직무분석 작성하기
해당 직군의 고객은 누구인지
- 1차 고객은 데이터 분석 결과를 기반으로 전략적 의사결정을 내리는 경영진 및 의사결정자가 해당할 수 있다.
- 2차 고객은 데이터를 이용하는 PO, 마케터, 운영조직 등이 해당할 수 있다. 데이터 분석 결과물은 내부 팀 또는 동료와 공유되어 협업을 위한 정보로 사용될 수 있다.
고객에게 제공되는 서비스(업무)가 무엇인지
- 1차 고객에게 제공되는 서비스
- 데이터 분석 및 시각화 : 데이터를 수집, 분석하고 이를 시각화하여 비즈니스 인사이트를 제공한다.
- 데이터 기반 의사결정 지원 : 데이터를 기반으로 의사결정을 지원한다.
- 2차 고객에게 제공되는 서비스
- 제품 개선 제안 : 데이터 분석을 통해 제품 이용 현황, 사용자 패턴 및 피드백을 분석하고 제품 개선을 위한 제안을 한다.
- 광고 성과 분석 : 광고의 성과를 측정하고 광고 예산을 최적화하기 위한 데이터를 제공한다.
- 프로세스 개선 : 내부 프로세스 및 운영 과정을 분석하여 효율성을 개선할 수 있도록 제공한다.
1차/2차 고객에게 서비스를 제공(업무)하기 위해 나에게 필요한 역량은 무엇인지
- SQL을 활용한 데이터 추출 및 정제
- 데이터 시각화 툴(예: Tableau) 등 사용 경험
- 통계 지식, 데이터 분석 및 데이터 마이닝 역량
- Python, R 등의 분석도구 활용 역량
- 가설을 세워 A/B 테스트를 설계하고 진행해본 경험
- ML/DL 관련 분야에서 기초적 이해
- 데이터 분석 관련 도메인에 대한 이해
- 커뮤니케이션 역량
- 축적된 데이터를 기반으로 비즈니스 문제 발굴해본 경험
- 데이터베이스에 대한 지식
- 복잡한 문제를 해결할 수 있는 문제 해결 능력
- 프로젝트 관리 능력
나의 경력은 어떻게 바뀌게 될 것인가?
. 입사 후 1년 후, 3년 후, 5년 후 어떤 일을 하게 되고 어떤 직책을 기대하는지 작성
입사 1년 후
- 데이터 분석가로서 실제 데이터 관련 프로젝트를 경험해보고, 잘했던 점과 부족했던 점을 알아가며 더 성장을 위해 노력한다.
입사 3년 후
- 여러 프로젝트를 다뤄본 경험이 있으며, 프로젝트를 주도적으로 이끌어 본 경험 또한 쌓아간다. 실제 의사결정에 있어서 큰 역할을 할 수 있도록 한다.
입사 5년 후
- 프로젝트를 주도적으로 이끌며 새로운 비즈니스 문제를 발굴하고 이를 개선할 수 있는 개선 사항들을 데이터 프로젝트를 통해 의사결정자에게 제공한다.
또한 머신러닝, 딥러닝에 관련된 프로젝트를 경험해보며 데이터 사이언티스트가 되기 위한 경험들을 쌓아간다.
