[비전공자_이야기] 데이터분석은 어떤 것을 공부해야 하는가

선요약

• 주니어의 관점에서 본 역량이며, 다른 사람 의견 또한 반드시 참고할 것을 추천한다.
• 데이터분석에서 필요한 것은 프로그래밍 언어와 배경지식으로 나눌 수 있다.
• 프로그래밍 언어는 회사 내에서 요구하는 환경에 따라 달라진다.
  • 정확한 모델을 요구하고, 신뢰성이 높아야 한다면 R을 사용할 수도 있다.
  • 딥러닝, 머신러닝, 타 프로그램과의 연결을 중요시한다면 Python을 요구할 가능성이 높다.
  • 데이터 인프라가 갖춰진 곳은 SQL 쿼리 작성 능력과 Tableau와 같은 BI툴 활용 능력을 요구할 가능성이 높다.
• 프로그래밍 언어가 우선순위가 나눠질 수 있는 것에 반해, 통계적 역량은 어디에서라도 필요하다.

 

내용

데이터분석이라는 분야가 핫해진 게 2010년대 후반이었지만, 아직까지도 채용공고를 보면 헷갈리는 부분이 많은 것 같습니다. 각 회사마다 요구하는 역량이 너무 다르기 때문에 입문자는 어떤 것을 공부해야 하는 지 갈피조차 잡기 힘든 상황이 펼쳐집니다. 저 역시 아무것도 모르는 상태로 '뭐든 배우면 나쁘지 않겠지!' 라는 안일한 생각으로 데이터분석에 발을 디뎠고, 현재는 그 죗값을 받고 있습니다.

개인적으로는 먼저 일하고 있는 시니어들이 보는 관점에서 준비하는 것이 가장 좋은 것 같습니다. 결국 면접을 가더라도 실무진하고 면접을 보고, 실무진의 의견이 채용에 많은 영향을 미치는 직무 중 하나니까요. 데이터 관련 일을 하면서 알게 된 사이트들이라 가슴이 많이 아프긴 하지만, 이 글을 보시는 여러분은 저와 같은 과오를 범하지 않으셨으면 합니다. 제가 추천하는 정보들은 아래와 같습니다.

• 데이터리안 : https://www.datarian.io/blog
• 데이터 리차드 : https://www.linkedin.com/in/data-richard/
• 데이터캠프 : https://www.datacamp.com/
• 유튜브 카일스쿨 : https://youtu.be/80OhxINx_nw

 

이러한 자료들이 절대적으로 맞다는 것은 아니지만, 현업에서 일하시는 분들의 조언과 데이터분석 커리큘럼들을 접하며 전반적인 분위기를 읽어보는 것은 생각보다 중요합니다. 실제 시니어분들이 실무 면접에 들어오시기도 하고, 그분들의 의견이 채용에 많은 영향력을 갖고 있습니다. 그분들의 말을 먼저 들어봐서 나쁠 건 없다는 게 제 생각입니다! 물론 유료인 곳은 신중하게 선택해서 들어보시길 바랍니다.

하지만 진리의 케바케, 회바회, 부바부 라는 말이 있듯이 각 회사에서 요구하는 데이터분석가 역량을 다를 수 있습니다. 예시를 들어볼까요. 처음 제가 일했던 곳에서는 빅데이터 플랫폼 국가 사업을 진행하는 곳이라 SQL을 사용해 여러 데이터와 결합하고 새로운 데이터를 만드는 등 ETL에 초점을 맞춘 역량을 요구했습니다. 반면 인턴으로 일했던 스타트업에서는 데이터를 추출하고 Tableau를 통해 대시보드를 만드는 등 다양한 역량을 요구했습니다. 대용량 데이터가 많아 쿼리를 효율적으로 짜서 빼내는 역량이 굉장히 중요했던 것으로 기억합니다.

이후 가시게 되는 분야가 마케팅, 프로덕트 쪽에 치중되면 가설검증 등과 같은 통계적 역량을 요구할 수도 있습니다. 추천이나 예측 등이면 머신러닝을 요구할 가능성이 높고요. 이럴 때는 R이나 Python 과 같은 프로그래밍 언어를 기초에서부터 지식을 쌓아와야 합니다. 사실 통계 관련한 지식은 어느 분야를 가더라도 중요한 것 같아요. 비록 취준생이 A/B 테스트 등을 해볼 수 있는 환경을 찾기란 쉽지 않지만, 무료로 풀려있는 강의 등을 찾아보면 간접적으로나마 그 일련의 과정이 어떤 지 알 수 있는 것 같습니다.

비록 어렵겠지만 다들 여러분의 길을 찾으셨으면 좋겠습니다.