데이터 분석 기반 자기소개 포트폴리오
취업준비를 위한 자기소개와 템플릿 양식
#1. 취업 멘토링 재능기부 봉사활동
지역 대학생과 취업 준비생들을 대상으로 무료 멘토링을 함께한 지 만 6년이 되었네요. 이 활동은 제가 특히나 좋아하고 보람됩니다. 한 분, 한 분 간절하고 절실한 꿈과 희망을 가지고 있습니다. 그들의 눈을 보고 있으면 엊그제 20대 제 모습이 보입니다. 저 또한 취업 당시에 학교로부터, 사회로부터 많은 도움을 받았습니다.
한 번은 학교 취업진로센터에서 각 산업계에서 근무하는 선배들을 초청해서 강의를 듣는 수업을 수강한 적이 있습니다. 그 당시 저의 간절한 마음을 기억합니다. 항상 맨 앞자리에 앉았고, 그들의 말을 하나도 놓치지 않으려고 집중했고, 빼곡히 받아 적었습니다. 그리고 초청된 선배의 강의가 끝나기 무섭게 잰걸음으로 강단에 다가갔습니다.
그리고 선배님께 질문도 하고, 시간이 되시면 커피 한잔 사주실 수 있냐고 물었습니다. 당시 무엇이 저를 그토록 절실하게 했는지 지금은 잘 기억이 나질 않습니다. 하지만 선배님께 했던 질문 하나는 기억이 납니다.
"선배님께서는 그렇게 원하는 것을 이루고 난 지금은 꿈이 무엇인가요?"
지금 꿈이 무엇인가요?
스물다섯의 저는 이제 그때 만났던 중년 선배의 나이가 되었습니다. 강단에 섰습니다. 그리고 제가 앉았던 의자를 바라봅니다. "나는 누구인가? 그리고 지금 나의 꿈은 무엇인가..?"
#2. 데이터 기반 취업시장의 키, "나는 누구인가?"
결국 모든 질문은 돌고 돌아 "나는 누구인가?"로 수렴하는 것 같습니다.
취업 시장에서의 성공은 시장(Market)에서 수요(회사)와 공급(나)을 맞추는 일입니다.
그러려면 수요처와 공급처의 정확한 이해가 가장 우선시되어야 합니다.
시장의 수요가 무엇을 원하는지 정확히 파악하고 그것에 나를 맞출 수도 있고,
반대로 공급인 "나"에 대해 분석하여 나에게 맞는 회사를 찾을 수도 있습니다.
이것이 바로 요즘에 취업 시장에서 등장한 데이터 기반 맞춤형 채용정보입니다.
데이터 기반 맞춤형 채용정보 제공 서비스(출처 : 잡플래닛)나에 대한 몇 가지 질문을 통해 요구사항을 파악하고 해당 요구사항에 맞는 기업을 매칭해 주는 플랫폼 서비스입니다.
취업시장에서 특정 기업에 대해서는 정보는 이미 인터넷상에 많이 있습니다. 기업이념, 사업분야, 최근이슈, 연봉과 복지까지 어느 정도 동일한 조건입니다. 그렇다면 반대로 승부는 본인의 강점을 얼마나 잘 알고, 그것을 해당 기업에 연결할 수 있느냐입니다. 그렇기 때문에 본인에 대해 제대로 아는 것이 매우 중요하며, 제대로 전달하는 것 또한 중요합니다.
#3. 너의 뭘 팔 수 있어?
너 나 홀려봐, 홀려서 널 팔아보라고
tvN 드라마 미생에 나오는 유명한 대사입니다.
상사맨인 오 차장이 인턴사원 장그래에게 이렇게 말하죠.
"너 나 홀려봐, 홀려서 널 팔아보라고. 너의 뭘 팔 수 있어?"
"노력이요. 저는 지금까지 제 노력을 쓰지 않았으니깐 제 노력은 새 빡스 신상입니다"
"안 사, 인마"
문제는 노력에 대한 정도를 숫자로 나타낼 수 없습니다. 이것은 구호에 불과합니다.
저는 이러한 업무 역량을 가지고 있다고 예를 들어 정리해 보겠습니다.
일반적인 업무역량의 서술식 나열"능숙하다, 경험이 다수다. 사용가능하다. 양호하다."
이 말들이 과연 "얼마나?"를 의미하는 것일까요? 그리고 이 수많은 문장들은 서로 어떤 관련이 있을까요?
그런데 만약 나의 능력을 숫자로 나타낸다면 어떨까요?
