#데이터분석가

웹개발에서 AI 데이터분석가 전향

현재 웹개발 3년차이고 AI 개발직무로 전향하고 합니다. 자바를 주언어로 다양한 sql 언어들을 사용해 왔으며 깊이 있게는 아니더라도 프레임워크들도 여러가지 다뤄왔습니다. 하지만 AI 개발은 파이썬이 주된 언어이고 현재까지 해왔던 실무랑은 전혀 다른 역량을 요구하는거 같아서 현직자 분들께 실제로 실무에서 필요 역량이 무엇인지 조언을 구하고자 합니다. 더불어 데이터분석가는 거의 기획전략이나 마케팅에서 필요로 하는 업무인듯하여 실질적으로 개발직으로 속하는지, 신입은 거의 뽑지 않는데 준비를 하는것이 맞는건지 의문이 들어 이부분도 조언을 구해요.

데이터분석가 학사 취득 여부

전문대 + 학점은행제로 학사를 딴 상태입니다 데싸 말고 데분은 학사로도 충분하다는데 이게 정규 대학 4년제 학사만 인정하는 걸까요? 전문대랑 학은제 과는 모두 컴공입니다. 정규 4년제만 해당된다면 일단 전산쪽 취업 후 회사랑 대학 병행하여 학위 취득해서 추후에 데분 준비하려고 합니다.. ㅜㅜ (2~3년 소요 예정)

데이터분석가(DA) 취업준비

사정상 늦게 입대하여 현재 군생활이 35프로 정도 남은 지거국 컴공 대졸자입니다. 데이터 분석가로 취업을 희망하여 준비해보고자 하는데 무엇부터 준비해야할지 또 어떤것들을 준비해야할지 막막하여 질문 올려봅니다. 찾아보니 파이썬, R, sql, excel, 대시보드 제작 등등 준비해야 할것이 많던데 지금부터 군 생활중에 우선적으로 할만 한 것이 무엇이 있을까요? 혹은 군생활 중에는 빅데이터 분석기사같은 자격증이라도 공부하면서 데이터 분석에 대한 전반적인 것을 공부해보는게 나을까요? 현재 파이썬, 자바 어느정도 다룰줄 알고 자격증은 정보처리기사 있습니다. 늦은 나이로 전역 후에 취업 준비생각을 하니 막막해서 글올려봅니다..

데이터분석가 코딩테스트

이번 넛지헬스케어 데이터분석가 포지션에 지원한 지원한 지원자입니다. 데이터분석을 할때 사용하는 정도의 코딩은 무난하게 가능하지만, 이전 채용과정에서 코딩테스트가 요구되어 질문올립니다. 혹시 데이터 분석가 코딩테스트가 프로그래머스 기준로 lv 어느정도에 해당할지 여쭤봅니다!

AI / LLM 전망

안녕하세요, 현재 26살 패션회사 대기업에서 신입 CRM마케터로 근무하고 있습니다. 근무한지 3개월 정도 되었으나, 업무에서 전문성에 대한 아쉬움을 느끼고 있습니다. 그래서 전공도 빅데이터 쪽이고, 이전 직장은 데이터분석가로 근무한 이력이 있어서 AI 소프트웨어 엔지니어로 이직을 결정하게 되었고, 최종 합격까지 받은 상태입니다. LLM에 대한 개발이 주로 이뤄지는 듯 하고 규모는 스타트업 정도 입니다. (20명 내외) 현재 고민 중인 내용은 결국 대기업 마케터 vs 스타트업 AI 개발자 로 나뉘고 있습니다. 스타트업 회사는 지인분께서 하시는 회사이고, 실력은 있는 것으로 알고 있습니다. 다만, AI 및 LLM 업계가 현재 거품이고 개발자마저 악재가 있는 것으로 알고 있는데 "사회 초년생" 이 "전문성"에 꽂혀서 대기업이라는 타이틀을 버리고 중소로 갈 만큼 AI 엔지니어의 전망이 밝을 수 있다고 보시는지, 현업 개발자 분들의 의견이 궁금합니다! 선택과 결정은 제 몫이겠지만, 사회적 분위기는 현업자 분들이 더 잘 알고 계실거라 생각합니다!

