데이터 직군

데이터 직군 큰 그림

데이터 분석가 채용 공고

키워드

• SQL
• 비즈니스 데이터 분석
• 통계 분석
• 도메인 지식
• 커뮤니케이션
• Business Intelligence
• 시각화
• 머신러닝을 통한 예측

주요 업무

• DB에 쌓인 데이터, 대시보드, 애널리틱스 도구 등을 통해 전사적 의사결정에 도움이 될 데이터 분석
• 가설에 기반한 데이터 분석
• 타 부서의 요청 데이터 처리(애드혹)
• 기획자적 성향 존재 (가설 검증 및 결론 도출)
• 대시보드 생성 및 관리
• KPI(Key Performance Indicator: 핵심 성과 지표) 설정
• 신규 이벤트 로그 설계
  • ex) 새로 추가되는 A 화면에서 회원가입하는 로그 추가

데이터 분석가를 하려는 사람

기획자, 마케터의 강점

• 비지니스에 관련해 데이터 분석, 목적을 위해 어떻게 데이터를 활용해야 할지
• 전략, 실행 부분

학생, 교육을 통해 커리어 전환을 하는 사람의 강점

• 프로젝트, 공모전을 통해 프로그래밍, 머신러닝 모델링에 더 익숙

데이터 분석가 주요 업무

1. 현황 분석 및 모니터링
   • 지표 정의, 지표 모니터링
   • Business Intelligence: 여러 데이터를 활용해 의사결정에 도움(지표 가공, 시각화 등)
2. 행동 개선
   • 서비스의 핵심 지표를 개선하고, 고객들의 행동 개선
   • 통계학
   • 인과 분석
3. 예측 (비즈니스/task에 따라 다름)
   • 현재 상황을 파악한 후, 예측

머신러닝 모델 만드는 것이 아닌 데이터 전처리 + 비즈니스 분석

회사마다 데이터 분석가의 정의가 다른 이유

1. 회사 비즈니스의 성숙도와 비즈니스의 유형에 따라 데이터 분석가의 역할이 다름
2. 기술의 발전으로 점점 새로운 지식들이 생김(딥러닝)

비즈니스에 대한 생각

회사에서 비즈니스에 대한 이해가 중요하다.

회사의 주요 서비스는?
주요 서비스를 수치화할 수 있는 지표는?
그 지표를 올리기 위해 어떤 행동을 해야하는지?

데이터 사이언티스트

• 작은 회사라면 여러 역할을 같이 할 수 있다.
• 데이터 분석 + 모델링까지 같이 수행
• 또는 데이터 분석가 역량과 데이터 엔지니어링 역량도 있는 사람

회사를 찾아볼 때, 면접볼 때 Tip

• 어떤 일을 주로 하는지 물어보기
• 비즈니스에 대해 고민해보고, 관련 질문해보기 (데이터로 어떻게 문제를 풀지)
• 직군 이름으로 결정하지 않기

Reference

• 카일스쿨 - Ep 2. 데이터 분석가의 현실. 취업하려니 회사마다 정의가 너무 달라요!! 정리해드립니다