데이터 분석가 커리어 만들기[#3 경험 ]

데이터 분석으로 커리어를 만들어 갔던 과정을 공유해보려고 합니다. 회사 부터 과정으로 일반적으로 크게 나누면 대기업에 취직하여 경험을 쌓아 가는 과정과 컨설팅, 분석 전문 회사 등에 취직하여 커리어를 쌓는 과정이 있다고 생각합니다. (뭐 다른 커리어 패스도 있겠지만 두 가지로 나누고 이야기 하려고 합니다.) 이중에서 저는 제 경험을 기반으로 후자의 케이스를 먼저 이야기하려고 합니다. 저는 처음 커리어를 컨설팅 업체에서 시작했습니다. 물론 빅데이터가 트렌드로 등장하는 시기여서 해당 업무를 아는 사람(?), 경험이 있는 사람은 별로 없었다. 빅데이터를 3V로 정의하던 시점이었습니다. ^^ 서두가 길었지만 커리어를 만들어가는 과정에서 제일 중요하게 생각하는 요소는 어떤 프로젝트에서 어떤 역할을 했고 본인의 것으로 어떻게 만들었는지가 중요하다고 생각합니다. 아래는 커리어에서 중요하다고 생각하는 요소를 나열해봤습니다. 1. 도메인 이해 - 데이터 분석을 할 때 필요한건 데이터 처리, 분석 과정 뿐만 아니라, 데이터에 대한 도메인 이해도, 데이터 이해 능력도 필요합니다. 도메인의 특성에 따라서 데이터의 상황, 케이스, 이상치, 분석 알고리즘 적용, 데이터 처리 등 이 달라집니다. 예를 들어서 금융쪽 데이터는 제 생각에는 가장 깔끔하게 정리 되어 있지만, 여러가지 규제의 제한을 받습니다. 이게 도메인 특성의 한가지라고 생각하시면 좋을 것 같습니다. 2. 과제 정의 - 시니어로 갈수록 중요한 요건인데 중요 과제에 대한 key word를 가지고 분석 과제를 정의 할 수 있는 능력이 필요합니다. 보통 어떤 분석 주제를 제공하기도 하지만 시니어의 경우 과제 정의가 분석의 시작이 됩니다. 3. 데이터 분석 프로세스 - 분석의 과정에 대한 이해를 하고 어떻게 과정으로 진행할 수 있는지 본인이 업무 정의를 할수 있는 수준은 되야 한다고 생각합니다. (프로세스는 나중에 한번 더 이야기 해보겠습니다) 4. 본인의 역할 - 프로젝트 전체적인 프로세스와 본인이 그 중 어떤 프로세스를 맡아서 진행했고, 어떤 역할로 어떤 문제를 해결했는지 100% 이해하고 설명할 수 있어야 합니다. 이게 주니어 일수록 아주 중요하다고 생각합니다. 5. 데이터 분석 능력 - 여러가지 말씀을 드리지만 데이터를 보고 이해도를 높여야 합니다. 데이터 분석 중 가장 중요하게 생각하는 부분이 저는 EDA라고 생각합니다. 데이터를 탐색하고 인사이트를 잘 찾을 수 있는 능력이 데이터 분석가의 기본 자질 이라고 생각합니다. EDA 분석 케이스는 나중에 한번 더 설명하도록 하겠습니다. 물론 EDA 뿐만 아니라 다른 분석 능력과 프로세스들도 중요하지만 이 부분은 많은 분석 과정을 통해서 경험으로 쌓아가야 하는 영역이라고 생각합니다.