데이터분석가를 준비하는데 있어서

데이터분석가라는 직무를 이번에 알게되서 준비하려고합니다. 데이터분석가를 준비하는데 학력이 중요하다고 하는데 전문대컴공학력이 전부입니다. 학점은행제를 통해서 학사학위를 취득하는게 맞을까요 아니면 ADSP자격증을 준비하면서 데이터분석관련 공부를 하는게 맞을까요? 데이터분석가중에 데이터 엔지니어와 데이터사이언티스트도 있던데 검색하면 할수록 이해가 잘 안되는데 셋다 비슷한 직무일까요?

데이터분석가에서 데이터사이언티스트

안녕하세요 데이터사이언티스트를 희망하고 있는 25살 남자입니다. 현재 올해 컴공관련 전문대를 졸업한 상태입니다. 원래 백엔드 개발자를 희망하여 학교를 다녔는데 2학년 과정중 Python을 이용하여 데이터를 가공하고 머신러닝을 이용해서 결과를 도출하는 과정을 겪었습니다 과정을 겪으면서 데이터사이언티스트를 알게되었지만 학사나 석사 학력을 요구하는것을 알게됐습니다. 현재 전문학사 학력으로 데이터분석가는 준비할수 있다고 생각해서 여쭤봅니다. 데이터분석가로 취업을한뒤 경력을쌓아서 데이터사이언티스트로 전향이 가능한지 궁금합니다.

데이터직군 진로관련해서 고민입니다.

안녕하세요. 현재 25살입니다. 24년도에 컴퓨터관련학과 폴리텍을 졸업하였습니다. 재학시절 정말 많이 부족한 프로젝트만 경험해왔어서 사실상 포트폴리오는 없는 상황입니다. 그래서 스터디나 인강을 통해 다시 제대로 배울 생각입니다. 최종적으로 희망하는 직무는 데이터 사이언티스트 or ai개발자로 진로를 잡았습니다 둘 중 우선 데이터 사이언티스트쪽으로 진로를 생각하여 동일계열로 4년제편입을 준비하고있습니다. 데이터 사이언티스트 진로를 가는 여러 길 중 1. 4년제로 편입을하여 관련 공부를 한 뒤 포트폴리오를 준비해서 입사 2. 대학원까지 진학하여 깊이감있게 공부한 후 입사 3. 데이터분석가 or 백엔드개발자로 취업 후 경력을 쌓은뒤 이적을 하는 방법 이렇게 있다고 생각하였습니다. 현재 it시장에서 신입 채용시장이 많이 얼어붙었다 생각해서 편입을 선택한것인데, 편입을 멈추고 데이터분석가나 백엔드개발자로써 공부를 시작한 뒤 취업한 후 경력을 쌓고 이직하는게 맞는것인지 아니면 현재 신입시장이 어려우니 편입을 지속하는게 맞는지 모르겠습니다.

데이터분석가는 공공데이터는 다루지않나요?

안녕하세요.데이터 관련 학과에 재학중인 대학생입니다. 데이터 사이언티트스가 되고 싶긴 했지만 대학원은 갈 자신이 없어서 데이터 분석가가 되기로 결정했는데요. 제가 궁금한건, 데이터분석가는 매출관련 로그데이터만 거의 다루는것같은데.. 맞나요? 저는 공공데이터를 다루는게 재미있어서 관련공부를 해왔는데, 막상 매출,마케팅 관련 데이터를 보니 적성과 맞지 않는다는 생각이 듭니다. 또, 공공데이터나 다른 데이터를 다루는 곳은 없을까요..? 데이터로 매출이나 회사의 실적에 도움을 주는것 보다는 공공데이터로 실생활에 도움을 주는 일을 하고싶네요.. 이 말이 역설적인것 같기도 해서 고민입니다. 결국은 돈을 위해 분석을 해야하는것일 테니까요.. 그렇다면 , 데이터 분석가 라는 직무에 잘 맞지 않는걸까요? 진로 고민에 조언 부탁드립니다~

토스 데이터분석가 포토폴리오 작성(이직)

안녕하세요. 이번에 토스 채용을 보다가 데이터 분석가를 모집한다는 얘기를 보고 급하게 이것저것 알아보고 있는 석사생입니다. 토스 데이터 분석가를 위해 제가 포토폴리오를 적어야하는데, 제가 했던 경험으로는 의학 연구에 대한 데이터 분석으로 (회귀나, 전후 차이 등) 에 대한 경험과 사업의 전후 차이를 비교하는 통계밖에 내보지 못했는데요, 혹시 이런 것들로만 포토폴리오를 채워도 괜찮을까요? 또한 저는 토스를 입사하기 위해 요구하는 스킬도 채우고 싶은데 어떤 것들이 도움이 될까요?

