주니어 데이터 분석가 회고록
다양한 경험을 하고 다양한 사람들과 협업하며 성장했던 날들
본 글은 데이터 분석가로 성장하기 위해 준비했던 과거 대학생 시절 지난 2년 동안(2020 - 2021)의 경험을 소개합니다.
진행했던 강연 자료들목차
(1) WHY : 데이터 분석가가 왜 되고 싶었을까?
(2) HOW : 데이터 분석가를 어떻게 취업 준비했을까?
(3) TIPS : 서류 합격률 70%까지 높인 방법은?
(4) 대학생때 알았다면 좋았을 것들
들어가며
지난 2년간 연사로 대학교 및 플랫폼에서 진행했던 강연 내용들을 되돌아보며 재구성한 회고록입니다. 강연을 할 때 주로 대학생때 저의 경험들을 바탕으로 스토리텔링을 하곤 합니다.
저는 대학생 시절, 성장 욕구와 경험 욕심이 많았던 사람인지라 대학생때 창업, 동아리, 멘토링 등 다양한 경험들을 했습니다.
데이터 분석가로 성장하기 위해 준비했던 과거 대학생 시절 지난 2년 동안(2020 - 2021)의 경험을 소개합니다.
WHY : 데이터 분석가가 왜 되고 싶었을까?
데이터 분석가로 취업하기전에 통계학을 전공했었고, 대학교 3학년때 대학원을 준비하며 인공지능 대학원에 최종 합격했었습니다. 당시 취업이 아닌 연구를 목적으로 석사 과정을 밟고 해외 박사까지 생각 중이였습니다.
하지만 코로나와 더불어 포스코 취업 아카데미에서 비즈니스 프로젝트를 하면서 생각을 바꾸게 되었습니다.
취업을 하기 위해 어떤 직무에 잘맞는지 알기 위해서 다양한 프로젝트를 통해 분석, 기획, 개발 부분까지 모두 경험하였습니다. 서류를 지원했을때도 데이터 분석가 직무외에도 머신러닝 엔지니어, 데이터 엔지니어, 컴퓨터 비전 개발자 등 다양한 데이터 관련 직무에 지원하고 합격을 했었습니다.
하지만 결국에는 대학원을 진학하지 않고 데이터 분석가를 선택했어요.
최종 결정을 하기전 되돌아보니 창업과 다양한 데이터 관련 프로젝트들을 했을 때, 비즈니스에 영향을 미치는 것에 동기부여되고 뿌듯함을 느끼는 사람이라는 것을 깨달았습니다.
대학교 4학년때, 나의 작은 아이디어와 문제정의를 비롯한 데이터 분석 결과가 세상에 영향을 미칠 수 있다는 것을 깨달았고, 데이터를 통해 세상에 선한 영향력을 미치고 싶은 목표가 생겼습니다.
HOW : 데이터 분석가를 어떻게 취업 준비했을까?
취업을 위해 준비했던 것들
스타트업, 대기업, 외국계 기업 모든 기업의 데이터 직무 취업을 준비했었습니다. 3가지 형태의 기업별로 채용공고 및 직무 기술서(JD)를 사전에 분석해서 우선순위를 두고 경험을 했었습니다. 어떤 경험을 하기전에 무작정 하기보다 내가 이 경험을 하는 목적이 무엇이고, 이 경험을 통해 무엇을 얻을 수 있을지를 설정하고 실행하였고, 그것들이 쌓여서 곧 저만의 스토리가 될 수 있었습니다.
(왼쪽) 취업을 위해 준비했던 경험들, (오른쪽) 대학원 진학을 위해 준비했던 경험들(1) 실무를 경험하다 : 인턴
인턴보다 중요한 경험은 없다고 생각해서 3번의 인턴 경험을 했습니다. 인턴을 하면서 스타트업, 공공기관, 대기업 중 어떤 기업의 형태에 맞는지를 알아보고자 했어요. 실무 데이터 환경, BI, 분석 보고서 등을 배웠습니다.
결과적으로 글로벌 관점의 데이터 분석 니즈가 있었고, 저의 성향과 수평적인 문화가 맞다고 생각하여 외국계 회사를 첫 회사로 선택했습니다.
대학생 전공과 현업과의 차이점실무를 경험하면서 현업과 대학생때 차이점을 깨달았습니다. 대학교에서는 누군가에 의해 정해진 과제/주제를 바탕으로 데이터를 분석하지만, 현업에서는 결국 직접 문제 정의를 하고 회사의 데이터 베이스에서 필요한 데이터를 쿼리 짜서 추출하고 분석 보고서까지 작성한다는 것을 알았습니다. 앞단의 문제 정의 역량과 그 흐름을 끌어나갈 수 있는 논리가 더 중요하다는 것을 깨달았어요.
