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목표는 데이터 분석! 정말 현장에서는 대학원 석사를 선호하나요?
넥슨코리아 · 인텔리전스랩스
약 2년 전
💬 멘티의 질문


데이터 분석 분야를 전공으로 공부한 취준생입니다. 실무에 대한 궁금증이 생겨 질문드려요.


 ©Marvin Meyer


1. 일반적으로 업무의 초점은 어디에 맞춰져 있나요?

2년 전 학부 차원에서 머신러닝 수업을 수강하게 되었고 이때 고객의 구매 데이터를 통해 고객의 성별을 예측하는 프로젝트를 진행한 적이 있었습니다. 이 프로젝트가 진행되는 한 학기 동안 어떻게 하면 모델의 성능을 올릴 수 있을지 데이터를 어떻게 전처리해야 하는지와 같은 고민들을 정말 많이 했는데요. 실무에서는 데이터 분석, 모델 설계 중 어느 부분에 초점을 맞춰 일하는지 궁금합니다.

 

2. 대학원에 진학해야 할까요?

기업에서 데이터를 다룰 수 있는 인재는 많이 필요로 하지만 아직 기업이 원하는 만큼의 수준을 가진 인력이 없어 아무래도 석사를 더 선호한다고 들었습니다. 혹시 현장에서 멘토님이 보셨을 때 석사의 비중이 높아 보였는지, 그렇기 때문에 멘토님은 대학원 진학에 대한 필요성이 있다고 생각하시는지 궁금합니다.

 

3. 보람찬 순간, 힘든 순간

실무에서 데이터 분석 업무를 하시면서 가장 보람찰 때와 가장 힘들 때가 어떤 때인지 궁금합니다. 만약 힘든 상황을 이겨내는 멘토님의 마음가짐이나 마인드가 있다면 어떤 지도 궁금합니다.


💬 송치원 멘토의 답변


안녕하세요 멘티님.


저는 게임이라는 도메인에서, 데이터 기반의 이상 탐지 솔루션을 개발하는 팀에서 일하고 있습니다. 데이터 분석가라는 직무는 회사마다, 팀마다 다른 의미로 불리고 있을 것 같아요. 지극히 제 개인적 경험에서 비롯한 답변인 점 참고 부탁드려요.


 ©Christopher Gower


1. 업무의 초점은 어디에 맞춰져 있나요?

업무의 중점이 "과정"에 있는지 "결과"에 있는지에 따라 다를 것 같습니다. 결과가 중요한 일이라면 모델의 성능을 비교하고, 튜닝하고, 기대 효과를 추정하는 데 업무의 초점이 맞추어지고 과정이 중요한 일이라면 탐색적으로 다양하게 데이터를 분석하고, 이것을 논리적이고 깔끔하게 정리하는 데 업무의 초점이 맞추어질 것 같아요.


예를 들어 고객의 구매 데이터에서 의미 있는 통찰을 얻고 싶은데, 성별로 나누어 보는 것이 좋을까요, 연령으로 나누어 보는 것이 좋을까요?라는 질문에 대한 답변은 과정이 중요한 일. 고객의 구매 데이터로 성별을 예측해 주세요.라는 요청에 대한 답변은 결과가 중요한 일. 이렇게 나누어 볼 수 있을 것 같아요.

 

저희 팀은 업무는 ‘이상 상황을 발견하는 것’과 ‘해결하는 것’ 두 가지로 크게 나눌 수 있는데요, 이상 상황을 발견하는 쪽은 과정이 중요하고 해결하는 쪽은 결과가 중요하지요. 답변이 됐을까요?

 

2. 대학원에 진학해야 할까요?

멘티님은 어떤 데이터 분석가가 되고 싶으신가요? 저희 팀은 사람을 뽑을 때 딱히 학위를 신경 쓰지는 않습니다. 저희가 하고 있는 일을 잘 하는데 필요한 역량에 "깊이 있는 통계적 이해", "논문을 써 본 경험", "특정 세부 전공에 대한 선호" 같은 것들이 없기 때문입니다. 물론 이런 능력들이 필요한 팀도 분명 있겠죠.

 

요새는 사람을 뽑는 일에 모두가 진심이기 때문에 채용 공고를 쓸 때 신경을 많이 쓰고 있습니다. 다시 말해 멘티님이 꼭 가고 싶은 회사의, 채용 공고를 꼼꼼히 읽어봐주세요. 그리고 거기 쓰여있는 경험과 역량을 얻기 위해 대학원 진학이 꼭 필요한지 판단해 보세요.


 ©Jeong Yejune


3. 보람찬 순간, 힘든 순간

분석 결과가 비즈니스에 의미 있는 임팩트를 만들고, 그것을 인정받는 순간에 가장 보람찹니다. 운이 좋게도 이상 탐지라는 것은 게임 비즈니스를 지속하는 데 아주 중대한 역할을 하고 있습니다. 따라서 상대적으로 요청도 많고, 결과에 대한 피드백도 즉각적인 편인데요, ‘덕분에 잘 대처했습니다’라는 말을 들을 때 가장 보람찬 것 같아요.

 

반대로 노하우를 쌓는 과정은 정말 지난한 일이에요. 일을 하다 보면 자연스럽게 과거의 분석은 휘발되고, 모델은 쌓여가고, 코드는 돌아가지 않습니다. 따라서 팀으로서 지속 가능하게 성장하기 위해 꼼꼼하게 문서를 작성하고, 좋은 코드로 다시 작성하고, 서로의 분석 과정을 깊이 있게 공유하려고 노력하고 있습니다. 하지만 이런 일들은 대체로 지루하고 성과도 잘 보이지 않기 때문에 그 ‘꾸준히 하다’라는 단순한 행위가 무척 고단한 편입니다.

 

힘든 게 없다는 것은 성장할 수 있는 기회가 없는 것과 같다고 생각합니다. 오늘 새로운 어려움을 마주했다는 것은, 어제보다 우리가 성숙해졌기 때문에 더 깊이 있는 고민을 할 수 있는 기회를 얻은 것이라 생각해요.


멘티님도 꼭 보람된 일을 찾길 바라요. 감사합니다.



데이터 분석과 관련해서 실무에 대해 궁금한 점이 많았는데 친절하고 자세하게 답변 주셔서 정말 감사합니다.


송치원 멘토
넥슨코리아 · 인텔리전스랩스
IT개발/데이터
게임 운영에 있어 핵심적인 위치의 솔루션을
팀으로서 초기부터 만들어 가고 있어요.
과정에서 데이터 분석, 서비스 기획,
데이터 엔지니어링 등 다양한 경험을 했어요.
현재는 매니저 포지션에서 어떤 동료가 되고 싶은지,
어떤 동료와 같이 일하고 싶은지 많이 고민하고 있어요.
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