꿈을 찾는 사람에게 보내는 224 번째 편지

계란후라이 1037

취업하기 위해 데이터 분석 능력이 얼마나 필요한가요?

요즘 마케팅, MD, UX 디자인, PM 등 직무로 취업을 준비하고 있는 분들을 만나 이야기를 나누고 있습니다.

각자 직무는 다르지만 공통적으로 데이터 분석 역량에 대한 고민과 걱정을 가지고 있었습니다.

현존하는 거의 모든 직무에서 데이터 분석 역량을 요구하고 있습니다. 왜 그럴까요?

사람이 가지고 있는 동물적 직관에 의존하기엔 리스크가 크기 때문이죠. 물론 사람이 직관을 발휘하여 의견을 내고, 의사결정을 하기까지 그 사람이 보고 듣고 경험한 것이 머릿속에 저장되어 나오는 것이죠. 그러니까 엄밀히 말하면 직관도 100% 느낌이 아니라 경험이라는 데이터에 의거한 내용입니다. 다만, 사람의 머릿속 기억과 연산 장치를 얼마나 객관적으로 신뢰할 수 있는지가 문제죠. 아마도 기억과 연산을 더해 종합적인 판단을 내리는 일을 사람이 기계를 능가하기 어렵다고 판단하는 것이겠죠? 기계는 데이터를 눈에 보이게 저장하고 가공하니까 사람 머릿속보다 기계를 더 믿을 수 있다고 생각합니다. 사람은 눈으로 볼 수 있는 것을 더 신뢰합니다.

합리적인 의사결정을 위해 근거가 필요하여 데이터 분석을 중요하게 생각하고 있습니다. 의사결정은 모든 직무의 기능 조직에서 매일 일어나는 일이고, 합리적이고 싶은 마음도 누구나 갖고 있는 생각이기 때문에 오늘날 데이터 분석 역량을 거의 모든 직무에서 요구하고 있다고 생각합니다.

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그럼 데이터 분석을 얼마나 할 줄 알아야 할까요?

데이터를 얼마나 잘 다루어야 취업할 수 있을까요?

솔직히 이 질문에 현명한 답변이 무엇인지 잘 모르겠습니다. 항상 최저 기준을 묻는 질문이 답변하기 어렵습니다. 최소한의 기준이 무엇인지 궁금한 마음은 이해가 됩니다. 하지만 여러모로 건강한 질문은 아니라고 생각해요. 딱, 거기까지 준비해 보겠다는 심리 또는 잘 모르겠으니 정답이 알고 싶다는 마음을 이해는 하지만 스스로 고민해 보는 힘을 기르면 더 좋겠습니다.

학교에서 보는 시험 말고 인생에서 정답이 있는 문제는 거의 없습니다. 각자 해석하고 준비하고 싶은 만큼 노력하는 것이죠. 갑자기 잔소리가 길었습니다.

그림에도 불구하고 데이터 분석 역량 관련 기본이 되는 준비를 세 가지 키워드로 이야기해 보면 이렇습니다.

#통계 #엑셀 #시각화

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대단한 통계 지식을 의미하지 않습니다.

평균이 갖는 의미가 무엇이고, 시간의 흐름에 따라 데이터 추이를 봐야 하는 이유와 가설을 세우고 검증하는 방법 등을 배우면 충분합니다.

데이터를 저장해서 다운로드할 때 엑셀이라는 도구를 사용합니다. 원본 데이터를 가공하여 분석하는 과정에서도 엑셀을 가장 많이 사용합니다. 그러니 엑셀의 기본적인 활용 방법을 배우면 좋겠습니다.

분석한 데이터를 읽기 좋게 보여 주는 것을 시각화라고 합니다. 시각화 도구도 있지만 거기까지 배울 필요는 없고, 분석한 데이터 결과를 문서화해서 의사결정에 도움을 줄 수 있는 수준이면 충분합니다.