Q. 데이터 분석가 신입에게 기대하는 수준이 어느정도 인가요?

답변 5

• 구

  구곰팡이우리카드

  코과장 ∙ 채택률 92%

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  채택된 답변

  안녕하세요 멘티님~ 우선, 특정 도메인에 대한 빠삭한 지식은 기대하지 않습니다. 현업에서 배워도 충분히 늦지 않아요. 하지만, 자격증이나 대외활동으로 도메인에 대한 관심을 어필하는 것은 중요해 보입니다. 저는 금융권을 희망해서 여러 자격증과 공모전과 같은 대외활동을 하면서 취업을 준비했습니다. 그리고, 많은 활동을 하다 보면, 가고 싶은 직무나 도메인이 나올거예요!! 저도 다양한 활동을 하면서 특정 분야를 정하게 되었습니다.

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• 

  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  아닙니다. 석/박사에게는 그런 정도의 지식수준을 요구하지만 학사는 그렇지 않습니다. 멘티분이 관련된 경험이 있다라는 것만으로도 어필의 요소가 되니 걱정마시고 멘티분의 경험, 스펙에 대해서 담백하게 담아내시기 바랍니다.

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• 신

  신뢰의마부두산에너빌리티

  코사장 ∙ 채택률 91%

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  안녕하세요 멘티님, 데이터 분석가는 그래서 석사 기본이나 우대를 합니다. 단순 데이터 엔지니어는 빅분기나 SQLD, 파이썬 만으로 괜찮으나 분석가는 고스펙을 요구 합니다.

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  CareerArchitectLG에너지솔루션

  코사장 ∙ 채택률 89%

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  가장 쉽게 생각한다면, 회사에서 현재의 업무를 다 처리하지 못하더라도 회사의 업무를 보면 이해할 수 있어서 빠르게 적응할 수준을 기대합니다. 좀 더 구체적으로 말씀드리자면 각 기술영역별 어느정도 수준이 필요합니다. SQL과 같은 데이터 추출 언어를 이해하고 사용할 수 있어야 합니다. 대부분의 기업에서는 쿼리 테스트를 통해 지원자의 SQL 능력을 평가합니다. 따라서 쿼리 작성에 능숙해야 합니다. 데이터 시각화 및 보고를 잘 해야합니다. 예를들어 Tableau나 Power BI와 같은 도구를 활용하여 분석 결과를 시각적으로 표현하고, 이를 기반으로 논리적인 보고서를 작성하는 역량이 중요합니다. 도메인 지식과 문제 해결 능력입니다. 단순한 기술적 스킬뿐만 아니라, 특정 분야에 대한 이해와 그 분야의 문제를 데이터로 해결하려는 능력이 요구되며, 면접 때 알기 어렵지만 가장 차별화 될 수 있는 기준입니다. 마지막으로, 프로젝트 경험과 포트폴리오입니다. 실제 데이터를 활용한 프로젝트를 통해 자신의 분석 능력을 증명할 수 있어야 합니다. 이러한 경험은 채용 시 큰 강점이 됩니다.

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• 어

  어윽어윽마키나락스

  코사원 ∙ 채택률 0%

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  데이터 처리 및 분석 스킬: Python, R, SQL 같은 언어로 데이터를 불러오고 정리하는 능력 Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn 같은 라이브러리 활용 능력 EDA(탐색적 데이터 분석) 및 데이터 시각화 역량 통계와 모델링 기초: 기본적인 통계 개념 (평균, 분산, 상관관계, 가설검정 등) 머신러닝 알고리즘의 기초 (회귀, 분류, 군집화 등) 모델 성능 평가 (정확도, F1 스코어, ROC-AUC 등) 비즈니스 문제를 데이터 기반으로 정의하고 해결책을 제시하는 능력 분석 결과를 직관적으로 설명하고, 시각적으로 효과적으로 표현하는 역량 (예: Power BI, Tableau)

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