데이터 분석가를 지원하는 분들에게 항상 던지는 질문

대부분은 대답하지 못하더라..

데이터 분석가가 되고 싶다는 학생들에게

항상 던지는 질문이 있습니다.

“어떤 데이터요?”
“원하는 산업 분야는요?”
“구체적인 회사라도 정해뒀나요?”

하지만 대부분 "아직은.. 딱히"라는 답변을 합니다.

그런데 이 말은 마케팅 하고 싶어~ 이런 것과 비슷합니다.

어떤 마케팅이요? 어떤 분야의 마케팅이요?

‘데이터 분석’안에도 수많은 세부 분야가 숨어 있기 때문에

자신이 가고 싶은 방향을 우선으로 두고 접근하는 게 필요합니다.

1. 데이터는 종류부터 다르다

정형 데이터 vs 비정형 데이터

엑셀·SQL로 다루는 표 형태 데이터와, 텍스트·이미지·로그 데이터는 처리 방식부터 다릅니다.

실시간 데이터 vs 배치 데이터

실시간 스트리밍을 분석할 것인지, 일 단위로 모아서 분석할 것인지에 따라 사용할 도구와 알고리즘이 달라집니다.

하나의 ‘데이터 분석’이 아닌, 자신이 손대고 싶은 데이터 형태를 먼저 선택해 보세요.

2. 산업·기업 특성에 따른 분석 스킬

금융: 시계열 예측, 리스크 관리, 이상탐지

이커머스: 고객 세분화, 개인화 추천, 장바구니 분석

헬스케어: 의료 영상 처리, 생체신호 분석, 환자 리포트 요약

각 산업마다 주요 과제와 활용되는 모델이 다릅니다.
따라서 “내가 어떤 산업에서 일하고 싶은지”를 결정하면, 배워야 할 기술 스택이 명확해집니다.

3. 목표 회사에 맞춘 준비

스타트업 vs 대기업

스타트업은 빠른 프로토타이핑과 비즈니스 적용이,

대기업은 견고한 데이터 파이프라인과 거버넌스가 중요합니다.

업계 리더 vs 틈새 기업

업계 리더는 최첨단 기법을, 틈새 기업은 실용적이고 경량화된 솔루션을 선호합니다.

“어떤 회사에서 일하고 싶냐”는 질문으로 문화와 기대치를 미리 파악할 수 있습니다.

4. 나만의 목표 설정법

데이터 형태 선정
예) “텍스트 리뷰 데이터를 분석해서 감성 트렌드를 뽑아보고 싶다.”

산업 분야 결정
예) “이커머스 리뷰, 음악 스트리밍 차트, 호텔 후기 중 고민 중.”

회사 리스트업
예) “6시그마 분석이 활발한 A사, 추천 시스템으로 유명한 B사.”

이렇게 구체적인 목표를 세우고 나면, 모르는 기술이 보여도 “왜 배워야 하는지” 명확해집니다.

마무리: 목표가 분석을 만든다

데이터 분석은 무엇을 분석할지부터가 곧 시작입니다.
지금 당장 “내가 다루고 싶은 데이터는?”
“어떤 산업에서 내 분석이 빛날까?”를 고민해 보세요.

그리고 가고 싶은 회사의 모집 공고를 꾸준히 살펴 보세요.

당장 취업할 게 아니라고 하더라도 공부가 됩니다.

나만의 답이 정해질수록, 학습 로드맵도 정교해지고
분석 스킬은 더 빠르게 성장할 것입니다.

데이터 분석, 목표를 먼저 세워라.
목표가 곧 여러분의 강력한 무기가 됩니다.