(2) 협업을 배우다 : 프로젝트
1)공모전
대학생때 인턴을 하지 않으면 현업 데이터를 다룰 수 있는 경우는 많지 않았어요. 캐글에 올라온 데이터도 도메인이 제한적이였고, 비슷한 데이터(타이타닉, 자전거, 와인 데이터셋 등)를 다들 많이 분석합니다. 공모전을 통해 다양한 기업들의 현업 실무 데이터를 직접 다뤄볼 수 있는 기회가 제공됩니다. 공모전에서 얻을 수 있는 것은 기업의 새로운 실무 데이터 경험과 분석 보고서 작성이라고 생각합니다.
2) 창업
마케터, 디자이너, 개발자 등 다양한 직무의 친구들과 팀을 꾸려 비즈니스를 정의하고 프로덕트를 만들고 협업을 했습니다. 직접 비즈니스와 프로덕트를 만들고 기획하면서 플랫폼 뒷단에는 데이터 베이스가 구성되고, 로그 설계가 되고, UI가 어떻게 설계되는지 전체적인 플랫폼에 대한 구조를 알 수 있었어요. 이 경험은 회사에서 데이터 분석가로 다양한 부서와 협업을 했을때, 다른 부서 및 직무의 관점으로 이해하고 협업하는데 도움이 되었습니다.
(3) 피드백과 조언을 받다 : 멘토링
대학생 시절부터 운이 좋게도 멘토링을 받으면서 좋은 멘토님들을 만나뵙게되었습니다. 현업 멘토님들과 이야기를 하면서 실무와 대학생 관점의 차이점을 알 수 있었어요. 당시 제가 하고 있는 것들에 대한 현실적인 피드백 및 조언도 받을 수 있어서 좋았습니다.
8개월간 참여했던 한이음 ICT 멘토링 프로그램한이음 ICT 멘토링, 한국 장학재단 멘토링 등과 같이 매년 국가 및 기관에서 다양한 장기 멘토링 프로그램을 진행합니다.
멘토링 프로그램들을 활용하면 관심있는 업계 및 분야의 멘토님들과 연결될 기회를 조금 더 쉽게 찾을 수 있고, 멘티분들과 같이 활동하며 프로젝트도 참여할 수 있습니다. 저는 프로그램을 통해 아파트 가격 예측 모델 논문, 챗봇 앱개발 등을 경험했습니다.
(4) 다양한 사람들을 만나다 : 동아리
다양한 대학교 학생들로 이루어진 it 연합 동아리에 참여했습니다. 동아리내 팀원들과 함께 머신러닝과 캐글 스터디를 했습니다. 혼자서는 끝까지 다 읽기 어려운 두꺼운 책들도 같이 공부함으로써 서로 배울 수 있었고, 책을 완독할 수 있었습니다.
(5) 학교 밖 새로운 지식을 배우다 : 교육
태블로 신병 훈련소 6기 수료당시 국비지원 교육이 많았지만 저는 태블로 신병 훈련소, 포스코 취업 아카데미 2가지 교육을 들었습니다. 태블로 신병훈련소는 2주간 태블로 실무 과제(Lod 표현식, 대시보드 구축 등)를 수행할 수 있어서 BI툴을 빠르게 익히는데 도움이 되었습니다. 이 경험은 데이터팀 인턴을 할때 태블로를 실무에서 활용하는데 도움이 되었습니다. 포스코 취업 아카데미에서는 문제 정의, 비즈니스 보고서, 디자인 씽킹 등을 배웠습니다.
대학생 시절, 5가지 경험을 할 수 있는 창구의 정보들을 빠르게 얻기 위해 네이버 스펙업 카페에 관련 카테고리들을 최신 알림해두었어요.
TIPS : 서류 합격률 70%까지 높인 방법은?
2020–2021년 약 1년반 정도 다양한 경험들을 하며, 결과적으로 대학교 4학년 시절 스타트업, 대기업, 외국계 기업을 포함한 20개 이상 기업의 서류를 합격하며 합격률 70%이상 달성했습니다.
1. 자소서 제출
(1) 국문 이력서
링커리어 자소서 만능 검색기처음 자소서를 쓸 때 링커리어 사이트의 자소서 만능 검색기에 올라와있는 합격 자소서들을 참고하여 구조 및 경험 분석을 했습니다.
