아티클 분석 및 요약(3) 2024.07.02

오늘 읽은 아티클은 [데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서]

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1649/

데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서 | 요즘IT

 

 

요약

데이터 분석가로 면접을 볼 때 지원자의 역량을 파악할 수 있도록 질문에 흥미로운 답변을 제시해야 한다. 프로젝트 경험을 얘기할 때 남들과 비슷한 프로젝트도 있지만 직접 수집해 본 데이터로 목표에 맞게 진행한 프로젝트 등으로 답변 제시한다. 그리고 데이터 분석 프로젝트에 관해 설명할 때 문제의 정의를 설명하거나 성공한 결과 뿐만 아니라 실패한 액션에서 배울점이나 개선점 등의 피드백, 분석 과정에서의 의사결정과 그 이유 등을 면접에서 어필하면 좋다.

 

주요내용

• 취준생에겐 어려운 '데이터 경험 쌓기'

지원자의 역량 평가 질문

1. 데이터 분석 프로젝트의 목적을 인지하고 있으며, 다른 사람을 설득할 수 있는가?

2. 문제를 풀기 위해 제한된 상황에서 적용할 수 있는 여러 방법의 장단점을 인지하고 있으며, 각각 최적의 방법으로 활용할 수 있는가?

3. 데이터분석을 통해 현 상황 해석뿐만 아니라 이후 액션을 통해 상황을 바꾸는 것까지 연결할 수 있는가?

• 면접을 재미없게 만드는 데이터 특징 3가지

데이터 : 데이터 분석 프로젝트는 '데이터를 수집하는 것'에서 시작한다. 준비되어있는 데이터를 분석하는 것도 좋지만 법과 저작권의 문제를 넘지 않는 선에서 직접 데이터를 수집해보는 것도 좋다.

목표 : '문제를 정의하고, 왜 그것이 문제가 되는지', '데이터 분석으로 나온 내용을 다른 구성원에게 효과적으로 전달할 수 있는지'도 중요하다. 

액션 : 데이터 분석가는 조직의 프로덕트나 서비스 분석을 통해 얻은 인사이트를 반영하는 액션을 만들어내야 한다. 

• 면접에서 어플하면 좋은 것

문제정의 : 데이터 분석 프로젝트에 관한 설명하면서 어필할 것

1. 데이터 분석으로 이 문제를 해결하고 싶었고

2. 이를 위해 구체적으로 이러한 가설을 세워 데이터를 수집했고

3. 이러한 방법으로 해결했다.

 

Actionable Insights : '결과가 이렇게 나와서 이런 액션을 했고, 이렇게 바뀌었습니다.'

실패한 액션이라도 '이를 통해서 어떤 것을 배울 수 있었는지', '왜 실패한 것 같은지' 등의 내용을 넣어서 답변하자

 

분석 과정에서의 의사결정 : 제한된 상황에서 각자의 장단점이 있는 여러 가지 선택지 중에서 최선의 결과를 만들어 내는 의사결정의 과정을 많이 연습하고 면접에서 어필하는 것이 필요하다.

• 면접이 더 재미있어질 수 있는 프로젝트 3개

내 문제 풀기 : 최근에 나를 고민하게 했던 문제를 정의하고, 이를 데이터를 통해서 해결하는 프로젝트 EX)게임이나 다어트

가상의 서비스 데이터 분석 : 자신이 최근에 사용했던 서비스 중 아무거나 선택하고 서비스에서 이익을 내는 과정(BM)이 어떠한지, 그리고 서비스에서 수집되는 데이터는 어떤 것이 있는지, 매출을 더 극대화하기 위해 혹은 더 많은 사람이 서비스를 사용하게 하기 위해 추가로 수집해야 하는 데이터는 어떤 것이 있는지 등을 설계하면 된다.

지표 설정+ 대시보드 구현 : 데이터 분석가의 업무 중 큰 비중을 차지하는 것으로 '쿼리 + 대시보드 만들기'가 있다. 엄청나게 큰 데이터를 멋진 BI 툴을 이용해서 보여주기보다 작은 데이터라도 지속해서 쉽게 추적할 수 있는 걸 보여주는 것이 중요하다.

 

핵심 개념

• 데이터 리터러시 역량

1. 데이터 수집 : 필요한 데이터를 빠른 시간 내 확보할 수 있는 능력

2. 데이터 관리 : 데이터를 분석이 가능한 형태로 구조화, 정제하는 능력

3. 데이터 가공 및 분석 : 데이터를 목적에 맞는 분석 방법을 사용해 의미 있는 결과를 도출하는 능력

4. 데이터 기획 : 데이터를 그래프, 차트 등의 시각화 형태로 표현하는 능력

5. 데이터 시각화 : 전반적인 데이터 간의 관계를 이해하고 데이터 활용을 위한 계획을 세우는 능력

• 데이터 : "분석 기술만큼이나 데이터 인프라, 활용력, 의사결정 문화, 거버너스가 중요하다"
• 목표 : '문제를 정의하고, 왜 그것이 문제가 되는지', '데이터 분석으로 나온 내용을 다른 구성원에게 효과적으로 전달할 수 있는지' 등 

액션 : 데이터 분석가는 조직의 프로덕트나 서비스 분석을 통해 얻은 인사이트를 반영하는 액션을 만들어내야 한다. 

 

용어 정리

• 데이터 리터러시 : 다양한 방식으로 데이터를 읽고, 이해하고, 사용하는 능력
• 거버넌스(governance) : 과거의 일방적인 정부 주도적 경향에서 벗어나 정부, 기업, 비정부기구 등 다양한 행위자가 공동의 관심사에 대한 네트워크를 구축하여 문제를 해결하는 새로운 국정운영의 방식
• API : Application Programming Interface의 줄임말. API는 정의 및 프로토콜 집합을 사용하여 두 소프트웨어 구성 요소가 서로 통신할 수 있게 하는 메커니즘입니다.
• BM : Business Model. 사업을 하면서 특정 아이템이나 서비스로 어떻게 이윤을 창출하는지 구성한 모델.
• MAU : Monthly Active Users. 특정 30일 동안 앱 또는 웹사이트에서 활동하는 순 유저 수를 식별하는 데 일반적으로 사용하는 측정 지표
• DAU : Daily Active Users. 일일 활성 유저는 24시간 동안 앱을 사용하는 순 유저 수를 의미.

 

 

 

취준생을 위한 자료이긴하나 면접위주의 자료인 듯하나 그 면접에 대한 설명도 다른 분야의 면접과 다를 것이 없음. 다른 분야에서도 그 업무에 관해 역량을 갖추는건 중요하고 질문에 답변할 때에 구체적인 해결 방안 등에 대해 답변하는 것은 타분야의 면접과 차이가 없음. 제목에 취준이라는 단어보다는 면접에 관한 언급이 있는게 더 정확한 정보전달이 될거 같음