데이터 분석 툴 사용 80점, 데이터 시각화 역량 90점, 협력능력 90점
#4. 데이터 기반 업무역량 분석 및 자기소개
아까 보다는 좀 더 나은 것 같지만 여전히 눈에 보이지 않고, 저 점수들이 의미하는 바를 잘 모르겠습니다.
그럼 이제, 데이터에 기반하여 본인의 업무약량을 분석해 보겠습니다.
다음과 같이 하나의 Power Point Slide에 나타내 보겠습니다.
데이터 분석 기반 자기소개서 양식 # 데이터 지표명 및 정의
나의 업무분야는 데이터 사이언스입니다.
데이터 사이언스는 IT, Analysis(분석), Collaboration(협업) 3대 요구역량이 필요합니다.
# 데이터 분류 및 수치
각 역량에 대해 제가 가지고 있는 정도는 다음과 같습니다.
IT(70%), Analysis(85%), Collaboration(80%)
측정일은 2023년 8월 28일입니다.
# 데이터 측정방법 및 기준점
각 역량을 구성하는 상세 지표는 다음과 같습니다.
5칸의 역량에 대해 1칸은 책으로 공부한 수준, 2칸은 자격증 보유, 3칸은 프로젝트 경험, 4칸은 3건 이상의 프로젝트, 5칸은 남을 가리킬 수 있는 수준으로 정의하였습니다.
# 데이터 시각화 이것을 PPT 슬라이드로 표현하면 다음과 같습니다.
데이터 분석 기반 업무역량 자기소개 샘플파이썬이 능숙하다, 시각화 프로젝트 경험이 다수다. 협업능력이 양호하다.
v v v v v v v v v v v
IT 역량 70%, 데이터 분석 역량 85%, 협력역량 80%
v v v v v v v v v v v
데이터 사이언스 업무역량 = IT + 데이터 분석 + 협력
- IT 역량 70% = python (5) + R (5) + MS Azure (3) + SQL (3)
- 데이터 분석 역량 85% = 태블로 (5) + POWER BI (4) + Scikit learn (4) + TF (4)
- 협력역량 80% = 노션 (4) + 슬랙 (4) + 아지트 (4) + 제페토 (4)
이렇게 표현하면 제시된 데이터에 대한 측정기준을 함께 나타내준 효과와 같습니다.
여기서 끝이냐고요? 아닙니다.
#5. 데이터와 스토리가 만나다.
데이터 + 스토리
데이터는 스토리를 만날 때 전달력이 높아집니다.
https://brunch.co.kr/@writerjeong/148
맨 마지막에는 또는 맨 처음에는 반드시 스토리 텔링으로 듣는 사람의 기억에 남겨야 합니다.
업무역량의 자기소개를 다음과 같이 스토리로 만들어봅니다.
가장 최근에 했던 프로젝트는 "oo 대시보드 구축과 인공지능 개발"입니다.
당시 SQL 쿼리를 만들어서 oo 시스템에 있는 데이터를 적재했습니다. 그리고 python을 활용해서 전처리 모듈을 만들었습니다. 그리고 그것을 MS 애저 클라우드에 올리고 POWER BI로 대시보드 시각화를 하였습니다. 그런데 그 시각화 과정에서 치명적인 문제가 있었습니다.
저는 python 모듈을 담당하였는데, 최종 시각화를 해보니 원천 데이터 누락과 오류가 많다는 것을 알게 되었습니다. 그래서 몸소 데이터 전처리뿐만 아니라 원천 데이터의 수집과 운영도 중요하다는 것을 깨달았습니다.
이때 발생한 문제들은 팀원들과 slack으로 기록관리하면서 하나씩 클리어 나갔습니다. 이 모든 과정에서 문제 해결능력을 기르고, 협업하면서 분야별 강점에 대해 배울 수 있었습니다.
20대 때의 나도 나이고, 지금의 나도 나다.
그동안 많은 일들이 있었습니다. 그리고 많은 분들에게서 도움을 받아 성장하게 되었습니다.
저 또한 나누는 일에 계속 시간을 할애하고 싶습니다. 데이터로 소외되는 사람이 없도록 밝게 비춘다. 조금 거창한 것 같아 부끄럽지만 앞으로 꾸준히 해 나아갈 이것이 지금의 제 소망입니다.
데이터 분석기반 자기소개 파워포인트 슬라이드 양식이 필요하신 분은 아래 링크 참조부탁드립니다.
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