데이터 분석 프로젝트는 몇 개가 적당한가요?
현업 데이터 분석가들의 답변을 확인해보세요
올해 2월, 7월에 진행한 데이터 분석 세미나에서 나눈 이야기를 공유합니다. 데이터 분석가 취업, 커리어에 관한 현업 분석가 세 명의 답변을 보실 수 있어요 :)
담라: 스마트오더 플랫폼 데이터 분석가
가연: 패션 플랫폼 데이터 분석가
현승: 5년차 데이터 분석가
자격 요건
Q. 보통 데이터 분석을 할 때 SQL과 파이썬 중 활용 빈도가 더 높은 것은 무엇인지 궁금합니다!
현승: 분석가라면 SQL의 활용 빈도가 가장 높고 파이썬을 안다면 업무에 다양하게 응용할 수 있어요!
Q. SQL은 필수이고 파이썬은 알면 좋다고 하셨는데, 그럼 데이터 분석할 때 파이썬 대신 SQL만으로 충분한지 궁금합니다.
현승: 저는 분석가를 시작할 때, 반대로 파이썬을 알고 SQL을 몰랐었습니다. 분석가가 되어보니 SQL, Google sheet(Excel)만 잘 활용해도 분석을 잘 할 수 있는 것 같아요!
Q. 데이터 분야는 SQL 코딩테스트가 있는 걸로 알고 있습니다. 이 학습을 위하여 추천하시는 책이나 사이트가 있을까요?
현승: SQL 코딩테스트는 Leetcode, HackerRank 라는 플랫폼을 추천드려요.
Q. SQL로 데이터를 탐색하는 수준을 넘어 엔지니어처럼 데이터를 업데이트하고 삭제하는 등의 능력도 필요할까요?
현승: 대부분은 분석가는 데이터 추출만 하면 충분합니다. 제가 다녔던 회사에서는 업데이트나 삭제 같은 건 건드리지 않기를 바라셨어요. 여러 사람이 그런 작업을 하다 보면 휴먼 에러가 발생하기 쉬우니까요. 회사에 따라서 필요할 수도 있겠지만 그건 필요할 때 배워도 충분할 것 같아요.
Q. 슬랙, 지라 등의 업무 도구를 모두 오늘 세미나를 통해 처음 들어보게 되었는데요! 다른 곳에서 데이터 분석가를 하셨을 때도 이것들을 알고 계셨나요? 어떻게 이런 것들을 접하게 되셨는지 궁금합니다.
현승: 슬랙은 첫 회사에서 사용해서 알고 있었고 지라는 두 번째 회사에서 사용해서 알고 있었습니다. 처음 알게 되어도 어차피 회사마다 사용하는 툴이 다르기 때문에 크게 상관은 없을 것 같아요!
포트폴리오, 국비 교육
Q. 보통 프로젝트 하나를 진행할 때 기간을 얼마나 잡고 하셨나요?
담라: 이 부분은 진행하시고자 하는 프로젝트에 따라 다를 텐데요. 저는 스몰 데이터로 진행했을 때는 2주 정도 잡고 프로젝트를 진행했습니다. 다른 것은 병행하지 않고 이 프로젝트만 진행했을 때 그 정도 소요되었는데요. 빅데이터로 분석하신다면 한 달 이상 걸릴 수도 있습니다.
가연: 저는 학업과 프로젝트를 병행했기 때문에 한 프로젝트당 3개월 정도 걸렸던 것 같아요. 하지만 목표로 했던 기간은 1달 정도였습니다ㅎㅎ 개인적으로 기간은 살짝 빠듯하게, 1달 정도로 잡아서 진행하면서 1차적으로 결과물을 만들어 보고 부족한 부분을 보완하는 방식으로 진행하시면 좋을 것 같아요!
Q. 파이썬이나 SQL 코드를 포트폴리오에 첨부하는 건 마이너스일까요?
담라: 코드를 첨부하지 않는 것이 더 아쉬운 것 같아요. 제 경험으로는 작성한 코드를 일부러 포트폴리오에 포함했습니다.
가연: 저도 코드를 일부러 제외할 필요는 없다고 생각합니다. 다만 코드가 포트폴리오에서 문제 해결과 논리 과정을 전개하는 것보다 중요하게 비중을 차지하는 것은 조심해야 할 것 같아요. 또한 변수명이나 코드 컨벤션 등도 한 번 더 확인 후 첨부해 주시면 좋을 것 같아요!
Q. 데이터 분석 포트폴리오에 프로젝트는 몇 개가 적당한가요? 프로젝트를 나열할 때도 순위를 세워 나열하는 게 좋다고 하는데 따로 추천하는 방법이 있나요?
담라: 사실 저는 개수는 중요하지 않다고 생각해요. 원하는 회사가 있다면 회사에서 원하는 직무 역량을 보여줄 수 있는 프로젝트 1개만 있어도 충분하지 않을까 하고 생각합니다.
Q. 지금까지 진행했던 프로젝트를 포트폴리오화할 때 포트폴리오를 끝까지 관심 있게 가져갈 수 있도록 만들어야 한다고 들었습니다. 면접관 입장에서는 어떤 부분들을 중심으로 보는지 궁금합니다.
현승: 제가 생각하기에는 프로젝트별 요약과 프로젝트에서 하신 역할, 성과를 정리한다면 좋을 것 같습니다! 면접관을 경험해보니, 생각보다 면접 서류를 확인하는 시간적 여유가 없더라고요. 프로젝트의 핵심적인 내용을 간략하게 정리하면 어떨까요?