회사 다니는게 너무 지치고 힘들때 조언

현재 중소기업에서 데이터분석가로 일하고 있습니다. 하지만 데이터분석일은 하지않고 거의 파이썬 개발일, 프로젝트관리 정도만 하고 있습니다. 국가과제를 주로 하는 회사의 특성상 제안서가 떨어지면 그마저도 일이 없습니다. 복지도 줄어드는 것이 보입니다 지금 2년차고, 회사에 데이터 직무 선배는 커녕 개발자도 없습니다. 이직이 정말 간절한데, 회사에서 배운게 없어 포폴 할만한 것도 없고, 코테도 점점 자신이 없어 집니다. 배우고 성장하는게 중요한 사람인데, 먼거리 출퇴근할 때마다, 너무 괴롭고 눈물이 납니다. 주변에 이야기나눌 곳이 없어 이렇게 글을 남깁니다. 현재 sql, python 코테 준비하고 있고 판교, 성남으로 이직 준비하는데, 생각보다 요구하는 스펙들이 다양해 이직이 쉽지 않음을 느낍니다. 자신감도 떨어져 더 힘들게 느껴집니다. 전철에서 갑자기 울컥해서 두서없는 글 씁니다. 읽어주셔서 정말 감사드리고, 사회생활 선배님으로서 조언해주신다면 감사하겠습니다

it기획자 전망(중견기업에서 첫 커리어 시작)

좋은 기회로 이름이 꽤나 알려진 중견기업의 IT기획 직무로 채용이 될 것 같습니다. 그런데 저는 데이터분석에 관심이 있었고 데이터분석가가 되는 것이 꿈입니다. IT 기획에서 데이터분석 직무로 발전이 가능할까요? 데이터 분석이 하고싶다면 지금 온 기회는 미뤄두고 분석 쪽으로 다시 회사를 알아봐야 할까요? IT 기획이 엄청 뛰어난 자질이 있지 않은 이상 박봉이라고 인터넷에서 봤습니다.. 혹시 연차가 쌓였을 때 연봉은 어느정도 되는지 알려주실 수 있나요? 인터넷에서는 편차가 너무 커서 어떤 말이 사실인지 알 수 없어 이렇게 전문가분들 계신 곳에서 질문 드립니다. 난해한 글 끝까지 읽어주셔서 감사합니다.

머신러닝vs데이터분석 취준을 어디로 해야할지ㅠ당연히 사례와 함께 커피챗으로 상담해주실 분을 구합니다

안녕하세요 저는 현재 GNN,이미지분석 쪽으로 석사과정을 한 후 취준중인 취준생입니다. 다만 석사때 햇던 논문들의 수준이 제 마음에 들지않아, 과연 머신러닝 엔지니어로 취준을 햇을때 내가 경쟁력있을까?란 마음과 프로젝트를 하나는 GNN,하나는 이미지분석으로 하다보니 저스스로도 저만의 강점도 없고 공부의 깊이가 없다고 생각됩니다. 그나마 학부생때 참가한 첫 데이터분석대회에서 좋은 결과와 논문을 기반으로 분석을 잘한거 같아 차라리 이걸 메인으로 데이터분석가를 목표로 공부하고 취준을 해야할지,, 하루하루 너무 우울하고 남들은 제가 석사에서 좋은 결과를 못낼동안 멋진 논문도 쓰고, 대회에 나가 스펙도 쌓고, 국비교육이나 부트캠프로 프로젝트도 많이 하고,, 너무 제 자신이 초라하게 느껴집니다. 혹시 제 상황에 대해 컨설팅을 통해 어떤 직종으로 취준을 설정하고, 어떤 부분이 부족해 보완하면 될지 얘기해주실 분이 있다면 사례하며 온라인 혹은 오프라인 커피챗을 하고 싶습니다. 사람한명 살린다 생각하고 도와주시면 정말이지,,감사드리겠습니다,,

