반갑습니다. 바로 질문에 답하도록 할게요. 제가 만나본 데이터 분석가 대부분은 통계학을 전공했습니다. 그다음이 산업공학 정도겠네요.
그렇지만 경영학과/사회학과 학부 출신 데이터 분석가도 봤습니다. 다만 대학원은 모두 공대로 진학 하셨더라고요. 만약 빅데이터/인공지능/머신러닝 등을 다루는 업무를 하고 싶다면 공대 대학원 진학을 추천합니다. 산업공학도 좋고 컴퓨터 공학도 괜찮습니다.
제가 잇다에서 한 모든 답변에 공통적으로 하는 말인데, 석사 출신이 데이터 분석가로 취업하기가 훨씬 쉽습니다.
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여기엔 여러 가지 이유가 있습니다. 기업 입장에서 학벌 외에 실력을 검증하기 어려운 부분이 있습니다. 또한, 대학원 출신은 연구하면서 스스로 문제를 해결하는 능력을 갖췄고 최신 기술에 더 익숙하다는 장점도 있습니다.
만약, 대학원에 진학할 상황이 아니고 본인의 전공인 경영학을 좀 더 살리고 싶다면 회계 지식을 활용해 금융권에 도전해 볼 수 있을 것 같습니다.
금융회사에서도 데이터 분석하는 사람을 많이 채용합니다. 올해 신한은행 채용공고를 본 적이 있는데 빅데이터 분야를 뽑더라고요. 그 밖에도 지인 중에서 삼성생명, 한화생명, NICE 신용평가 등 다양한 분야에서 분석가로 일하는 분들도 있습니다.
개인 프로젝트를 꼭 수행해 보세요
학부 출신이 취업할 때 전공도 중요하지만, 데이터 분석가는 무엇보다도 관련 프로젝트 경험이 중요합니다. 이 분야는 학점보다는 인턴, 공모전, 개인 프로젝트 등의 다양한 경험에 가중치를 둡니다.
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학교 수업은 듣고 싶은 것만 듣고 팀을 꾸려서 공모전에 도전하거나 데이터 기반으로 사회문제를 해결하는 개인 프로젝트를 수행해 보세요. 데이터는 언제든지 공개되어 있으며 누구나 수집할 수 있습니다. 기술을 데이터에 적용해보면서 실력도 쌓을 수 있고 면접 때 어필도 할 수 있습니다.
데이터 분석가라면 정형화된 데이터 외에 아직 활용되지 않은 공공 데이터를 새롭고 의미있게 사용할 수 있을까 고민해야 한다고 생각합니다. 그게 데이터 분석의 시작입니다.
공부를 더 하겠다면 딥러닝을 익히세요. 강의 사이트인 coursera(코세라)에 올라온 Andrew NG 교수의 딥러닝 강의를 들어보는 것을 추천합니다. 유튜브에 관련 영상도 많으니 찾아서 공부해보세요.