Q. 국비 지원 교육은 어떤 것을 들으셨는지, 취업에 도움이 됐는지, 추천하시는지 궁금합니다!
가연: 저는 머신러닝 관련 국비 지원 수업을 들었습니다. 머신러닝까지 할 줄 아는 데이터 분석가가 되면 좋겠다는 마음에 호기롭게 들었지만, 업무에서 활용한 적은 없어요. 그리고 저 스스로 머신러닝 관련 이해도가 낮다고 생각해서, 관련 공부를 해봤다는 정도로 이력서에 적었기 때문에 취업에 큰 영향력이 있었다고 생각되진 않습니다. 개인적으로 하루에 8시간씩, 쉬지 않고 처음 보는 내용을 빠른 시간에 공부하기는 쉽지 않았습니다 :(
이 부분은 제가 국비 지원 교육을 제대로 활용하지 못한 케이스였던 것 같아서 "이런 사람도 있구나" 정도로만 참고해 주세요!
가연님, 담라님, 현승님의 취업준비 과정이 궁금하신가요?
세 분의 인터뷰를 읽어보세요.
가연님 인터뷰 “120줄 이상의 SQL 코드도 다룰 수 있게 되었어요”
담라님 인터뷰 “어문계열 비전공자 데이터 직무 취뽀기”
현승님 인터뷰 “지표 설계부터 모델링까지 다 하는 1인 분석가 이야기”
도메인
Q. 면접에서 “어떤 비즈니스, 산업을 목표로 두고 계신가요?” 라는 질문을 몇 차례 받은 적이 있어요. 지금까지는 데이터 분석가가 되기 위해 어떤 툴을 익히고, 프로젝트를 하고, 어떤 포트폴리오를 만들지에 대한 고민만 하다 보니, 내가 원하는 비즈니스 분야는 생각해 보지 않았더라고요. 어떤 분야에서든 데이터 분석가로 일하고 싶다! 라는 마인드이기도 했는데요. 본인이 이런 비즈니스 분야, 산업으로 가야겠다 확신이 들었던 때가 있으실까요?
담라: 저는 사실 제가 관심 있는 영역을 선택했습니다. 아무것도 모르는 새로운 영역을 선택한다면 데이터를 뽑아서 분석할 수는 있어도 인사이트를 얻는 것이 무척 힘들더라고요.
Q. 도메인 지식은 해당 산업의 모든 지식을 의미하나요? 실무를 경험하지 않고 리서치해 보는 것만으로도 충분할까요?
담라: 저는 리서치만 해서 면접에서 도메인 지식을 활용한 분석 내용을 얘기했었습니다.
커리어
Q. 도메인과 직무를 여러 번 옮겨 가셨는데, 도메인을 옮겨갈 때 큰 어려움은 없으셨나요?
현승: 어려움은 많았습니다. 옮길 때마다 새로운 도메인에 대해 공부해야 하는 점이 가장 어려웠던 것 같아요!
Q. 취업한 게임 회사가 아직 서비스를 준비 중인 단계여서 유저 데이터 분석보단 게임 콘텐츠를 만들기 위한 스포츠 데이터 분석 등을 하고 있는데, 대부분의 채용 공고에서 자주 언급되는 리텐션, 퍼널 분석, A/B테스트 등을 접하지 못하고 있어요. 혹시 물경력이 되진 않을까요?
현승: 저도 SI 업체에 있을 때 리텐션, 퍼널 분석, A/B 테스트 아무것도 몰랐습니다. 만약 유저 데이터 분석 쪽으로 가고 싶으시다면, 지금부터 공부하고 업무에 적용해 보거나 개인 프로젝트를 해보는 것을 추천해 드려요. 스포츠 데이터 분석 경험도 잘 풀어주신다면 좋은 경력이 될 것 같아요!
Q. 경력 1년 차도 경력으로 가지고 갈 수 있을까요?
현승: 연차보다는 어떤 경험을 했는지가 더 중요한 것 같아요 :)
Q. 경력을 2년~5년으로 요구하던데, 학부 졸업만으로는 데이터 분석가로 취업하기 어려운 걸까요?
현승: 저도 학사 출신이고 같은 걱정을 했었어요. 그래서 경력을 요구하지 않는 회사에 입사하고 이직했습니다!
Q. 실제로 현업에 뛰어들면 제대로 된 데이터가 수집이 안 되어 고군분투한다고 들었습니다. 그래서 데이터를 수집하는 백엔드로 먼저 시작하여 데이터 분석가를 지향하는 커리어는 어떻게 생각하시나요?
현승: 데이터 수집을 위해서 백엔드로 시작할 필요성은 없는 것 같지만, 백엔드로 시작해서 데이터 분야로 오시는 분들도 꽤 있는 것 같아요.
데이터 분석 프로젝트 어떻게 시작해야하는 지 고민이신가요?
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데이터 분석가들이 SQL 데이터 분석 캠프를 만든 이유 3가지
1. 데이터를 내 손으로 직접 뽑아보려면 파이썬이 아니라 SQL이 필요해요
2. 자격증보다는 실제로 쿼리를 짤 수 있는 능력이 중요해요
3. 데이터 분석은 여러분 생각보다 훨씬 쉽고 재밌어요
