스펙 · 모든 회사 / 데이터분석가

Q. 스펙 평가 부탁드립니다!

안녕하세요, 데이터분석/디지털 직무를 희망하는 26살입니다.
제 부족한점과 진로를 파악하고자 질문을 남깁니다!

현재 제 스펙은 이렇습니다:

아시아10위권 해외대 공대 학사 졸업
학점 3.7/4.5
대기업 외국계 보험사 인턴 1년 후 계약직 근무중 (계리 데이터분석 팀)
SQLD
OPIC IH
데이터 관련 공모전 수상2회

제 경험은:
- 손해율, 청구빈도 등 지표분석, 시각화, 예측
- 언더라이팅 과정 최적화, 표준화
- 보험데이터 수집, 추출, 정제, 관리
- 업무 자동화 등 입니다.

이번 하반기 디지털/데이터분석/통계 쪽으로 보험사에 지원했는데, 서류합격률이 높지는 않았습니다.

앞으로 무엇을 준비할지 고민인데, ADsP나 OPIC AL정도 생각 중입니다.

보험사 (혹은 다른 산업) 데이터분석 직무로 취업하기 위한 스펙 평가 및 조언을 해주시면 정말 감사하겠습니다!

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제공된 정보를 바탕으로 스펙을 평가하고 조언을 드리겠습니다.

1. 학력: 아시아 10위권 해외 대학의 공학 학사 졸업은 긍정적인 요소입니다. 높은 학점(3.7/4.5) 또한 좋은 평가를 받을 수 있습니다.

2. 경력: 대기업 외국계 보험사에서의 1년 인턴 경험은 실무 능력을 쌓는 데 큰 도움이 됩니다. 특히 계리 데이터 분석 팀에서의 경험은 보험 산업에 대한 이해도를 높이고, 관련 기술을 익히는 데 유리합니다.

3. 자격증: SQLD 자격증은 데이터 분석 직무에 유용하며, ADsP나 OPIC AL 자격증 취득은 추가적인 경쟁력을 제공할 수 있습니다. 특히 ADsP는 데이터 분석의 기초와 활용 능력을 증명할 수 있는 좋은 선택입니다.

4. 경험: 지표 분석, 시각화, 예측, 언더라이팅 최적화 등 다양한 경험은 데이터 분석 직무에 적합합니다. 업무 자동화 경험도 데이터 분석의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

5. 서류 합격률: 서류 합격률이 낮은 이유는 여러 가지가 있을 수 있습니다. 이력서와 자기소개서의 내용이 직무와 잘 맞는지, 혹은 지원하는 회사의 요구사항에 부합하는지를 점검해 보아야 합니다. 또한, 지원하는 직무에 맞춘 경험과 역량을 강조하는 것이 중요합니다.

6. 추가 준비: 데이터 분석 관련 프로젝트나 공모전 참여를 통해 실무 경험을 쌓는 것도 좋습니다. 또한, 네트워킹을 통해 업계의 트렌드와 요구사항을 파악하는 것도 유익합니다.

결론적으로, 현재의 스펙은 데이터 분석 직무에 적합하나, 추가적인 자격증 취득과 실무 경험을 통해 경쟁력을 더욱 높일 수 있습니다. 자기소개서와 이력서의 내용을 보강하여 지원하는 직무에 맞춤형으로 준비하는 것이 중요합니다.

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스텔라stella
코주임 ∙ 채택률 86%

안녕하세요.

국가공인 데이터 분석 준전문가 (ADsP)와 같은 쉬운 시험을 한 번 짧게 한 달 정도로 빡세게 준비해 보시는 것을 권합니다. 고전적인 정의이긴 하지만, 적어도 시험을 통해 공부해야 하는 전체의 기술적 범위를 잡을 수 있기 때문입니다.
이후에 모자란 부분을 조금씩 채워나가면서 포트폴리오를 만드시는 것을 권합니다.
 
그리고 R, Python, SQL을 미리 배워놓는다 해도,  회사가 신입사원에게 큰 역량을 기대하지는 않습니다. 실제 경험도 해보셨으니 , 다양한 산업군에서 포트폴리오를 챙기시길 우선 권해드립니다



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스텔라stella
2024.11.02
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