Q. 데이터 분석 쪽으로 취업을 희망하는 학생입니다.

답변 3

• 

  코제트Cosette한국IBM

  코대리 ∙ 채택률 79%

  ---

  안녕하세요. 직무에 따라 필요한 역량은 조금씩 다르겠지만 기본적으로 실제 분석언어, 그리고 다양한 데이터 수집 및 정제프로세스에 대한 이해도가 중요합니다. 또한 데이터의미파악 및 보고서 작성능력이 필요한데요. 일단 공모전이나 활동은 충분히 잘 진행하고 계시네요. python은 가장 보편적으로 사용하고 R도 많이 쓰지만 금융권 같은 경우엔 데이터규모가 큰 만큼 spark나 sas를 사용할 수도 있고요. 그 외에 광고회사같이 GA를 쓰는 곳도 있고 Tableau 같은걸 쓰기도 하니, 어느쪽이 필요한지 우대하는지 찾아보시고 툴에 대해서 1,2가지 정도는 익히시면 좋습니다. 마케팅의 경우에는 상품기획부터 고객분석까지 포괄하기 때문에 마케팅 관련지식도 필요하겠네요~ 중요한건 실무에서 경험을 습득하는것이고 빅데이터 분석은 기본적으로 통계에 기반하여 생성되기 때문에 기본통계지식이 필요합니다. 경영학에서 통계학을 배우셨으면 다행이고요^^ 자격증은 SQLD SAS 같은 국제자격증이 있는데 , 공부목적으로 해보시려면 추천드립니다. 중요한건 실제 데이터를 확보하고 가공해서 인사이트를 만들어 내는걸 해보는게 도움이 되니 실무경험쪽으로 다양하게 해보시면 좋을거 같네요^^

  ---
• 

  CareerArchitect11번가

  코사장 ∙ 채택률 89%

  ---

  안녕하세요 :) 데이터엔지니어로 시작하여 풀스택개발자로 일하고 있는 10년차 멘토입니다. 데이터분석시장은 이론적으로는 약 10년전에 완성이 되었으나 실무에서는 수익모델을 찾기가 어려워서 지연되다가 최근들어서야 본격적인 조직구성이 이루어지고 있습니다. 따라서 관련 직무나 조직구성이 매년 계속 변하고 있고 기업에서 요구하는 역할도 조금씩 변화되고 세분화되면서 정착하고 있는 시기에 있습니다. 이렇게 혼란스러운 시기에는 특정영역만 잘하는 경력자가 존재하지 않으므로 범용적으로 더 깊게 공부한 데이터분석 석사출신이 채용이 많이 되는 편입니다. 약 5년 뒤에는 신입사원으로 채용하는 규모가 더 커질 가능성이 높은점을 참조해주세요. 애널리틱스와 마케터가 데이터 분석을 할 때에는 데이터는 도구이고 의사결정은 노하우와 지식으로 결정하게 됩니다. 기술을 도구로 사용하느냐, 기술로 최적화를 하느냐는 다릅니다. 내 강점이 의사결정에 있다면 목표취업 업계를 먼저 확실히 정하시고 해당 업계의 트랜드와 흐름을 공부하는 것이 우선입니다. 반대로 기술로 승부해야 한다면 데이터엔지니어의 기술스택을 확보해야 합니다. 공모전과 관련하여서는 데이터분석을 실증적으로 수행한 뒤 평가를 받는 캐글과 같은 대회이력과 수상이력이 큰 도움이 됩니다.

  ---
• 

  어니언슾SK하이닉스

  코상무 ∙ 채택률 73% ∙

  회사

  일치

  ---

  데이터 사이언스도 본인만의 전문 분야가 있으면 좋습니다. 단순히 데이터 사이언스 역량만이 아닌 반도체 공정 지식을 갖고 있는 데이터 사이언티스트 등.. 다른 분야와 접목시킬 수 있다면 더욱 좋습니다. 특히 애널리스트 마케팅 전략 분야에 관심이 있다고 하시니 경영학 스터디도 별도로 꾸준하게 하시면서 대학원 생각을 해보시면 어떨까 합니다.

  ---