데이터분석가로 직무 변경시 포트폴리오

안녕하세요, 저는 약 5년간 이커머스 마케터로 근무하고 있고, 최근 이커머스 업계 데이터분석가로 직무 전환 시도중에 있습니다. 포트폴리오 관련하여 질문이 있습니다. 1. 1-1) 기존에는 마케터 직무였기 때문에 엑셀로했던 데이터 분석이나 레포트 정도는 부각을 할 수 있을 것 같은데 프로그래밍적인 부분을 녹일수가 없을 것 같습니다. 대신 개인 프로젝트에서 분석배경-분석과정-결과와 같은 형태로 프로그래밍을 활용한 데이터 분석역량을 좀더 현업에 가깝게 보여줄수 있을 것 같은데, 이런 경우 기존 업무해서 했던 포트폴리오와 개인 프로젝트를 별도로 나누어 보여드리는게 효율적일지, 아니면 한 포트폴리오 안에서 기존 업무 성과 > 개인 프로젝트 순으로 나열해서 보여드리는 것이 효율적일지 궁금합니다. 1-2) 좀더 근본적으로 포트폴리오와 프로젝트 차이가 무엇일까요? 앞서 말씀드린 것 처럼 현재 직무에서 이뤄낸 성과를 포트폴리오에 넣고, 이직처에 추가 어필할 수 있는 데이터분석 프로젝트를 프로젝트로 구분하는게 맞는건지 잘 모르겠습니다. ————————————————————————— 2. 광고에이전시 내 이커머스 팀에서 4년간 일하면서 브랜드 계정 케이스별로(신규 브랜드/메인 브랜드) 매출 성장을 큰폭으로 이뤄냈던 사례들이 여러개 있습니다. 사실 브랜드 계정도 너무 많고 매출을 점프업 시키는 방법론이 비슷한면들이 없잖아 있습니다. (상세페이지 최적화, 광고최적화, 이커머스 이벤트기간 활용 등) 이런 경우 가장 성장폭이 높았던 브랜드 3개정도만 녹이는게 괜찮을까요? ————————————————————————— 3. 노션으로 이력서+경력기술서 작성중에 있습니다. 그런데 오히려 노션으로 하게되면 오히려 포트폴리오나 프로젝트를 클릭해야되는 공수가 들기 때문에 불편하다는 글을 봤습니다. 노션 이력서+경력서에 포트폴리오/프로젝트 pdf를 따로 유첨해드리면 괜찮을까요?

인턴쉽을 할수있는 기회가 생길수있을꺼같은데

데이터분석가쪽으로간다고하면 인프라운영(DBA)와 웹/앱 분야여서 인프라운영을 선택하면 데이터분야를 공부하는데 도움이될까요?

데이터 수집 시스템 조언 부탁드립니다..

