데이터분석가는 개발자처럼 야근이 많나요..?

1) 데이터 분석가의 야근 여부는 직장과 프로젝트에 따라 크게 다릅니다. 일부 회사에서는 프로젝트 기한 및 요구 사항에 따라 추가 근무를 요청할 수 있지만, 이것도 개인의 시간 관리 능력이나 상사와의 의사소통 방식에 따라 달라질 수 있습니다. 비교적 좋은 작업관리 툴을 사용하는 회사들은 우선순위를 설정하고 근무 시간 내에 처리할 수 있는 작업 범위를 파악하는 등의 방법으로 업무 부담을 줄일 수 있습니다. 2) 포트폴리오 구성은 투자자가 조사하거나 싶어하는 주제/기업/사회 문제 등을 중심으로 하며, 그 주제에 대해 데이터로 어떻게 인사이트를 제공할 수 있는지 보여줍니다. 이 때 SQL과 같은 쿼리 언어, 분석 도구, 시각화 도구 등을 잘 활용하면 더욱 좋습니다. 단순히 사용한 도구나 기술들보다는 "문제 해결"에 초점을 맞춘 접근 방식을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 일정 데이터셋을 가지고 어떤 문제를 해결하려 했는데 그 과정에서 어떤 방법을 사용했는지, 왜 그 방법을 선택했는지, 결과로서 어떤 인사이트를 도출할 수 있었는지 등을 중점적으로 보여주면 됩니다. SQL, 데이터 분석, 퍼널 분석, Tableau 등은 데이터 분석가가 필요로 하는 기본적인 스킬입니다. 그 외에도 Python과 R 같은 코딩언어, 통계학 지식 및 머신러닝 알고리즘에 대한 이해도 유용합니다. 각 기업 별로 요구하는 역량이 다르므로 지원하고자 하는 직장의 JD(Job Description)를 잘 읽어보는 것도 중요합니다.