아티클 스터디(데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서)

링크: https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1649/

데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서 | 요즘IT

 

아티클 요약 및 주요 내용

• 요약
  • 데이터 분석가를 꿈꾸는 취업 준비생들에게 조언을 주며, 면접에서 노력과 고민을 잘 표현할 수 있는 프로젝트를 선보이기 위한 방법을 설명한다.
• 주요 포인트
  • 데이터 리터러시 역량
    • 데이터를 읽고, 이해하며, 분석하고 활용할 수 있는 능력  
  • 데이터 분석의 중요성
    • 데이터를 잘 활용하는 것은 전공과 관계없이 여러 직군에 지원하는 사람들의 필수 스킬이 되어버렸다. 하지만 취업 준비생은  실무  경험이 부족하여 사이드 프로젝트에 도전하는 경우가 많다.
  • 면접에서 아쉬운 점
    • 데이터: 위 프로젝트에 쓰이는 데이터들은 구하기 쉽고, 잘 정리되어 있다. 하지만 데이터 분석 프로젝트의 시작은 데이터를 수집하는 것이고 수십 가지 내용으로 구성되어 전처리 작업을 필요로 하는데, 잘 가공된 데이터를 사용하면 이러한 능력을 보여줄 수 없다. 이러한 이유로 법과 저작권의 문제를 넘지 않는 선에서 크롤링을 이용해 직접 데이터를 수집해 보는 것도 괜찮다.
    • 목표: 데이터 분석가에게 기대하는 역량은 기술적인 부분도 있지만, 문제를 정의하고, 왜 그것이 문제가 되는지를 데이터 분석을 통해 얼마나 잘 설명할 수 있는가도 있다. 
    • 액션: 분석한 결과를 이용해 실제 조직의 문제 해결에 적용하는 능력이 필요하다.
  • 면접에서 어필해야 할 사항
    • 문제 정의: 문제를 잘 정의하는 것이 중요하며, 데이터 분석으로 이 문제를 해결하고 싶었고, 이를 위해 구체적으로 이러한 가설을 세워 데이터를 수집했고, 이러한 방법으로 해결했다. 이런 식으로 프로젝트에 관해 설명할 수 있어야 한다.
    • Actionable Insights: 프로젝트를 설명할 때 단순히 결과가 이랬습니다가 아닌 결과가 이렇게 나와 이런 액션을 했고, 이렇게 바뀌었습니다. 이런 식으로 성공적인 결과를 만든 액션 뿐 아니라 실패한 액션이라도 설명할 수 있어야 한다.
    • 분석 과정에서의 의사결정: 데이터 분석에는 정답이 정해져있지 않기 때문에, 제한된 상황에서 각자의 장단점이 있는 여러 방법 중 최선의 결과를 만들어 내는 의사결정의 과정을 많이 연습해보고, 잘 어필할 수 있어야 한다. 다만 꼭 분석 방법론을 사용하는 것이 아닌 프로그래밍 언어 또는 시각화/리포트 방법을 이용할 수도 있으며 자기 생각을 잘 표현하는 것이 중요하다.
  • 면접이 재밌어질수 있는 프로젝트
    • 내 문제 풀기: 최근에 나를 고민하게 했던 문제를 정의하고, 데이터를 이용해 해결하는 프로젝트이다.
    • 가상의 서비스 데이터 분석: 휴대폰의 아무 서비스를 골라 내가 이 서비스를 만드는 조직의 데이터 분석가라는 마음으로 이익을 내는 과정, 수집되는 데이터는 어떤 것이 있을지, 매출을 극대화하기 위해 추가로 수집해야 하는 데이터는 어떤 것이 있는지 등을 설계해보는 것이다.
    • 지표 설정 + 대시보드 구현: BI 툴을 이용해서 보여주기보다 작은 데이터라도 지속해서 쉽게 추적할 수 있는 걸 보여주는 것이 중요하다. 특히 적절한 시각화 방법과 유의미한 인사이트가 있으면 좋다.

 

핵심 개념 및 용어 정리

• 핵심 개념
  • 데이터 리터러시 역량
  • 데이터/목표/액션
  • 문제 정의/Actionable Insights/의사결정 
• 용어 정리
  • MAU(Monthly Activity User): 월별 활동한 이용자를 의미
  • DAU(Daily  Activity User): 일별 활동 이용자에 대한 수치
  • 거버넌스(Governance): 데이터의 관리, 활용, 보안 등에 대한 정책과 절차를 수립하고 운영하는 체계
  • 인사이트(Insight): 데이터 분석을 통해 얻은 의미 있는 정보