ⓒChaay_Tee

대학원과 공모전도 고민하세요

안녕하세요. S사(통신사)에서 데이터분석 업무를 하는 멘토입니다. 결론부터 바로 말씀드리면, 대학원을 알아보면서 공모전에 지원하세요. 대학원은 당연히 명문 대학일수록 좋고, 가능하다면 졸업생들이 어느 분야로 취업하는지 사전에 알아보고 진학하는 게 좋습니다. 

요새도 데이터분석 관련 공모전을 많이 열리는 거로 알고 있습니다. 주위 친구들과 참여해도 좋고, 스펙업 같은 사이트에서 필요한 능력자들 모아 팀을 꾸려도 좋다고 생각합니다.

대학원이나 공모전을 추천해 드리는 이유는 바로 ‘프로젝트 경험’ 때문입니다. 데이터 분석업무는 이론으로만 설명되는 것이 아니고, 그렇다고 이론 없이 아이디어만으로 나오는 것도 아닙니다. 이론과 실습이 잘 어우러져야 데이터 분석업무가 정말로 자신이 좋아하는 일인지 느끼게 해주고, 동시에 자신이 부족한 부분은 무엇인지 알 수 있게 해줍니다.

대학원에 진학하게 되면, 산학프로젝트라고 하여 정부나, 사기업과 프로젝트를 수행할 수 있는데 좋은 경험이 될 것입니다. 공모전에 지원해 입상하게 되면, 실제 고객들의 반응(피드백)을 직접 얻는 소중한 경험을 얻을 수 있습니다. 이러한 경험들이 쌓이고 쌓여, 취업하는 데 큰 도움을 줄 것으로 생각합니다.

ⓒtadamichi

How To Be A 데이터분석가

추가로, 데이터분석가가 실질적으로 하는 일과 공부하면 좋을 만한 것들에 대해서 소개해드릴게요. 먼저, 데이터 분석가는 데이터를 잘 가공해서 의사결정에 활용하도록 도와주는 역할을 합니다. 이를 위해서 필요한 기술은 SQL을 통한 데이터 가져오기, Python/R을 통한 데이터 가공 기술, Machine learning 혹은 통계학을 통한 인사이트 제공, Tableau/Spotfire 등 Dashboard로 데이터 형태 제공 등의 업무를 주로 수행합니다.

SQL은 쉽습니다. 실제 프로젝트 수행을 몇 번 해보면 되는데, 사실 학부 때는 여러 개의 Database를 연결하고 테이블 생성하는 등의 작업을 할 수 있는 기회가 거의 없는데요, 요새는 https://dacon.io/ 이나 kaggle.com 같은 경연대회에 여러 데이터 세트가 올라와 있는 것들이 있으니 활용해보면 좋을 것 같습니다.

Python/R은 데이터 가공 및 머신러닝에 활용하는데, 사실 Python/R은 기초입니다. 마치, 요리사가 칼을 다루는 것처럼 데이터 분석가가 되기 위해선 파이선을 할 줄 알아야 합니다. SQL, Python/R을 자유자재로 쓸 줄 알면 취업 이후에도 큰 도움이 됩니다.

추가로, 좀 더 IT 쪽에 관심이 있다면, 딥러닝을 꼭 공부하시길 바랍니다. 추천해 드리는 강좌는 coursera에 있는 Andrew Ng 교수님의 강의를 꼭 들어 보셨으면 합니다. 만약 멘티님께서 IT 쪽보다는 비즈니스 데이터 분석에 관심이 있다면, 마케팅·금융·유통 등의 다양한 강좌를 들어보세요. 나중에 큰 도움이 될 것입니다.

그럼 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠네요. 방학 알차게 보내시길 바랄게요!