AI 시대의 핵심 인재는 데이터를 잘 활용하는 사람입니다.

AI가 발전함에 따라 관련된 직무 중 하나인 데이터 분석가에 대한 질문들도 많아지고 다양해졌습니다. 그 중 데이터 분석가를 어떻게 시작할수 있을지에 대한 질문이 많은데요.

테크 분야나 금융 뿐만 아니라 다양한 산업에서 데이터의 역할이 중요해지고 있는 만큼, 이 글을 통해 데이터 분석가로 잘 성장하는 방법에 대해 이야기해보고자 해요.

1.
데이터 분석가로 성장하기 위해서는
먼저 자신이 일하고자 하는 산업에 대한 호기심과 그에 따른 사전 조사가 꼭 필요합니다.

산업에 관련된 도메인 지식이 필요한 이유는 이렇습니다.

데이터 분석가는 산업별로 트랜드의 변화를 꾸준히 자주 관찰하고, 이를 바탕으로 자주 사용하는 데이터 분석 기법을 상황에 맞게 적용해야 하기 때문입니다. 예를 들어, 금융 분야에서는 경제 지표의 변화인 금리의 추이를, IT 분야에서는 다양한 플랫폼이나 마켓의 변동성을 주시해야 합니다. 또한, 목표하는 회사의 장기적인 목표와 비즈니스 모델를 이해하는 것은 내가 가진 데이터 분석 역량을 적재적소에 활용할 때 크게 도움이 됩니다.

2.
분석가에게 필수적인 능력에는 무엇이 있을까요?

먼저 분석에 필요한 기술적 능력, 즉 하드 스킬이 있습니다.

하드 스킬에는 크게 두가지가 있는데요. 데이터 분석에 관련된 도구 활용능력(예: 엑셀, SQL, 파이썬)과 통계 & 수학 활용 능력이 있습니다. 분석가가 데이터를 정확하게 분석하고 해석하기 위해서는 데이터 도구들을 꾸준히 익히고 또 사용해보아야 합니다. 코드를 직접 만들고 고치거나 변경하는 방법도 있지만, 현재는 더욱 편리한 도구들이 등장하고 있습니다. (클라우드, BI 도구 등).

개인적으로는 AI, 머신러닝과 같은 최신 기술 트렌드에 대한 이해도 중요하지만 모두 다 한번에 배울 필요는 없다고 봅니다. 이러한 기술적 스킬을 익혔을 때의 장점은 바로 하나의 스킬을 익히면 다른 하나로 확장하는 데 큰 도움이 된다는 점입니다. 또 기초 통계와 수학을 공부하는 것은 분석 결과의 정확성을 높이고, 복잡한 데이터를 객관적으로 해석하는 데 도움이 됩니다.

3.
분석가로서 기술적 능력만큼 중요한 스킬이 바로 소통과 대인 관계 능력,

또는 소프트 스킬입니다.

효과적인 커뮤니케이션 능력은 분석 결과를 여러 사람들에게 전달하는 데 효과적입니다. 또한, 비판적 사고와 문제 해결 능력은 복잡한 데이터에서 핵심적인 인사이트를 도출하는 데 중요합니다. 또 다른 직무와의 협업 능력도 중요한데, 다양한 부서와의 긴밀한 협력을 통해 보다 풍부한 데이터 분석 결과를 얻을 수 있기 떄문입니다. 이러한 소프트 스킬은 기술적 능력과 결합하여 분석가의 전반적인 역량을 강화해주고 다른 직무로의 확장도 가능하게 합니다.

4.
데이터 분석가로서 지속적인 학습과 네트워킹은 성장에 필수적입니다. 온라인 코스, 웨비나, 워크샵 등을 통해 다양한 분석 기술과 도구를 배우는 것이 중요합니다. 또한, 오프라인, 온라인 커뮤니티에서의 적극적인 네트워킹을 통해 서로 새로운 생각과 경험을 공유하고, 더 넓은 연대를 만드는 것이 좋습니다. 각 도메인 전문가들과의 교류는 새로운 아이디어와 방법론을 발견하는 데 도움이 되며, 경력의 발전에도 중요한 역할을 합니다.

5.
문과 출신, 비전공자 분들도 충분히 뛰어난 분석가가 될 수 있습니다.
그걸 어떻게 아냐구요?

저를 비롯한 제 주변의 멋진 데이터 분석가분들이 모두 증명하고 있으니까요.


데이터를 재미있고 가치있게 배울수 있도록
데이터리차드가 여러분과 함께하겠습니다.

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