안녕하세요. 현재 데이터분석가 인턴으로 회사에 들어간지가 한달이 조금 넘었습니다. 현재 회사에서 분석이 아닌, 직접 데이터를 수집하는 작업을 하고 있습니다. 제가 분석만 하다보니, 데이터를 수집하고 저장하는 작업을 처음해보고 사수도 따로 없다보니 조언을 구할 곳이 없어서 이렇게 게시물로 조언을 요청드립니다.. 지식이 부족해 다소 어렵게 설명을 드려도 이해 부탁드리며, 제 글을 보고 “저 친구는 왜 저렇게 비효율적으로 하지? 이렇게 하면 좋을텐데”라는 생각이 드신다면 바로 댓글이나 쪽지 부탁드립니다. 제가 처음 올려봐서 쪽지 기능이 있나 모르겠네요.. 먼저, 간단하게 제가 진행하고 있는 데이터 수집 절차를 설명드리겠습니다. 1. 컬럼이 한개인 4GB가 조금 넘는 데이터를 수집 코드에 불러와야 한다. 해당 데이터에는 도메인 주소가 담겨 있다. 2. 내 수집 코드는 불러온 데이터를 한행씩 조회하면서 수집을 진행한다. 3. 한 행에 있는 도메인 주소에 순서대로 http 접속을 해서 해당 도메인 주소가 사전에 설정한 특정 조건을 만족하면, 해당 도메인 주소와 사이트에 접속해서 추출한 정수형 값을 DB에 저장한다. 4. 즉, 4기가의 데이터를 불러와 한 행씩 조회해가면서 실시간으로 데이터를 db에 수집하는 코드다. 5. 24시간 동안 코드를 돌리는 수집 예상 기간은 3개월 정도이다. 다음으로는 조금 구체적인 진행 사항을 말하겠습니다. 밑에서부터 길어지니, 바쁘신 분들은 위에 주요 절차만 보시고 조언 주시면 감사하겠습니다. 1. 파이썬만 사용할 줄 알기 때문에, 파이썬을 사용하여 class로 만들어 수집 코드를 짰다. 2. 데이터의 양이 많아서 메모리 부족 오류가 빈번하게 나타나, 하둡과 아파치 스파크를 이용해봤다. 내가 조회할 데이터 파일을 하둡 HDFS에 업로드 한다음에, 아파치 스파크 클러스터를 구축했다. 그리고, pyspark 모듈을 이용해 파티션을 나눠 데이터를 불러왔다. 파티션으로 받아온 값을 리스트로 변환하여 순서대로 해당 도메인 주소로 접속하는 반복문을 진행하면서 데이터를 수집했다. 즉 파티션으로 데이터를 쪼개서 1번 파티션부터 n번 파티션까지 각각 파티션 내부에 도메인 주소 리스트가 반복문을 진행된다고 보면 된다. 각 파티션이 다른 파티션으로 전환되는 과정도 반복문으로 처리했다. 하나의 파티션 마다 내가 만든 class(도메인 리스트를 인자로 받는다)가 한번씩 실행된다고 보면 된다. 3. 수집 속도가 너무 느려서 class에 있는 수집 메소드를 멀티 스레드 방식을 이용해서 수정해주었다. 수집 속도가 매우 빨라졌다. 4. 기존에는 aws의 클라우드 db(dynamo db)를 사용했지만, 과금 문제로 인해 로컬에 db를 설치하기로 했다. 쓰기 속도가 매우 빠른 redis db를 선택했다 5. 위에서 설명한 반복문을 돌면서 조건에 일치한 도메인 주소와 정수 값은 한 행씩 redis db에 key(도메인주소) value(정수값) 형식으로 저장하도록 코드를 만들었다. 이 과정도 class 내부에 포함되어 있다. 6. redis는 on memory db이기 때문에 대용량 데이터를 영구적으로 저장하고 분석하기에 적합하지 않다고 판단해서 1시간마다 redis에 있는 데이터를 postgresql db로 옮겨주는 코드를 따로 만들었다. postgresql db에 미리 redis에서 옮겨갈 테이블을 생성해두었다. redis의 key였던 도메인 이름을 첫 번째 필드에 프리이머리 키로 저장했고 value인 정수 값을 2번 째 필드에 값으로 넣어줬다. 그리고, 마지막 필드에는 자동으로 데이터가 저장될 때, 현재 시간이 넣어지게 테이블을 만들었다. 총 3개의 열로 구성된 테이블에 1시간에 한번씩 redis에 저장해두었던 데이터가 옮겨간다고 생각하면 된다. 7. 처음 redis에 데이터를 저장할 때 ttl을 설정해서 1시간 10분이 지나면 redis db에서 데이터가 자동으로 소멸되도록 설정했으며, 만약 postgresql에 중복된 데이터가 들어간다면 자동으로 무시하고 다음 작업을 진행하도록 테이블 설정을 해줬다. 즉, 실시간으로 데이터가 수집되고 자동으로 시간이 지나면 데이터가 소멸되는 redis db에서 1시간마다 한번 postgresql로 옮겨주는 코드를 따로 만들었다. 8. 