요 포인트

 

회사에서 면접 때 확인하는 역량

① 데이터 분석 프로젝트의 목적을 인지하고 있으며, 다른 사람을 설득할 수 있는가?
② 문제를 풀기 위해 제한된 상황에서 적용할 수 있는 여러 방법의 장단점을 인지하고 있으며, 각각 최적의 방법으로 활용할 수 있는가
?
③ 데이터 분석을 통해 현 상황 해석뿐만 아니라 이후 액션을 통해 상황을 바꾸는 것까지 연결할 수 있는가?

 

 

 

 

지원자가 갖춰야 할 역량

<데이터>
데이터 분석 프로젝트는 '데이터를 수집하는 것' 에서부터 시작
-> 데이터를 가공하는 능력을 보여주자. (가공된 데이터 사용보다 직접 데이터를 수집, 크롤링 해보기)

<목표>
데이터 분석가에게는  '문제를 정의하고, 왜 그것이 문제가 되는지' 등을 파악하는 역량도 필요하다.
-> 알맞게 문제를 정의하고 달성하려는 목표를 설정하자

단순히 데이터를 분석한 결과가 아니라, '그 결과를 통해 정의한 문제를 어떻게 해결할 수 있는가'에 초점
-> 데이터 분석을 통해 달성하려는 조직(프로젝트)의 목표를 명심하자

<액션>
데이터 분석가는 '조직의 문제를 데이터와 분석을 통해서 해결하는 사람' 이다.
즉, 분석을 통해 얻은 인사이트를 반영하는 액션을 만들어 내야 한다.
-> 제한된 조건에서 최대한의 효용을 만들어 낼 수 있는 '최선'의 액션을 만들어 내야 한다. (이론과 현실의 연결)

 

 

 

 

면접 어필 요소

1. 문제 정의
: 정해진 문제를 풀기 위해서 어떤 것들이 필요한지 구체적으로 잘 정의하는 능력

(프로젝트 설명 예시)
①데이터 분석으로 이 문제를 해결하고 싶었고
②이를 위해 구체적으로 이러한 가설을 세워 데이터를 수집했고
③이러한 방법으로 해결했다.

2. Actionable Insights
:  "~결과가 ~게 나와서 ~ 액션을 했고, 결과가 ~ 게 바뀌었습니다." 라는 식으로 설명
: 실패한 액션이라도 '이를 통해서 어떤 것을 배웠는지', '왜 실패한 것 같은지' 등의 내용 포함하기
-> 사소하더라도 내 삶에서 겪은 문제를 데이터 분석으로 해결해 보는 경험 필요

3. 분석 과정에서의 의사결정
: 여러 가지 선택지 중에서 최선의 결과를 만들어 내는 의사 결정 과정을 연습하고 어필.
ex) 데이터를 2그룹으로 나눌 때 '정확성, 빠른 실행, 기존의 데이터에서 쓰일 방법' 등등의 선택지에서
어떤 것을 선택할 것인지 데이터를 활용하는 이유를 설명할 수 있어야 한다.

 

 

 

추천 프로젝트

1. 내 문제 풀기
: 최근에 나를 고민하게 했던 문제를 정의하고, 이를 데이터를 통해서 해결하는 프로젝트 해보기

2. 가상의 서비스 데이터 분석
: 특정 서비스를 정하고, 해당 서비스에서 이익을 내는 과정이 어떤지, 서비스에서 수집되는 데이터는 어떤 것이 있는지, 매출을 극대화하기 위해 추가로 수집해야 하는 데이터는 어떤 것이 있는지 등등을 직접 설계
-> 문제를 정의하고 이를 풀어나가는 과정을 어필할 수 있다.

3. 지표설정 + 대시보드 구현
: 작은 데이터라도 지속해서 쉽게 추적할 수 있는 걸 보여주기. (+ 적절한 시각화 방법과 유의미한 인사이트 포함)
-> 대시보드 구현에만 기술적으로 몰입하지 말고, 적절한 지표를 고민해보기

 

 

 

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➕ 핵심 개념 및 용어 정리
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핵심 개념 : 아티클의 핵심 내용을 요약해보세요.
용어 정리 : 아티클에서 강조하는 주요 포인트는 무엇인가요? 

 

핵심 개념

회사에서 좋아하는 프로젝트와 면접자의 역량

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용어 정리

BI 툴(Business Intelligence tool)

 : 기업의 비즈니스 데이터를 분석하여 의사 결정에 도움을 주는 소프트웨어 도구. BI 툴은 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하고 이를 쉽게 이해할 수 있는 시각적인 형태로 결과를 제공

API (Application Programming Interface) 

: API의 맥락에서 애플리케이션이라는 단어는 고유한 기능을 가진 모든 소프트웨어를 나타내며, 인터페이스는 두 애플리케이션 간의 서비스 계약. 이 계약은 요청과 응답을 사용하여 두 애플리케이션이 서로 통신하는 방법을 정의하고 API 문서에는 개발자가 이러한 요청과 응답을 구성하는 방법에 대한 정보가 존재.

 

데이터 거버넌스

: 데이터의 보안, 개인정보 보호, 정확성, 가용성, 사용성을 보장하기 위해 수행하는 모든 작업. 여기에는 사람이 취해야 하는 조치, 따라야 하는 프로세스, 데이터의 전체 수명 주기 동안 이를 지원하는 기술 등이 포함.