비전공자를 위한 커리어 패스 강연 : 데이터 분석가란?

오늘은 빅데이터 분석 학회 BDA에서 진행되는 BDA JOB 데이터 직무 커리어 패스 첫 번째 섹션인 비전공자를 위한 커리어 패스 : 문이과 모두 환영이라는 주제로 든든 연사님께서 진행해 주셨다. 

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1. 데이터 관련 직무는 무엇이 있을까

 

데이터 직군에서는 모든 직군의 업무를 다 알아야한다. 다만 메인적으로 하는 일이 다른 것일뿐 거의 모든 업무를 진행한다고 생각해야한다. 

• 데이터 기획
  • 세션 ID를 잘 남겨두면 <사진 첨부할 예정>
• 데이터 엔지니어링
  • 분석에 용이하게 데이터를 가공하고 관리해야한다. 이러한 데이들을 매일 미리 집계해두면 성능적으로도 좋아지고, 추후에 데이터 관리하는데에도 용이하니까 부지런한 사람이 하면 좋을 직무이다. 
  • 정상 상품 수를 매일 집계하는 것을 snapshot 데이터라고 하는데 기준을 명확하게 세워야한다. 
• 데이터 분석
  • ?
• 데이터 시각화 
  • 대시보드로 보여주는 작업들을 자주 다룬다. (자주 사용되는 tool : 태블로)
  • 다양한 업무 담당자들에게 데이터에 기반하여 인사이트 설득하기
  • 숫자로만 보여주니 추이가 보이지 않기에 그래프로 표현이 가능하다.

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2. 데이터 분석가는 어떤 업무를 하는가

• 도메인 지식 + 기술적인 통계 분석 => 유의미한 결과 도출
• 문제 정의 -> 다양한 케이스 고민 -> 데이터 분석 -> 유의미한 결과 도출

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3. 잠재적 유저에게서 추출해야하는 데이터
    * 잠재적 유저란 예전에는 서비스를 이용했지만 지금은 이용을 안하는 유저를 의미한다. 

네이버 웹툰을 예시로 들자면

• 누구에게 쿠키를 줘야 추가로 소비를 할 것인지 추론한다.
• 고객 접속율, 접속 데이터 시간 등을 파악해서 고객이 가장 자주 들어오는 시간대를 파악해야 한다.
• 어느 시점에 쿠키 이벤트 광고 팝업을 띄워야할지 설계해야 한다.
• 쿠키를 얼마나 줘야 효과가 좋을지 분석한다.

=> 결국에는 모든 행동에는 비용이 발생하기 때문에 어떤 데이터를 구해야하는지 확실히 해야 한다.

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4. 데이터를 기획할 때는 어떤 것들이 중요할까

• <분석하기 용이한 데이터는 무엇일까> <어떤 데이터를 어떻게 쌓아야하며 분석하기 용이할까>를 항상 고민해야한다. 왜냐면 테이블을 조인할 때마다 비용이 많이 사용되기 때문이다. 
• 인팔라, 스파크 엔진과 같은 수많은 것들이 있는데 거기서 어떤식으로 할지 알아야하고, 복잡하다.
• 데이터 마트 고민

5. 도메인 지식이란?

• 패션 이코머스 (무신사 등)
  • 평균 상품 주문 건수를 카테고리로 나눠보면 반팔은 여름. 패딩은 겨울.에 잘 팔린다는 도메인 지식
  • 그런 생각도 없이 패딩이 여름에 안팔리니까 여름에도 광고를 하자라고 생각하는 것이 도메인 지식이 없다라고 하는것이다. 
• 최신 트렌드가 왜 바뀌는지 어떻게 바뀌는지를 알아야 좋다. 

6. 데이터 분석 취업, 채용

• 회사, 산업, 서비스에 관심을 가지고 입사 후 어떤 퍼포먼스를 낼 수 있는지 소개해야 한다. 
• 도메인 지식을 기반으로 프로젝트 경험이 있어야 한다.
• 자격증과 부트캠프는 그닥 도움이 되지 않는다. 물론 있으면 좋지만 프로젝트보다는 덜하다.

7. 역량과 성향

• 역량 skill
  • 회사는 어떤 '역량'을 원하는가
  • 나는 그 중 무엇을 가졌다고 설득할 것인가
  • 이를 위한 증거는 무엇인가
• 성향 
  • 어떤 사람을 원하는가
  • 나는 어떤 사람이라고 설득할 것인가
  • 이것을 위해 필요한 사례는 무엇인가
  • 지금 당장 친구들한테 전화하면 몇명이 올 것 같나요?
    -> 저는 친구를 좁고 깊게 사귀는 편이라 많지는 않지만 연락을 함과 동시에 조만간 볼 수 있는 친구들이 있습니다. 같이 도전하고 같이 미래를 꾸려나가는 친구들입니다. 그래서 그 친구들이 나올 것 입니다. 
    -> 몇명인지 궁금한게 아니라 너의 성향이 궁금하다~

8. 하드 스킬, 소프트 스킬

• <사진 첨부 예정>
• 비지니스 요구사항을 알아야 한다. 

9. 공고 보는 법

• 회사 소개
• 팀 소개
• 주요 업무
  • 회사에서 AB테스트를 한다고 해서 내가 해봤다고 해서 같은 업무일리 없다. 그래서 회사의 시스템과 상황을 알아보고 거기에 맞춘 업무 준비를 해야한다.
• 자격오건
• 우대사항

10. 데이터 분석은 대학원이 필수인가

• 데이터 분석 기술이 필수이지 학위가 필수는 아니다

11. QA
 
데이터 분석 인턴 채용 공고 질문입니다.  A/B Test와 통계적 검정에 대한 이해가 있는 분    이러한 문구에서 "이해"라는 말이 있는데 실제로 프로젝트 경험까지 요구하는 것인지, 혹은 단순 "이해"까지만 요구하는 것인지 궁금합니다.
 