수집 코드를 spark-submit 명령문으로 실행해주었다. spark-submit 명령어 앞에 nohup을 해줘서 백그라운드에서 코드가 실행되게 해줬고, 로그 결과를 따로 파일을 만들어 저장되도록 했다. 그리고 파이썬 실행 파일 내에서도 로그를 입력하는 코드를 만들어서, 도메인의 http 접속이 성공했는지의 여부를 로그 파일에 실시간으로 입력되도록 했다. 예를 들어, http 접속이 잘 된 도메인 주소는 로그에 “INFO 도메인 주소: success” 이렇게 기록하고, 타임아웃 에러, 접속 에러, redirect 오류, db 저장 오류는 모두 종류별로 예외 처리해서 로그에서 기록되도록 코드를 구성했다. 파이썬에서 자체적으로 로그를 기록한 파일은 수집코드를 실행하면서 파티션이 전환될 때마다 하나씩 생성된다. 이제 이렇게 제가 실행할 코드는 24시간 내내 수집을 진행하는 코드 하나와 1시간에 한번 데이터를 옮겨주는 스케줄러 코드로 총 2개가 됩니다. 저는 이 코드와 수집 환경을 만들기 위해 모두 도커를 활용하였으며, 사용한 컨테이너와 부가 설명은 다음과 같습니다. spark-master: 하둡과 스파크 클러스터를 구축하는 컨테이너로 standalone모드로 spark-summit 명령어로 파이썬 파일을 실행해주었다. --conf 옵션으로 메모리, 하트비트 간격, 파티션 수 를 지정해주었다. 스파크와 하둡을 처음 사용해봐서 약간의 개념만 있는 상태에서 돌려보니 아직도 세부 설정을 제대로 이해하지 못했다. 결국 worker를 1개 생성해서 파이썬 파일을 처리하도록 하였다. 현재 대다수의 오류가 이 컨테이너에서 발생한다. redis: spark-master에서 실시간으로 실행되고 있는 수집 코드에서 선별된 데이터들이 redis 컨테이너에 있는 redis db에 저장된다. postgresql: 1시간에 한번 redis에 있는 데이터를 옮기기 위해 postgresql 컨테이너를 생성했다. schduler: 1시간에 한번 postgresql 컨테이너에서 작동하고 있는 postgresql db에 redis 데이터를 옮겨주기 위한 스캐줄러 코드를 실행할 컨테이너다. redis-monitor: 실시간으로 redis db를 모니터링 하기 위해 redis-monitor 컨테이너를 생성하여 웹에서 모니터링 툴인 Redis-Stat에 접속한다. postgre-monitor: 마찬가지로, 실시간으로 postgresql db를 모니터링 하기 위해 생성한 컨테이너로 웹에서 Pgadmin4를 사용할 수 있다. 이렇게 총 6개의 컨테이너를 생성하여 내 수집 코드를 실행했는데, 여기서 많은 문제가 발생했습니다. 제가 가진 의문과 문제를 나열하자면 다음과 같습니다. 1. 먼저, 수집 코드를 실행한 다음에 스케줄러 코드를 실행해주었는데, (서로 독립된 컨테이너에서 실행) 두 코드가 DB에 동시에 접속할 때, 충돌이 일어날 가능성이 있지 않을까? 2. 수집 코드를 실행하고 몇분이 지나면 터미널이 먹통이 되고, 코드가 더 이상 실행이 안되는 일이 빈번하게 발생한다. 너무 많은 자원을 사용하고 있어서 그런건가.. 컴퓨터 사양이 안좋아서 그런건가 원인을 잘 모르겠다.. 3. spark-submit 로그를 보면 내 노트북에서는 안그러는데, 대용량 파일을 불러오는 과정에서 파티션 별로 데이터를 정리할 때 오류가 빈번하게 발생한다 . executor가 통신이 안된다는 경고 메세지도 자주 나오고, 특히, Remote RPC client disassociated 라는 오류가 가장 많이 나온다. 내 컴퓨터보다 높은 사양의 클러스터를 구축하려고 해서 그런가. 검색해보니 네트워크 문제이거나, 컨테이너에 할당한 자원을 초과해서 그런거라고 한다. 대용량 데이터를 불러오는 다른 방법을 강구해봐야되나 고민하고 있다. “그래서 요점이 뭐야” 라고 물어보신다면, 저는 현직에서 활동하고 계신 데이터 엔지니어, 백앤드 개발자 분들이 제 글을 본다면 “아니 굳이 왜 그렇게 하지? 이렇게 쉬운 방법이 있는데” 또는 “저기서 이렇게도 해봤나?, 이러면 안정적으로 코드를 돌릴 수 있을텐데”라는 반응으로 갈릴 것 같다고 생각합니다.