자기소개서 문항 경험 정리: 구조화, 수치화(성과/결과 대략적인 숫자로 표현)
서론: 주제, 주요 역할
본론: 문제 정의, 시행착오/과정, 문제 해결 방법
결론: 성과, 결과
(2) 영문 이력서
외국계 기업: resume, cover letter 준비
구글 검색을 통해 양식을 비슷하게 준비했어요. 외국계 기업도 링크드인에 올라온 채용 공고를 찾아보면 트렌드가 비슷했습니다.
- resume: [한국어 이력서 프로젝트 내용 작성 -> 영문으로 바꾸기] 가장 빠르게 작성할 수 있는 방법이였습니다. 스킬셋들이 눈에 들어오도록 상단에 명시해주었습니다.
- cover letter: 선택적으로 제출해야할 경우도 있고, 회사에 지원한 동기 등을 작성합니다.
2. 포트폴리오 제출
포토폴리오를 제출했을때 서류 합격률이 더 높았었고, 면접에서 프로젝트에 대한 질문도 많이 받았었습니다.
포트폴리오: PPT , 노션 등 간편한 자유 형식(분석 목적, 모델 ~ 결과까지 작성)
* 포트폴리오 간편 무료 툴 추천: 미리 캔버스, 망고 보드, CANVA
당시 제출했던 포트폴리오 일부 자료- 모델링 프로젝트: 문제 정의 > 분석 과정(지표 선정, EDA) > 모델링 > 분석 결과/성과
- 서비스/실험 프로젝트: 문제 정의 > 가설 설정 > 실험 설계 및 검증 > 실험 결과/성과
대학생때 알았다면 좋았을 것들
더불어 지금 다시 돌아보았을 때, 대학생때 미리 준비했으면 좋았을 것들도 있습니다.
- 기술 블로그(깃, 티스토리 등): 공부한 것들을 정리해서 글쓰고 기록한 것들이 쌓이고 쌓이면 포트폴리오가 될 수 있어요.
- 희망 기업의 실무진과 커피챗: 희망하는 기업의 회사 이야기(생각했던 것과 회사 분위기 등이 다를 수 있어요)와 미리 준비하면 좋을 것들을 알아보면 좋습니다. 링크드인, 코멘토 등 플랫폼을 활용하면 좋습니다.
- 데이터 관련 컨퍼런스(데이터야놀자 등) 참가: 연사분들의 다양한 실무 이야기를 들으면서 간접 경험을 할 수 있습니다. 현재 데이터 업계 트렌드를 볼 수 있고, 여러 회사의 행사 부스 등 다양한 이벤트도 참여할 수 있습니다.
- 커뮤니티(PAP 등): 데이터 관련 글 작성, 스터디 및 네트워킹에 참여할 수 있습니다.
- 인강, 유튜브 공부(인프런, 유데미 등): 요즘은 시중에 실무 중심의 좋은 강의들이 많기 때문에 학교 공부에서 채울 수 없는 것들은 별도로 강의를 활용해서 공부하면 좋을 것 같습니다.
마치며
1년동안 준비했던 저의 경험을 정리해보면, 정량적 스펙보다는 내가 어떤 경험을 했고, 이 경험을 통해 무엇을 배울 수 있었는지가 더 중요하다고 생각했습니다. 다양한 경험과 관점을 가진 사람들과 어울리고 관계 속에서 협업하며 배우는 것이 중요하다고 생각합니다.
어떻게 데이터 분석을 시작할지 모르거나 프로젝트를 시작하기 어려울 경우, 대학생 및 비전공자분들에게 프로젝트를 경험할 수 있는 창구 및 방법론에 대한 정보가 도움이 되길 바랍니다. 대학생때 데이터 분석 관련 경험을 하기 위해 이런 방법론도 있다고 생각해주시면 좋을 것 같아요!
성공이든 실패든 다양한 경험에 도전했을때가 더 배우는 것들이 많았습니다. 자기소개서도 면접도 이런 경험들이 차곡차곡 쌓인다면 충분히 합격할 수 있다고 생각합니다. 하나씩 실행하고 기회를 만들어나간다면 다양한 경험들이 시너지가 날 것입니다.
가보자고! Photo by 최고심 @gosimperson제가 돌고 돌아서 여러가지 경험을 통해 얻은 깨달음과 정보들이 누군가에게는 지름길이 되는데 도움이 되길 바랍니다!
