안녕하세요, 멘토님. 저는 대학 졸업 후 군에 입대해 전역을 앞둔 멘티입니다. 전역하면 이제 취업 준비를 해야 하는데 데이터 분석가로서 커리어를 쌓고 싶습니다.
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휴가 기간을 활용해 스터디를 하고 있기는 한데 무엇을 어떻게 준비하면 좋을지 고민이 많습니다. 주변에 데이터 관련 일을 하는 분도 없어서 멘토님을 찾게 되었습니다. 무엇부터 준비하면 좋을까요? 멘토님의 조언을 부탁드립니다.
감사합니다.
안녕하세요, 멘티님. 데이터 분석가를 생각하고 계시는군요. 우선, 제가 그동안 잇다에서 답변한 내용을 참고하시면 좋을 것 같아요.
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채용 공고를 살펴보면 답이 보인다
글을 읽어보시면 알겠지만, 다 비슷한 대답입니다. 석사 진학, 공모전 및 프로젝트 진행 정도로 축약할 수 있겠는데요. 여기에 추가해서 드리는 팁으로는 회사 공고를 많이 보라는 것입니다. 예를 들어 다음과 같은 공고를 보면, 본인이 무엇을 준비해야 할지 조금은 그려질 거예요.
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주요업무 • 금융 데이터 분석 및 데이터 기반 서비스 아이디어 도출 • 데이터 기반 서비스 설계 및 로직 개발 • 통계 기법 및 머신러닝, 딥러닝 등의 다양한 모델을 활용하여 데이터 분석 프로젝트 진행 자격요건 • 데이터 분석 기법, 기초통계 및 회귀모형 등 통계에 대한 지식에 대한 이해 및 활용이 탁월한 자 • 실제 데이터를 이용한 데이터 분석 프로젝트 경험자 • R, Python, Scala 등 데이터 분석 및 모델링 업무를 수행할 수 있는 하나 이상의 개발 언어 숙련자 • 더 나은 데이터 기반 서비스를 만들기 위해 동료들과 적극적으로 소통할 수 있는 분 • 더 나은 기술을 익히고 적용하는데 거리낌이 없고 좋아하시는 분 우대사항 • 데이터와 제품, 비즈니스의 연결고리를 찾을 수 있는 사고력, 기획력을 가지신 분 • 금융 또는 텍스트 데이터에 대한 이해가 뛰어나신 분 • 머신러닝 서비스 로직 설계 및 개발 경험자 저희 회사는 이런 도구들을 활용합니다. • Python(aiohttp), Scala(Akka HTTP) 등을 활용하여 Microservice Architecture를 구축하고 있습니다. • Typescript, React, RxJS를 활용하여 회사 웹을 운영하고 있습니다. • BEM의 문제의식에 공감하며 PostCSS를 사용합니다. • Kotlin과 RxJava를 활용하여 회사 Android 앱을 운영하고 있습니다. • Swift와 RxSwift를 활용하여 회사 iOS 앱을 운영하고있습니다. • Python과 Scala를 활용하여 데이터를 분석하여 인사이트를 발견하고 있습니다. • 모든 인프라는 AWS와 클라우드 서비스를 활용하여 구축했습니다. • Kubernetes로 클러스터를 구축하여 서비스를 운영하고 있습니다. • 지속적 통합을 위해 Travis CI를 사용하며 지속적 배포를 위해 Docker(와 Kubernetes)를 활용합니다. • 테스트 커버리지 측정을 위해 Codecov를 활용합니다. • API 문서 작성을 위해 Apiary를 활용합니다. • 프로젝트 및 코드 관리는 GitHub를, 커뮤니케이션은 Slack을 활용합니다. |
위 공고를 보시면 아시겠지만, 분석의 가장 기본은 ‘도구’입니다. Python, R을 기본으로 SQL, Github 등을 익히면 좋습니다. AWS/Scala 등의 도구는 개발 쪽 영역이라 분석가는 몰라도 상관없습니다.
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구체적인 경험과 사례는 좋은 무기다
공고에 ‘자격 요건’이 많죠? 이렇게 생각해보시면 좋을 것 같아요. 만약 내가 누군가를 뽑을 때 필요한 요건들을 검증하려면 어떻게 하면 좋을까요? 반대로 뽑히려면 어떻게 하면 좋을까요?
본인이 자격 요건에 맞는 무기들을 가지고 있으면 좋겠죠. 예를 들어, “데이터 분석 프로젝트를 한 적이 있는데 새로운 기법을 도입했더니 기존 auc 가 0.7에서 0.8로 좋아졌다”는 구체적인 경험이 무기가 될 수 있겠죠.
회사에서 경험을 쌓지 못하더라도 본인이 할 수 있는 범위 내에서 최대한 경험을 쌓아보세요. 실전에서 부딪치다 보면 저절로 Python, R, Machine learning, 통계, 딥러닝 등을 공부하게 될 것입니다.
답변이 멘티님의 진로에 도움 됐길 바랍니다. 멘티님의 꿈을 응원합니다.
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