직무 · 모든 회사 / 데이터분석가
Q. 디지털 헬스케어 희망하는데 적성
디지털 헬스케어 쪽 공부하고 있는 대학생 입니다. 미래에 유망하다고 들어서 뛰어들었습니다. 지금 한달 정도 데이터 분석에 관해 파이썬 크롤링 등 하고있는데, 하다 보면 답답하고 어렵게 느껴집니다. 원래 적성에 맞는 분들은 처음부터 잘 맞고 그런가요? 하다보면 괜찮아지는건가요? 솔직한 조언 부탁드립니다ㅠㅠ
2026.05.18
답변 5
방산러LIG넥스원코차장 ∙ 채택률 96%
채택된 답변안녕하세요. 솔직히 말씀드리면 데이터분석은 처음부터 “와 재밌다!” 하는 사람보다 초반에 답답하고 어렵다고 느끼는 사람이 훨씬 많습니다. 특히 파이썬, 크롤링, 데이터 전처리 구간에서 많이 막힙니다. 오히려 적성 있는 분들도 처음엔 “내가 이걸 왜 못하지?” 느낌 되게 많이 받습니다. 중요한 건 코딩 자체를 좋아하냐보다 “데이터로 원인 찾는 과정”이 재미있는지인 것 같습니다. 숫자 보고 패턴 찾고, 문제 해결하는 게 조금이라도 흥미 있으면 계속 해볼 만합니다. 한 달 정도로 적성 판단하기엔 너무 이른 시기라 작은 프로젝트 하나 끝내볼 때까지는 해보시는 걸 추천드립니다.
- PPRO액티브현대트랜시스코상무 ∙ 채택률 100%채택된 답변
디지털 헬스케어든 데이터 분석이든 처음 한두 달은 대부분 답답합니다. 특히 파이썬 크롤링이나 데이터 전처리는 “내가 뭘 만들고 있는 건지 감이 안 오는 구간”이 길어서, 적성 안 맞는 건가 고민하는 사람이 정말 많습니다. 오히려 처음부터 술술 잘 맞는 사람은 드뭅니다. 실제로는 “문제가 안 풀려도 계속 붙잡을 수 있는 사람”이 결국 실력이 붙는 경우가 많습니다. 특히 디지털 헬스케어는 단순 코딩만 하는 분야가 아니라 의료데이터 이해, 서비스 흐름, 사용자 관점까지 같이 보는 산업이라 처음부터 개발자처럼 빠르게 코딩하는 능력만 필요한 것도 아닙니다. 지금 단계에서는 속도보다 “에러를 읽고 해결하는 과정에 익숙해지는 것”이 더 중요합니다. 데이터 분야는 진짜로 시행착오가 공부의 대부분입니다. 다만 솔직하게 말씀드리면, 계속 공부해도 “문제 해결 자체가 너무 스트레스고 작은 성취감도 전혀 없다”면 방향을 조금 넓게 볼 필요는 있습니다. 디지털 헬스케어 안에도 데이터분석만 있는 게 아니라 기획, 운영, 의료기기 품질, 인허가, 서비스 관리 같은 직무도 많기 때문입니다. 꼭 AI 개발자만이 답은 아닙니다.
합격 메이트삼성전자코부사장 ∙ 채택률 82%채택된 답변멘티님. 안녕하세요. 새로운 분야를 배울 때 초기 한두 달은 문법과 데이터 추출법을 익히느라 가장 답답하고 어렵게 느껴지는 전형적인 정체기이며, 처음부터 코딩이나 데이터 분석이 적성에 완벽히 맞아 재미를 느끼는 사람은 극히 드뭅니다. 파이썬 크롤링은 웹 구조에 대한 이해와 복잡한 예외 처리가 필요해 초보자에게는 당연히 진입 장벽이 높을 수밖에 없으니 너무 낙담하실 필요가 전혀 없습니다. 지금의 답답함은 적성 문제라기보다는 도구의 미숙함에서 오는 필연적인 과정이므로 조금 더 시간을 두고 데이터가 가치 있게 활용되는 결과물을 만들어보시기를 권합니다. 지루한 데이터 수집 단계를 넘어 분석 모델을 설계하고 유의미한 인사이트를 도출하는 단계에 이르면 비로소 분석의 진짜 재미와 본인의 적성 여부를 명확히 판단하실 수 있습니다. 응원하겠습니다.
- 보보언삼성전자코대리 ∙ 채택률 57%채택된 답변
좋은 분야입니다. 적성은 처음부터 맞는 게 아니라 버티면서 작은 성취가 쌓일 때 조금씩 생깁니다. 한 달은 아직 너무 이릅니다. 크롤링 결과물로 실제 분석 미니 프로젝트 하나를 끝내보세요. 내가 만든 결과가 생기면 재미가 따라옵니다.
