데이터 분석 포트폴리오

안녕하세요. 현재 노션으로 만든 이력서와 노코드로 만든 포트폴리오를 사용하고 있습니다. 둘다 공유드릴게요 :) 이력서: https://datarichard.notion.site/ 포트폴리오: https://pfdatarichard.carrd.co

안녕하세요 :) 데이터 분석 직무를 수행하는 개발자로서, 포트폴리오를 어떤 툴을 사용해서 만드는 것이 좋은지 고민이 되시나 보네요. 일단 데이터 분석 “관련” 개발자라고 말씀하셨으니, 몇 가지 경우로 나누어 설명 드리는 게 좋을 것 같습니다. 1. 데이터 수집/생성 및 정제, 보관 프로세스 기능 개발 : 우선 이 경우를 생각하신다면, 데이터베이스를 중심으로 기술스택을 가져가야 할 것입니다. 데이터 수집 및 생성을 위한 임베디드 SW나 크라우드소싱을 위한 관리 어플리케이션 (UX/UI 포함), 데이터 생명 주기 관리의 비용과 가용성을 확보할 수 있는 서버 아키텍처(클라우드 + 온프레미스), 필요한 데이터를 용도에 맞게 효율적으로 정의하고 관리하기 위한 데이터베이스 스키마 등의 개발업무가 있을텐데, 이를 표현하기 위해서는 텍스트와 다이어그램이 적절하게 혼합되어 있고, GIF를 통해 데이터의 흐름과 변환을 이해하기 쉽게 보여줄 수 있도록 도와주는 플랫폼을 사용하는 것이 좋겠지요? 저는 노션과 루시드 차트 서비스를 한 번 고려해보는 게 좋을 것 같아요. 2. 데이터 EDA 라이브러리 또는 대쉬보드 기능 개발 : 이 경우라면 현재 수집된 데이터를 총괄 관리하는 CDO (Chief Data Officer)를 위한 화면, 그리고 개별 구성원들이 같은 페이지에 있기 위한 공개 화면 등을 구분해서 만들 수 있는 것이 좋겠네요. 대개 공개적인 raw data를 제공하는 여러 소스들은 데이터 자체에 대한 설명이 불친절한 경우가 많고 규모가 크기 때문에, 사용자의 목적에 맞는 데이터일지 확인하는 작업에 상당한 시간이 소요됩니다. 이를 편하게 해줄 수 있는 직무능력을 보유하고 있음을 어필하고 싶다면, 제 경우에는 테이블 수와 컬럼 수가 많은 정형 데이터를 중심으로 화면별로 일반적인 설명 + 특수목적에 대한 대응 등으로 나누어 대쉬보드 웹사이트를 만들고 퍼블리싱 해놓을 것 같습니다. 물론 이 부분에는 해당 데이터의 퀄리티 및 한계점에 대한 평가가 꼭 들어가야 합니다. 그렇지 않으면 잘못된 결론으로 이끌 수 있습니다. 3. 데이터 기반 의사결정을 위한 정보 추출 및 리포트 기능 개발 : 이 부분은 데이터 애널리스트의 주요 아웃풋이라고 할 수 있고, 1번과 2번의 경우 이 아웃풋의 퀄리티를 보장하기 위한 작업이라고 보시면 됩니다. 이 경우에는 두말할 것 없이 아웃풋 리포트가 바로 포트폴리오가 되겠지요? 이 경우에는 PPT로도 충분하다고 생각합니다. 인터렉티브 리포트의 경우에는 정말로 고민해서 잘 만들어놓지 않으면 오히려 사용성이 떨어지는 경우가 많습니다만, 굳이 기술스택을 표현하고 싶다면 default값을 사용자가 최소한도로 바꾸는 선을 잘 찾아서 설정해 놓는 것이 중요할 것입니다. 이 부분에서 중요한 것은 결론, 제언, 그리고 액션 플랜입니다. 리포트는 상황 설명으로 그치지 않고, 의사결정까지 이어지게 하는 것이 목적이므로, ”이 리포트는 이러이러한 의사결정을 위해 작성되었으며, 해당 의사결정에 대해서 긍정적인 의견을 제시합니다“ 정도의 내용은 꼭 들어가야 하며, 이 의견에 대해서는 책임을 져야 합니다. 어떤 부분이 관심이 있으실 지 몰라 각각의 경우를 나누어 설명을 드렸습니다. 항상 본인의 직무와 방법에 대한 고민은 생산적인 것이며, 질문은 좋은 것입니다. 2024년 건승을 기원합니다!