이해 
- 내가 무엇을 알고있는지
- 더 앞으로 필요한것이 무엇인지
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금용쪽 도메인에서 가장 중요한 부분
- 여신, 투자가 무엇인지
- 인사이트 없는 대답 ㄴㄴ
- 그쪽 산업에 대한 지식 필요
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산업 도메인 결정에 어려움 -> 어떻게 결정 is good? 경험을 해야한다면 어떤 경험 is good?
- 어려움이 있다면 이해하기 쉬운 산업을 골라야 한다. 
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금융 감독원에서 만든 정책, 법에 따라야한다. 
그래서 이걸해야지 하고 하면 안되어서 규제가 많이 심함
금융은 숫자로만 데이터 분석한다 (모델링이 집약적이다.)
다른곳은 비정형 데이터가 많다. 

1. 산업 먼저 골라서 해당 산업에 관련된 포트폴리오~
2. sql python -> 산업, 문제정의, 시스템에 따라 달라서 산업과 내가 지향하는 세부 분야에 맞춰서
3. 데이터 분석 (메인) 이후 분석과 관련된 이력
4. 산업 지식 -> 로드맵.sh 사이트 참고
5. 이코머스 주문데이터 rfm 유저 세그먼트
6. 코딩 실력이 좋아야해. gpt를ㄹ 사용하더라도 지식알아야 활용할 수 있다.
7. ㄴ
8. 금융권 공고, 팀소개 업무소개, 등등 참고 하셔유~ 공모전 수상 ㄴㄴ~ 자신만의 커리어 로드맵 준비
 

1. 캐글, 공모전 (산업에 해당하는 공모전), 통계청
2. 학력 걸림돌 ㄴㄴ
3. 도메인 연관성이 있는걸 넣어야한다. *소개팅이라고 생각하야여함 . 이해관계가 있기때문에 연관되어있는것. 
4. 액션플랜을 잡아가듯이 컨설팅 해나가야 한다. 
5. 하드스킬, sql, py 소프트스킬 : 가설 수립, 인사이트 수집, 
6. 공고에서 원하는 바에대해서 역량과 성향에 대해서 논리적으로 -> 봉사 동아리 활동을 했어 -> 주무기 : 어디선가 데이터를 사용했을 거고 거기서 어떻게 데이터를 활용했는지, 고민 정리 = 데이터 정리.. 등ㄷ.ㅇ
7. 비판적 수용 * 데이터는 과거를 기반으로 논리적이고 그런것이기때문이다.
 
 
1. 인턴, 신입 역량 -> 연차별로 기대하는것이 있기떄문에 능동적으로 성장하려는
2. nosql, 클라우드 aws -> 금융 nosql nono~, 인터넷에 접속이 안되어있음..? 제한적이다. 산업부터 생각. 개발할때 nosql은 json을 잘 담을 수 있기 때문에 잘 쓰지 그 외에는 안쓴다. 
3.연사님께서 개발자로 시작을 하셨던데, 개발자로 시작하셔서 어떻게 분석 직무로 빠지게 되셨는지, 그리고 개인적으로 개발에 대한 지식이 추후 데이터 직무에 도움이 되셨는지 궁금합니다. 더하여 구체적으로는 Java 언어가 실제로 데이터 업무에 쓰였는지 궁금합니다.
-> 답답하면 내가 먼저 해보는 그런 성향이라 
4. 금융 산업(카드,이상거래) 데이터분석가를 희망하는 중입니다. 디지털 마케팅 회사에서의 장기현장실습과 금융 분석 관련 논문을 작성하는 활동이 도움이 될지 궁금합니다. +일 경험을 중요시하는 추세인데, 직무에 맞는 경험을 해야하는지 산업에 맞는 경험을 해야하는지도 궁금합니다. -> 사용자 패턴이 보인다. 이상 통지를 보다보면 끊임없이 관심을 가지고 있어야한다. 
5. 학점이 중요하다면 왜 중요한지 안중요하다면 왜 안중요한지 생각해봐라
6. 회사가 요구하는 역량에 대한 경험은 있지만 해당 경험들의 산업 도메인이 다르다면 해당 경험은 큰 강점이 되지 못할까요????? 하드스킬은 일치하지만 도메인이 다른 경우 -> 도메인부터 맞춰야한다. 
7. 금융권 증권, 카드 보험에 나뉘지기 떄문에 산업 잘 찾아보아요~
8. 데이터 분석 업무는 대체로 모든 회사에서 대외비일 것 같은데요 혹시 이경우 포폴에 어떻게 추가하시는지 궁금합니다 -> 무신사가 웹을 닫앗는지 뉴스~~ 데이터를 기반으로 설명할 수 있기떄문에 찾아보아요
9. 데이터 평가
10. ab 테스트는 해봤는데 도메인이 다르다라는 것은 냉장고의 문을 좌우 대칭, 좌를 크게 할지, ab테스트 이후에 프로덕트 가전 ab테스트를 해본것이 무신사 앱을 테스트를 잘 한다 할 수 있는게 아니다. 재배포, 사용자 패턴에 따라 달라질 수 있지만, 해당 산업에 맞춰서 도메인을 알아야하는것
11. 책을 많이 읽어봐라, 커뮤니케이션 방법, 사용자 이용
12. 모델링에서는 f1score 성능을 확인한다는 것은 분석한 결과를 바탕으로 만든 모델의 성능을 말씀하시는 걸까요?성능 측정 지표
 
은행에 취업하실때 sas base과 같은 자격증이나, 금융권 취업시 필요한 시험같은걸 준비하셨나요
-> 금융 3종 자격증