데이터분석가 통계 공부 방법 질문 드립니다!

안녕하세요, 현재 데이터분석가를 꿈꾸고 있는 대학생입니다. 현재까지 인공지능이나 데이터 분석 프로젝트 등등 활동을 계속 해왔는데 통계를 안다면 조금 더 풍성한 분석을 할 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 그래서 선배님들께 한 번 여쭤보고 싶습니다. 데이터분석에 통계를 적용하고 싶은데, 어떤 방법으로 통계를 공부하는게 좋을까요? 공부하신 강의나 책, 방법 등 추천해주시면 감사하겠습니다!

팀파트너와 역량 차이 극복 방법?

저는 입사 7개월차 신입 데이터분석가이자 인공지능 엔지니어입니다 데이터분석 자체를 회사에 입사하면서 처음 해봤고 제 유일한 팀파트너는 인공지능 석사까지 공부하고 경력도 있는 능력자입니다 저 혼자 프로젝트를 맡고 있다가 파트너가 중간에 합류하셨어요 파트너님이 합류하시면서 프로젝트 자체의 질은 높아졌는데 저의 업무량은 극도로 작아진 느낌입니다 대부분 제가 하던 일을 파트너가 빨리, 잘 처리해주니 결과적으로 제가 한 부분이 없어요 그리고 이 과정에서 소통이 부족한 탓에 파트너님이 한 결과물을 저는 묵묵히 복습하는 일만 하고 있는 것 같습니다 소통이 부족한 이유는 (1. 파트너님이 혼자서 일하시는 것에 익숙하신 것 같습니다. 2. 물리적으로 떨어져있습니다. 3. 한국어가 유창하시지만 외국인 분이셔서 코드에 대해 설명이 오래 걸립니다. ) 이런 상황이 지속되다보니 적극성도 많이 떨어졌습니다. 제가 할 수 있는 일은 계속 파트너님이 만드신 걸 복습하는 것뿐일까요?

신입 7개월차 데이터분석가

취업준비할 땐 뭐든 할 수 있다는 생각 위주였는데 회사에 들어와보니 아무것도 못하겠다는 생각이 많이 들어요 회사 업무도 잘 못하겠고 만약에 퇴사를 하더라도 그다음에 이직할 수 있을지 잘 모르겠어요 데이터분석을 회사 들어와서 처음 해보고 있는데 어렵고.. 앞으로 제 미래가 너무 불안합니다

개발 진로를 못 정하고 있습니다.

현재 3학년 1학기 복학까지 약 반년남은 상황입니다. 취업하고자하는 개발분야를 못 정해서 현직자들의 조언을 듣고싶어 글을 올립니다. 프론트앤드는 비전공자나 디자인쪽에서 넘어와서 그만큼 블랙시장이라는 말이 많아서 신경쓰입니다. 백엔드는 취업자에게 들으니 야근을 달고산다고 오지말라고하고.. 원래는 AI에서 머신러닝 엔지니어나 데이터분석가를 정하려고 했으나, 석사 학위가 대부분 필요하다고해서 접었습니다. SI업계는 더더욱 아니라고하고... 어딜가든 좋은 시장이라는 소리는 찾기어려워서 고민이 많습니다. 현직자분들이 생각하는 유망있는 분야나 추천하는 개발 분야 있으면 답변 부탁드리겠습니다. 사소한 조언이라도 감사하니 답변부탁드리겠습니다.

대이터 분석가 신입 가능할까요?

현재 데이터분석가 준비중인 취준생입니다. 캠프를통해서 여러가지 포토폴리오 준비중인데 쉽지가 않네요. 데이터 분석가가 되기위해 가장 중요한건 무엇이라고 생각하시나요?

요새 마케팅에서 데이터분석가로 포지셔닝 전향을 많이하는데요! 다들 어떻게 생각하나요?

요새 마케팅에서 데이터분석가로 포지셔닝 전향을 많이하는데요! 다들 어떻게 생각하나요? 혹시 준비하고 계시다면 어떻게 하고 계신지 궁금합니다~^^