Q. 스펙 부족한 부분

답변 4

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  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  인턴을 하시는 것을 적극 추천합니다. 일경험이나 현장실습도 도움이 되기는 하지만 이는 인턴과 비교하여서는 스펙의 정도가 낮습니다. 그리고 자격증 취득이나 교육이수보다 더 높은 수준의 스펙은 인턴이기 때문에 최종적으로는 이를 하시는 것이 맞다 사료됩니다.

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• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코상무 ∙ 채택률 100%

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  현재 방향이면 우선순위는 “금융권 데이터분석 직무와 얼마나 가까운 경험인가” 기준으로 잡는 게 좋습니다. 가능하다면 금융권 인턴이 가장 우선이고, 그다음이 대기업 데이터분석 인턴, 마지막이 일반기업 데이터분석 인턴 정도로 보시면 됩니다. 금융권은 도메인 이해를 중요하게 보기 때문에 카드·은행·보험·핀테크 데이터 경험이 있으면 이후 신입 지원 때 확실히 연결됩니다. 지금처럼 SQL·엑셀 기반 실무 경험도 충분히 의미 있으며, 여기에 Python과 시각화 역량만 보완되면 경쟁력이 훨씬 좋아집니다. 특히 pandas, matplotlib, 머신러닝 기초 정도는 꼭 해두는 걸 추천드립니다. 추가 스펙은 ADsP → SQLD → 빅데이터분석기사 순으로 준비하면 좋고, 캐글·데이콘 프로젝트 1~2개 정도만 제대로 정리해도 포트폴리오에 도움이 됩니다. 수상보다 중요한 건 “데이터로 문제를 어떻게 해결했는지”를 설명할 수 있는 경험이라 지금까지 해온 방향 자체는 괜찮은 편입니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코부장 ∙ 채택률 63%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 현재 스펙이 부족한 수준은 아닙니다. 오히려 중요한 건 방향성인데 이미 데이터분석 인턴 6개월 경험이 있다는 점이 꽤 큰 강점입니다. 특히 SQL 사용 경험과 실제 데이터를 가지고 기획까지 해본 경험은 신입 기준으로 경쟁력이 있습니다. 다음 우선순위는 가능하면 금융권 데이터분석 인턴이 가장 좋습니다. 금융 데이터 특성과 도메인 이해가 중요해서 업권 경험 유무 차이가 꽤 큽니다. 다만 금융권이 어렵다면 대기업 데이터 직무 인턴도 충분히 좋고, 중요한 건 Python 활용 경험을 추가하는 것입니다. 지금 가장 부족한 부분은 Python 기반 분석 경험과 결과물 포트폴리오입니다. 공모전 수상보다 실제 데이터 분석 프로젝트 2~3개를 제대로 정리하는 게 훨씬 효과적입니다. Pandas, 시각화, 간단한 모델링 정도까지 익히면 지원 폭이 확 넓어집니다. 수학과 전공에 SQL 실무 경험까지 있으셔서 방향만 잘 잡으면 충분히 가능성 있습니다.

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• 멘

  멘토 지니KT

  코상무 ∙ 채택률 64%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 현재 스펙이면 부족한 편 아닙니다. 대기업 계열사 6개월 인턴 자체가 이미 큰 경쟁력이고 SQL 실무 경험도 데이터분석 직무에서는 높게 평가받습니다. 다만 금융권 데이터분석은 대부분 Python 기반 분석과 시각화까지 요구하는 경우가 많아서 휴학 기간 동안 Pandas, Numpy, 시각화 정도는 꼭 보완하시는 걸 추천드립니다. 다음 인턴 우선순위는 금융권 데이터분석 인턴 > 일반 대기업 데이터분석 인턴 순으로 보시는 게 좋습니다. 금융 도메인 이해도가 실제 채용에서 꽤 중요하기 때문입니다. 공모전 수상보다 중요한 건 실제 데이터를 어떻게 분석했고 어떤 인사이트를 냈는지 설명 가능한 경험입니다. 금융 데이터 기반 개인 프로젝트 하나만 있어도 훨씬 좋아집니다.

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  반도체

  설계팀

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