데이터 분석가 취업, 어떻게 준비해야 할까? - 1편

내가 과거로 간다면 이렇게 할 것 같은 것들만.

최근에 진행한 대학생 대상 온라인 강의에서 사전 질문을 받았는데

질문들을 보니 대체로 관통되는 메시지가 있어 정리해 보고자 한다.

만약 현직에 있는 내가, 과거로 돌아가 데이터 분석 직무를 준비한다면 어떤 것들을 할까?

(물론 내가 취업을 준비했을 때는, 너무 먼 얘기라.. 빅데이터 같은 용어가 대중적이지 않았던 시절이었다.)

지금 취업을 준비하시는 분들이 보시기에,

일부는 현실과 동떨어져 있다고 생각되는 부분들도 있겠지만,

그래도 현직자의 눈에서 본 내용이니 도움이 될까 싶어

이제부터 하나씩 시리즈로 연재해 보고자 한다.

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원하는 직무/회사를 구체적으로 정하자.

데이터 분석가가 되고 싶다며 공부하는 분들 중 정말 정말 대다수는

구체적으로 어떤 산업에서 일하고 싶은지, 어떤 회사에서 일하고 싶은지

아직 정해두지 않았다고 대답한다.

그런데 누차 강조하지만 데이터 분석도 여러 분야가 있다.

데이터라는 것 자체가 여러 종류이기 때문이다.

숫자로 잘 정렬된 데이터도 있고, 문자로 된 데이터도 있고, 이미지나 영상 데이터도 있다.

그러니 당연히 데이터의 형태에 따른 분석 기법에도 차이가 있다.

어차피 파이썬, SQL, R 등의 코딩은 동일하지 않냐고 반문할 수 있지만

동일한 프로그래밍 언어를 사용하더라도

분석 기법이 달라지면

배워야 하는 코딩 방법도 다르기 마련이다.

통계도 마찬가지다.

알아야 하는 개념과 원리, 분석 방법론은 데이터에 따라 다른 부분이 존재한다.

그러니 내가 원하는 산업과 회사를 먼저 정하고

그에 따라 배워야 할 것들을 정리해서

먼저 배우는 것이 가장 합리적이고 효율적인 길이다.

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데이터의 종류가 어떤 것들이 있는지, 산업이나 회사 별로 어떤 데이터를 다루는지

학생 입장에서 어떻게 아냐고 물을지도 모르겠다.

챗GPT같은 AI가 있지 않은가~ 물어보면 대부분 대답해 준다. 이렇게.

- 데이터 분석가가 되고 싶은데 어떤 종류의 데이터가 있어?

- 데이터 종류별로 다루는 산업이나 회사가 달라? 어떻게 달라?

- 나는 00 회사에서 데이터 분석 직무를 담당하고 싶은데 어떤 일을 해?