[아티클] 데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서

 

주제: 데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서

데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서 | 요즘IT

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요약

면접을 재미없게 만드는 데이터 특징 3가지

• 데이터
  • 실제 현장에서는 전처리 작업을 필요로 하는 경우가 많음
  • 법과 저작권의 문제를 넘지 않는 선에서 직접 데이터 수집(크롤링) 추천
• 목표
  • 구하기 쉽고 잘 정리된 데이터는 ‘문제를 해결하기 위해’ 데이터를 수집한 것이 아니라 ‘데이터를 위해’ 만들었기 때문에 목표에 관한 명확한 방향성을 설명하기 어려움
• 액션
  • 데이터 분석가의 존재 의의는 조직의 문제를 데이터와 분석을 통해 해결하는 것
  • 조직의 프로덕트나 서비스 분석을 통해 얻은 인사이트를 반영하는 액션을 만들어야 함
  • 프로젝트를 잘 완성하기 위해서는 ‘문제를 정의하는 것’, ‘데이터를 수집하는 것’, ‘분석을 통해 인사이트를 뽑는 것’ 모두 중요
  • 때로는 데이터 분석 결과를 서비스에 적용하는 것이 어려울 수 있는데 그럴 때 제한된 조건에서 최대한의 효용을 만들어 낼 수 있는 ‘최선’의 액션을 만들어내는 것이 데이터 분석가의 역량이 드러나는 부분

면접에서는 어떤 것을 어필해야 할까? (기술 면접 관점)

• 문제 정의
  • 데이터를 통해 어떤 ‘새로운’ 문제를 정의하는 것은 보통 팀이나 경영진 차원에서 전달됨
  • 팀원은 ‘정해진’ 문제를 풀기 위해 어떤 것들이 필요한지 구체적으로 ‘잘’ 정의해야함
  • 데이터 분석 프로젝트 설명 가이드
    • 데이터 분석으로 이 문제를 해결하고 싶었고,
    • 이를 위해 구체적으로 이러한 가설을 세워 데이터를 수집했고,
    • 이러한 방법으로 해결했다
• Actionable Insights
  • ‘결과가 이랬습니다’ X
  • ‘결과가 이렇게 나와서 이런 액션을 했고, 이렇게 바뀌었습니다’ O
  • 성공적인 결과를 만든 액션만 어필할 필요는 x
  • 실패한 액션이라도 ‘어떤 것을 배울 수 있었는지’, ‘왜 실패한 것 같은지’ 설명
    • 실제 업무에서 사후 분석이 적지 않기 때문에 좋은 어필이 될 수 있음
  • 데이터야놀자와 같은 세미나 or 컨퍼런스를 보며 영감을 받고 자신의 프로젝트 수행해보기
• 분석 과정에서의 의사결정
  • 데이터 분석에는 정답이 없는 경우가 많기 때문에 제한된 상황에서 최선의 결과를 만들어 내는 의사 결정의 과정을 많이 연습해볼 필요가 있음
    • 프로젝트에서 어떤 것을 중요하게 생각하는지 명확하게 정하고 이유에 대해 설명할 수 있어야 함

면접이 더 재미있어질 수 있는 프로젝트 3개

• 내 문제 풀기
  • 최근 나를 고민하게 했던 문제를 정의하고 데이터를 통해 해결하기
• 가상의 서비스 데이터 분석
  • 지원하려고 하는 회사의 가상의 데이터 분석 프로젝트 겸 제안서 만들어보기
• 지표 설정 + 대시보드 구현
  • 작은 데이터라도 지속해서 쉽게 추적할 수 있는 것을 보여주기
  • 적절한 시각화 방법과 유의미한 인사이트
  • 대시보드 구현에만 기술적으로 몰입하기보다 적절한 지표를 고민해 보는 것도 필요
    • MAU, DAU + ..
    • 지표를 개선하기 위해 어떤 분석과 액션을 했는지

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인사이트

재밌는 아티클이었다..! 앞으로 프로젝트를 할 때, 문제 정의와 인사이트에 좀 더 힘을 줘야겠다는 생각이 들었고 캠프에서 하는 프로젝트 이외에 다른 프로젝트도 해봐야겠다는 생각이 들었다. 지원하려고 하는 회사의 서비스 데이터를 분석해 보는 것도 재밌을 것 같다. 다만, 가상의 데이터를 어떻게 만들 수 있을지는 더 알아봐야 할 것 같다.