[TIL Day 4] 데이터 분석가로 취업을 하기 위해서 (2024.10.04)

데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서 | 요즘IT (wishket.com)

데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서 | 요즘IT

 

• 데이터 분석 프로젝트의 목적을 인지하고, 설득할 수 있는가?
• 주어진 상황에서 여러 분석 기법의 장단점을 알고, 최적의 방법으로 활용할 수 있는가?
• 데이터 분석을 통해 현 상황 해석뿐만 아니라, 이후 액션을 통해 상황을 바꾸는 것까지 연결할 수 있는가?

면접때 본인의 우수한 프로젝트 및 포트폴리오를 아쉬운 답변으로 마무리 하는 경우가 많다. 프로젝트 주제 선정부터 적절한 면접 모범 답안 까지 본 아티클을 통해 확실하게 배워보자.

 

• 프로젝트 데이터:
  • 구하기 쉬운 데이터 보단 데이터를 직접 수집해 보자, 전 처리 과정부터가 데이터 분석가의 역량이다. “데이터 인프라, 활용력, 의사결정 문화, 거버넌스가 중요하다.”
• 목표:
  • ‘문제를 정의하고, 왜 그것이 문제가되는지, 데이터 분석으로 나온 내용을 효과적으로 전달할 수 있는지?’ 목표를 잘 설정하자. 숫자를 통해 말을 해야되며 이미 존재하는 데이터로는 가설/목표설정이 제한적이다.
  • 좋은 예시로, 새로운 커피 매장을 낼 때 어느 지역에 내야하고, 기존 매장의 고개 수나 직원 배치, 임대 가격 등을 고려해 어느 정도의 손익이 날지 근거와 수치를 기반으로 이야기 해보자
  • 수치가 엉성하고 근거가 부족하더라도 목표를 잘 설정했기 때문에 다른 지원자들과 좀 더 차별되어 보인다.
• 액션:
  • 제한적인 데이터 속에서도 최대한의 효용을 만들어 낼 수 있는 ‘최선’의 액션을 이끌어내라 ‘문제를 정의하고’, ‘데이터를 수집하고’, ‘분석 후 인사이트를 끌어내고’
• 면접에서 어필해야 할 것들
  • 자신의 프로젝트에 대한 정확한 답변: 데이터 분석으로 XXX 문제를 해결하고 싶었고, 구체적으로 이러한 가설을 세워 데이터를 수집했고, 이러한 방법으로 해결했다.
  • Actionable Insight: 결과가 이랬습니다 가 아니라 이것으로 이런 액션을 취했고 이렇게 바뀌었다로 설명할 수 있으면 좋다.
  • 실패/성공 모두 좋다. 인사이트를 뽑아내라
  • https://datayanolja.kr/데이터와 연관된 세미나를 참석해서 영감을 얻어라
• 면접에서 더 재밌어질 수 있는 프로젝트 3개
  • 이미 공용화된 데이터 보다는 내 문제를 풀고 가상의 서비스 데이터를 분석해서 지표 설정을 통해 대시보드를 구현하자.
  • 케글과 데이콘은 머신러닝, 리서치 계열이라 다른 방도를 택하자.
  • 나만의 문제: 게임? 다이어트? 부동산? 주식? 토토? 구단분석?