직무 · 기아 / 데이터분석가
기아자동차 채용공고를 보고 궁금해서 질문드립니다. 해외법인 데이터분석 지원직무는 어떤 직무이며, 어떤 역량이 필요한가요? 채용공고에 담당업무로 설명이 되어있는데, 이해가 잘 안되네요.
2020.01.29
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사실 특정 회사를 희망한게 아니라 직무만 보고 구직활동을 해 왔기 때문에 회사에 대한 지원동기를 언급하기가 상당히 힘이 듭니다. 그래서 솔직하게 말을 하려고 하는데 예를들어, 저는 인사직무만을 바라보면서 구직을 했던 것이라 특별히 입사를 희망하는 회사는 없습니다. 그래서, 특별히 xxx여야 하는 이유는 없습니다. 하지만, 저 같은 경우는 일단 제것이 되었다 싶으면 애착을 가진다는 부존효과가 상당히 강한 편입니다. 그래서 봉급이 밀리면서도 폐업했던 회사를 쉽게 떠나지 못했고 제 핸드폰 역시 여전히 2g 폰입니다. 저는 다른 지원자분들 처럼 xxx여야 하는 특별한 이유는 없습니다. 하지만 저를 채용해 주시고 제가 xxx를 저의 집단으로 느낄 때 다른 어떤 사람들보다 강한 애착을 가지고 xxx를 위해 일할 것입니다. 라고 한다면 마이너스 일까용
현재 지방국립대 4학년 2학기 재학중이며 목표하는 쪽은 석유화학 업계 쪽이며 직무는 공정 및 설비 개선, 개발을 맡는 생산기술 엔지니어 입니다. 개인적인 사정으로 인해 큰 공백기(2년)를 가지고 이제서야 제대로 취업준비를 시작하게 되었기에, 갖춘 스펙이 전혀 없습니다. (어학, 인턴, 자격증 전무) 여기에 엎친데 덮친격으로 학벌과 학점도 낮은 상태라 걱정이 앞서는 상황입니다. (확실하지는 않지만, 전공평점을 보는 기업도 많다고 들었습니다.) 개인적으로는 최대한 빠르게 취업(19년 상반기)을 하려고 하는데, 현재 학점을 최대한 올리는 데에 매진을 해야하는지 조언 부탁드리겠습니다. (만약, 학점을 올린다고 한다면 내년 1학기까지 졸업유예를 해서 전체평점 최소 3.5 이상, 전공평점 3.4 이상을 목표로 합니다.) 아니면, 학점 보다는 어학능력과 직무관련 경험을 쌓아야 하는지 궁금합니다. 덧붙여 목표 직무와 관련된 경험 내지 활동으로 어떠한 것이 있을지 알려주시면 감사드리겠습니다.
사실 특정 회사를 희망한게 아니라 직무만 보고 구직활동을 해 왔기 때문에 회사에 대한 지원동기를 언급하기가 상당히 힘이 듭니다. 그래서 솔직하게 말을 하려고 하는데 예를들어, 저는 인사직무만을 바라보면서 구직을 했던 것이라 특별히 입사를 희망하는 회사는 없습니다. 그래서, 특별히 xxx여야 하는 이유는 없습니다. 하지만, 저 같은 경우는 일단 제것이 되었다 싶으면 애착을 가진다는 부존효과가 상당히 강한 편입니다. 그래서 봉급이 밀리면서도 폐업했던 회사를 쉽게 떠나지 못했고 제 핸드폰 역시 여전히 2g 폰입니다. 저는 다른 지원자분들 처럼 xxx여야 하는 특별한 이유는 없습니다. 하지만 저를 채용해 주시고 제가 xxx를 저의 집단으로 느낄 때 다른 어떤 사람들보다 강한 애착을 가지고 xxx를 위해 일할 것입니다. 라고 한다면 마이너스 일까용
현재 지방국립대 4학년 2학기 재학중이며 목표하는 쪽은 석유화학 업계 쪽이며 직무는 공정 및 설비 개선, 개발을 맡는 생산기술 엔지니어 입니다. 개인적인 사정으로 인해 큰 공백기(2년)를 가지고 이제서야 제대로 취업준비를 시작하게 되었기에, 갖춘 스펙이 전혀 없습니다. (어학, 인턴, 자격증 전무) 여기에 엎친데 덮친격으로 학벌과 학점도 낮은 상태라 걱정이 앞서는 상황입니다. (확실하지는 않지만, 전공평점을 보는 기업도 많다고 들었습니다.) 개인적으로는 최대한 빠르게 취업(19년 상반기)을 하려고 하는데, 현재 학점을 최대한 올리는 데에 매진을 해야하는지 조언 부탁드리겠습니다. (만약, 학점을 올린다고 한다면 내년 1학기까지 졸업유예를 해서 전체평점 최소 3.5 이상, 전공평점 3.4 이상을 목표로 합니다.) 아니면, 학점 보다는 어학능력과 직무관련 경험을 쌓아야 하는지 궁금합니다. 덧붙여 목표 직무와 관련된 경험 내지 활동으로 어떠한 것이 있을지 알려주시면 감사드리겠습니다.
답변 3
채택된 답변안녕하세요, 현업에서 빅데이터 분석 업무를 수행하는 멘토입니다. 일반적인 회사에서의 업무수행에 대해서 참고하시라고 자세히 설명 드리겠습니다. 1. 데이터추출 -> 2. 데이터가공 -> 3. 데이터시각화 등 eda -> 4. 데이터모델링 -> 5. 필요시 정규화/시스템 반영 회사에는 데이터베이스에 다양한 데이터가 축적이 되어있습니다. 해당 데이터베이스(요새는 하둡) 내에 접근하여 sql언어를 통해 데이터를 추출합니다. 그리고 NULL값 등 분석에 용이하게 데이터를 가공합니다. 현업과 커뮤니케이션을 하여 분석을 하는 경우가 많은데, 그냥 인사이트를 발굴하고 싶은 경우에는 데이터 시각화나 eda를 하여 보고서를 작성하는 경우가 있고, 실제 어떤 예측을 하고 싶다/ 고객의 이탈을 알고싶다 등의 '예측'에 대해서는 실제 모델링을 진행합니다. 과거에는 전통 머신러닝 기법을 많이 사용했었고, 요새는 deep learning을 많이 적용을 하고 있습니다. 그다음에 모델이 실제 의미가 있다, 실제 시스템에 반영이 되어도 되겠다 싶으면 IT쪽과 협의하여 시스템에 반영하는 사이클로 돌아가게 됩니다. 일반적인 회사에서의 분석이 이와같으니 참고하시면 좋습니다.
