신입 데이터 분석가로의 취업!
이것만큼은 중요하죠!
데이터 분석가로 취뽀하는 거요? 데이터에 대해서 계속 생각해보세요!
제가 교육기획자로 일을 하면서, 또 상담을 하면서 많이 들어 왔던 질문은
"데이터 분석가는 어떻게 될 수 있을까요? 데이터 분석은 어떻게 하면 되는 건가요?" 라는 질문을 많이 들어왔습니다.
그런데, 결론부터 말하자면 데이터를 많이 봐야 하고 이해하는 것이라고 말할 수 있을 것 같아요. 그리고 거기에 대한 자신의 생각을 정리하고 실제로 경험해보고 풀어내는 것. 이게 가장 중요하죠
왜냐고 물어본다면 데이터 분석 프로세스에서 절반 이상이 데이터를 보고 이해해서 이를 해석하는 일이기 때문이죠. 아, 물론 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 짜는 건 또 다른 얘기긴 하지만 그 마저도 데이터를 이해하는 것은 중요합니다.
그래서 데이터 분석에서 가장 중요한 건 데이터를 이해하는 것입니다
이 말은 제가 앞서 발행했던 글에서도 계속 강조했던 부분인 것 같은 데,
도메인이 중요하다고 그렇게 강조했는 데, 그 이유가 여기서 나오는 것이죠.
교육업계는 가격이 꽤나 나가고 온라인 강의, 오프라인 강의 모두 어떻게 보면 실질적인 물건이 있는 것도 아니고 나의 시간을 쓰면서도 또 물품을 사는 것에 비해서 선택하는 과정이 조금 다르다고 생각합니다.
예를 들어, 파이썬 데이터 분석이 나에게 스킬업을 시켜줄 것 같긴 하다라는 마음 때문에 이것저것 교육을 알아보지만 그 안에서도 시간도 고려해야 하고 커리큘럼, 강사 등 여러가지 사항을 고민하고 또 고민하고,
교육에 과연 돈을 쓰는 게 맞는 걸까? 특히나 당장 내가 일을 하는 데에 있어서 도움이 되는 것이 아닌 나의 미래를 위해서 투자하는 시간들이라고 생각하면 선뜻 결제하기는 힘든 거죠.
(실제 결제해서 강의를 들으시는 분들을 보면, 본인이 투자하는 시간들이라고 생각하고 또 시간, 장소 등 타이밍이 맞아서 듣는 경우도 많았습니다. 아, 이건 물론 오프라인 강의에 관련된 얘기입니다. 온라인은 또 다른 요소들이 고민거리가 되겠죠)
10만원의 데이터 분석 강의가 있고, 10만원의 가방이 있다고 보면 이 두개의 가격과 값어치는 사람마다 다르게 판단이 되겠죠. 이러한 도메인의 특성을 이해할 수 있어야 합니다.
어쨌든 무작정 데이터 분석을 하는 게 아니라 데이터 분석을 하는 목적이 있어야 하고 우리가 데이터 분석을 통해서 파악하고자 하는 것들이 있을 테니까요! 그것을 더욱 명확히하는 게 중요한 데 여기서부터 도메인 지식이 중요합니다.
현업에 계신 분들을 만나서 얘기했을 때 입을 모아 하시는 말이 있죠.
신입 데이터분석가에게 원하는 건 문제 정의를 할 수 있느냐 그거에 대한 기승전결로 이야기할 수 있느냐
많은 사람들을 만나오고 실제 현업 데이터 분석가에게 물어봤을 때,
만약 본인의 팀에 신입이 면접을 보면 어떤 사람을 뽑고 싶을 것 같냐?를 물어보았어요.
거의 대부분의 분들이 "데이터에 대해서 이해하고 문제 정의를 할 수 있는 사람"이라고 하더라구요.
기술적인 부분도 중요할 수 있지만, 어쨌든 데이터 분석가는 데이터 이해를 바탕으로 해야하는 사람이고,
이를 해결하기 위해서는 문제를 정의하고 이러한 시각을 가지는 사람이 중요하구요!
그런데 많은 분들을 데이터 분석 공부를 할 때 이 부분을 까먹는 분들이 많았습니다.
어쩌다보니 프로젝트를 하면서 이에 대한 주객이 전도되어 오히려 기술력을 화려하게, 각종 머신러닝 기술을 사용하면서 프로젝트를 하기 급급했고, 그러다 보면 데이터 분석 프로젝트에서 알맹이가 사라지는 느낌을 받았어요..!
그래서 얘기를 들어보면 딱히 이 프로젝트를 왜 했는 지에 대해서 설득이 되지 않았습니다.
그런데, 데이터 분석가는 누군가를 데이터를 가지고 설득하고 이를 비즈니스를 개선하는 업무들을 하는 사람이기에 프로젝트도 이러한 방식으로 흘러가는 게 맞는 방향인거죠.
아 물론 이게 정말 어려운 일이죠. 어떤 문제를 파악할 지부터 정의하는 게 굉장히 오래걸리게 되죠.
그렇기 때문에 이것마저 업계를 파악하고 데이터를 바라보면서 어떤 식으로 해석할 수 있을 지, 어떤 것을 확인해야 우리 서비스를 개선할 수 있을 지, 그렇다면 그 기준은 어떻게 잡아야 할 지 등등 이런 것들을 정의하는 데에만 시간을 많이 쏟을 수 밖에 없습니다.
이러한 조작적 정의를 정하고 이를 통해서 데이터 분석을 해나가는 과정이 정말로 의미있는 과정이고 그 안에서 인사이트가 나오게 됩니다.
많은 분들이 이것을 잘 까먹고 프로젝트를 진행하곤 하시는 데요!
데이터 분석을 할 때, 파이썬으로 SQL로 하는 그 코드들이 중요한 게 아닙니다.
왜 그렇게 했는 지, 그럼 어떻게 앞으로 하면 될 지에 대해서 계속 생각하고 적용하는 게 중요해요.
데이터 분석가로의 취업을 원하는 데, 그렇게 하고 있지 않는다?라고 하면 다시 해보세요.
제가 마케터로 일을 해보니까 이건 데이터분석가 뿐만이 아니라 마케터인 저한테도 무척 중요하더라구요!
취준생 여러분들께 하고 싶은 공통적인 말일 수도 있겠네요!
왜 그렇게 했는 지? 앞으로 어떻게 할 지? 본인이 하는 일에 있어서 이러한 것들을 정리하고 생각하는 습관을 가지다 보면 언젠간 훌쩍 성장하는 모습을 볼 수 있을 거라 생각합니다~
데이터 분석, 어렵지 않아요!
이번 편에서는 데이터 분석가로의 취업 시 가장 중요한 것을 알아보았는데요,
다음 편에서는 이를 토대로 하여서 데이터 분석 프로세스에 대해서 간단히 이야기 해보고자 합니다!
