6일차 아티클 스터디: 데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까?

데이터 분석가가 업무에서 하게 되는 것들

서비스 고도화: 국내 사건사고 데이터 시각화

- 데이터 분석을 통해 어느 위치에서 어떤 유형의 사고가 자주 일어나는지 파악

- 해당 위치에 선제적으로 안전 난간을 설치하는 등의 액션

=> 약 22%의 출동 건수 감소 및 사상자 수 43% 감소와 같은 사고 저감 효과

 

실험 설계/분석: 오바마 캠프의 A/B테스트 사례

SNS의 좋아요 버튼을 통해 수집되는 유저 데이터부터 이메일 수신자 그룹 데이터, 오바마 홍보 웹페이지에 접속한 이후의 로그 데이터 등 다양한 데이터를 활용하여 세그먼트 별 가장 효과적인 캠페인을 진행할 수 있도록 A/B 테스팅 진행

 

데이터 기반 의사결정 전략: 서울시 심야버스 노선 최적화

통신사 KT와 협업을 통한 휴대전화 이력 데이터를 통해 어느 지역에 심야 인구가 많은지 파악

=> 데이터를 기반으로 기존 심야버스 노선을 변경하거나 노선을 신설해 고도화 진행

 

기업 내 데이터 분석가의 업무

사례들의 공통적인 특징 5가지

1) 분석할 수 있는 데이터가 준비되어 있음

2) 서비스를 통해 풀고자 하는 문제를 명확하게 인지: 문제 정의

3) 복잡한 혹은 최신 논문에 나오는 데이터 분석 기법 활용 X: 데이터 분석에 대한 이해

4) 데이터 분석팀 외에도 다양한 팀과의 협업을 통해 문제 해결: 타 직군과의 협업

5) 특별히 어떤 툴을 썼다는 내용 언급 X

 

정해진 답이 없는 데이터 분석가의 업무

데이터 분석가는 데이터를 활용해 정해진 답이 없는 문제를 해결해야함 => 과제 전형이 더 효과적

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코딩테스트와 데이터 분석

코딩테스트는 대상자의 기술 역량을 확인하는 데 있어 효과적이나 데이터 직군의 경우 코딩테스트로는 확인하기 어려운 다른 역량들 또한 필요

기술적인 부분 외에 다른 역량에도 중점을 두면 기업에 훨씬 더 큰 기여를 할 수 있음

 

[데이터 직군 코딩테스트에서 언급되는 예시들]

- 머신러닝 모델의 평가 지표 계산

- SQL을 활용한 메트릭 계산

- 텍스트 등의 데이터 파싱 및 전처리

 

[있으면 도움이 될 또 다른 역량]

- 통계학

- 심리학 (ex. 포그 행동 모델 등)

 

인사이트

데이터 분석가는 데이터를 기반으로 문제를 정의하고 해결하는 직무이며, 분석 과정에서 협업과 문제 해결 역량이 필수

코딩 테스트는 기술적 역량만 확인 가능하며, 데이터 직군에서는 분석적 사고와 비기술적 역량도 매우 중요

데이터 분석가는 데이터 엔지니어와 역할이 구분되며, 분석과 전략적 통찰에 집중

 

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