[아티클 스터디] 데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까?
1. 아티클 요약 및 주요 내용
- 요약 및 주요 포인트
1. 코딩테스트란?
코딩을 통해 자신들이 배운걸 확인하는 단계가 '코딩테스트'으로
교육의 효과 및 역량을 확인할 수 있는 효율적인 방법이다.
개발자에게 필요한 역량을 확인하는 목적의 코딩 시험:
1) 주어진 데이터에서 문제를 풀어내는 코드를 작성하였는가
2) 코드가 정상적으로 작동하고 올바른 결과 값을 추출했는가
3) 컴퓨팅 리소스를 얼마나 효율적으로 활용했는가
4) 계산 시간은 어느정도 걸리는가
2. 데이터 분석가가 업무에서 하게 되는 것들
비개발자 직군으로 '데이터를 분석/활용하여 풀어내는 역할'
공고에서 자주 보이는 내용
- 데이터를 활용하여 현재 운영 중인 서비스/프로덕트의 고도화
- 데이터 기반 의사 결정을 위한 전략 및 분석 지원
- 전사적 목표 달성을 위한 가설 설정 및 이를 검증하기 위한 실험 설계 및 분석
- 인사이트 제공을 위한 지표 정의 및 대시보드 및 리포트 제작
- 새로운 가치 발견
데이터 분석 처리 예시
- 국내 사건사고 데이터 시각화 (서비스 고도화)
- 오바마 캠프의 A/B테스트 사례 (실험설계/분석)
- 서울시 심야버스 노선 최적화 (데이터 기반 의사결정 전략)
3. 기업 내 데이터 분석가의 업무
① 분석할 수 있는 데이터는 준비되어 있다.
② 서비스를 통해 풀고자 하는 문제를 명확하게 인지했다.
- 문제 정의
③ 복잡한 혹은 최신 논문에 나오는 데이터 분석 기법을 활용하지 않았다.
- 데이터 분석에 대한 이해
④ 데이터 분석팀 외에도 다양한 팀과의 협업을 통해 문제를 해결했다.
- 타 직군과의 협업
⑤ 특별히 어떤 툴을 썼다 하는 내용은 언급되지 않는다.
4. 정해진 답이 없는 데이터 분석가의 업무
이처럼 데이터 분석가는 데이터를 활용해 정해진 답이 없는 문제를 해결해야 합니다. 그리고 이러한 역량을 확인하는 데에는 정답이 정해져 있는 코딩테스트보다 과제 전형이 대체로 더 효과적
5. 코딩테스트와 데이터 분석
코딩테스트는 대상자의 기술 역량을 확인하는 데에 있어서 아주 효과적인 방법입니다. 그러나 데이터 직군의 경우, 지금까지 위에 설명한 것처럼 성공 사례를 만들기 위해 기술 외에도 코딩테스트로는 확인하기 어려운 다른 역량들 또한 필요하지만 당연히 코딩이 필요한 실무에서의 작업이 있기 때문에 데이터 분석가도 어느 정도의 코딩 역량은 중요
- 느낀점 및 의견
- 데이터 분석가에게 코딩테스트는 회사에 입사를 하기 위한 하나의 절차이자 해당 능력이 있는지 여부를 확인하는 기초적인 방법으로서는 필요하지만 비개발직군인 데이터분석가에게 매우 중요하다고 생각하지 않는다.
특히, 데이터 분석가는 코딩을 활용해서 데이터분석을 하고 이를 통해 ‘인사이트를 도출하고 문제를 개선하는 방향의 업무’를 하는 만큼 다양한 역량도 필요하기 때문에 개발직군처럼 코딩에만 딥다이브할 필요는 없다고 생각한다.
다만, 실무에서 활용하는 코딩 부분(라이브러리 등)에 대한 활용 방법은 정확히 숙지해야 한다고 본다.
- 데이터 분석가에게 코딩테스트는 회사에 입사를 하기 위한 하나의 절차이자 해당 능력이 있는지 여부를 확인하는 기초적인 방법으로서는 필요하지만 비개발직군인 데이터분석가에게 매우 중요하다고 생각하지 않는다.
2. 핵심 개념 및 용어 정리
- 핵심개념 : 데이터 분석가는 비개발직군으로 '데이터를 분석/활용하여 풀어내는 역할’을 위한 다양한 역량이 필요하다.
- 데이터 분석가의 업무
① 분석할 수 있는 데이터는 준비되어 있다.
② 서비스를 통해 풀고자 하는 문제를 명확하게 인지했다.
- 문제 정의
③ 복잡한 혹은 최신 논문에 나오는 데이터 분석 기법을 활용하지 않았다.
- 데이터 분석에 대한 이해
④ 데이터 분석팀 외에도 다양한 팀과의 협업을 통해 문제를 해결했다.
- 타 직군과의 협업
⑤ 특별히 어떤 툴을 썼다 하는 내용은 언급되지 않는다.