- 멘멘토 지니KT코상무 ∙ 채택률 64%채택된 답변
● 채택 부탁드립니다 ● 디지털 헬스케어와 데이터분석은 처음부터 “잘 맞는다” 느낌보다 처음엔 대부분 어렵고 답답하게 느끼는 경우가 훨씬 많습니다. 특히 파이썬, 크롤링, 데이터 전처리는 익숙해지기 전까지 시행착오가 정말 많은 분야입니다. 오히려 한 달 정도 했는데 어렵다고 느끼는 건 정상에 가깝습니다. 중요한 건 재미를 완전히 못 느끼는지, 아니면 어려워서 막막한 건지를 구분하는 것입니다. 데이터를 직접 다뤄보고 작은 결과라도 나오기 시작하면 점점 연결이 보이기 시작합니다. 디지털 헬스케어는 의료 데이터, AI, 서비스 기획까지 융합되는 분야라 단순 코딩만 잘한다고 되는 것도 아닙니다. 지금처럼 하나씩 경험해보며 적성을 확인하는 과정 자체가 아주 좋은 방향입니다. 꾸준히 하다 보면 분명 감이 잡히실 겁니다.
함께 읽은 질문
Q. 96년생 신입 금융권 ICT 취업준비
글을 작성하기 앞서, 글이 두서없이 진행될 수도 있는 점 양해부탁드립니다. 제 스펙은 아래와 같습니다. 지방거점국립대 소프트웨어학과 졸업 의료데이터 AI분석 연구실에서 학사 후 연구원으로 1년 근무 토익 985, 오픽 IH 보유 금융관련 자격증 : 테셋 S급 전공관련 자격증 : 정보처리기사,ADS 저는 대학교를 건강문제로 인해 2년 늦게 들어갔고, 28살 하반기에 졸업했습니다. 의료영상데이터 분석에 흥미가 생겨 대학원 연구실에 들어갔으나, 그곳의 분들과 맞지 않아 자퇴를 하게 되었습니다. 자퇴 후 블로그에 금융관련 포스트를 꾸준히 업로드를 하다보니 자연스레 금융권 취업에 대한 관심이 생겼고, 데이터분석 직무쪽을 준비해보고자 합니다. 현직자분들께 여쭤보고 싶은 점은 AI가 코딩을 대신해주는 시대에 데이터분석 직무의 전망은 어떤지와 어떤 자격증 혹은 로드맵을 거쳐서 금융권 데이터 분석직무에 종사할 수 있을지 여쭤보고 싶습니다.지방은행이라도 상관없습니다
Q. 인턴 두번에 대한 고민
현재 대기업 계열사이지만 자회사에서 6개월간 진행하는 현장실습을 하고 있습니다! 04년생 여자로, 4-1 재학 중입니다. 남은 한학기는 우선 휴학하려고 하는데 그 휴학하는 기간동안 제가 원하는 금융권 인턴을 해보는 게 맞는지, 차라리 그 시간에 자격증이나 공모전 등의 스펙에 집중하고 남은 한학기 학교를 다닌 다음 취준을 하는 게 맞을지 고민됩니다. 우선 금융권 데이터분석 직무를 목표로 하고 있으며, 현재 회사에서는 마케팅부서에서 SQL로 데이터 추출 후, 엑셀에 정리하여 엑셀로 된 데이터를 분석한 다음 기획까지 하는 분야를 담당하고 있습니다 사실 업무 외에도 다양한 부서의 업무도 가볍게 맡고 있습니다. 매출 관련이나 회원 수 등의 데이터를 통해 다음 프로모션이나 이벤트 등을 어떻게 기획할지 생각하는 쪽이라 제가 원하는 카드사 데이터분석 직무와 아주 조금은 결이 비슷하지 않나.. 생각하고 있긴 한데, 그래도 마케팅 쪽이고.. 또 제대로 된 파이썬을 쓰는 데이터분석 직무는 아니다보
Q. 데이터 분석가 취업 준비 고민
안녕하세요, 지거국 빅데이터학과 졸업예정자입니다. 데이터 분석가는 금융, 비전AI, LLM 등 세부 직무에 특화된 채용 공고가 올라오는데 도메인 지식이 없고 이력도 중구난방이라 실무 프로젝트 위주의 스마트팩토리(비전AI) 또는 금융 데이터 분석 부트캠프 참여를 고민 중입니다. 이력사항은 아래와 같습니다. 학점 4.17/4.5 학부연구생 - 비전 AI 연구 논문 2저자 등재 현장실습 인턴 3개월 - 시계열 예측 기반 대시보드 구현 교내 공모전 2회 수상 - 입지 분석, 경로 최적화 교외 공모전 2회 수상 - MaxEnt 모델링, 입지 분석 교외 공모전 참가(미수상) 2회 - 회귀 모델 기반 예측 KDT 부트캠프에 참여하며 2월부터 8월까지 6개월 동안 9-18를 할애하면 상반기 공채에 집중하지 못하고 하반기를 노려야 할 것 같아 걱정됩니다. 부트캠프로 도메인 특화 포폴 쌓는 게 현실적인지, 가진 이력사항만으로 상반기 도전해보는 것이 우선인지 같이 고민해주시면 감사하겠습니다!
궁금증이 남았나요?
빠르게 질문하세요.