학사 데이터분석 신입 역량

음 일단 부트캠프에서 하는 프로젝트 정도로는 데이터 분석 역량을 어필하기에는 조금 부족한 스펙이긴 합니다. 저는 추가로 이 과정 이후에 데이터 관련 공모전에 나가셔서 수상 경험을 하나더 만들어보시는것도 정말 괜찮다고 생각합니다. 그리고 가능하다면 인턴이나 현장실습을 통해 데이터 관련 직무를 체험하는것도 매우 괜찮을것 같습니다.

안녕하세요.

위 멘토분들이 잘 설명해주셨으니 조금 다른 관점에서 말씀드리겠습니다.

취업방향성을 어디에 두냐에 따라 조금 달라질거 같아요.

만약 중소, 중견을 취업하고 경력을 쌓은 후 대기업으로 점프업을 한다면 자격사항 및 프로젝트 경력 등을 조금 더 쌓으면 될 것입니다.

만약 대기업을 준비한다면 어학점수와 더불어 코딩테스트 및 인적성검사 등을 미리 준비해두어 해당 전형에서는 떨어지지 않게 해야합니다.

열심히 준비하고 있는 만큼 좋은 결과있을 겁니다.

화이팅입니다:)

안녕하세요. 위에 댓글에 답글들 달고 싶었는데, 시스템상으로 댓글을 못달게 되어있어서 여기에 다시 남깁니다. 데이터 분석 직무에서 중소나 스타트업에서 있던 경험이 물경력이 되지는 않는지 질문하셨는데, 데이터 분석이라는 업계자체가 중소와 스타트업에 몰려있습니다. 새로운 비즈니스가 생기고 기반한 데이터를 분석하고 폭발적인 성장을 이뤄나가야하니까요. 그리고데이터 분석 업무를 개발자 업무라고 보셔야합니다. 코딩이 들어가있기 때문인데. 코딩 업무는 원래 도제 관계라고해서, 사수와 부사수 간의 관계로 사수가 본인의 노하우를 전수해주는 방식이어야합니다. 인강을 보고 배우는 것도 가능하지만 현재 회사에서 존재하는 비즈니스 로직에 기반해서 코드를 짜고 성과가 나오는 경험 사이클을 돌리는 것 만큼 빨리 배우는 건 없는 것 같습니다. 

현재까지 진행한 프로젝트에 대해서 포트폴리오를 잘 정리해보시길 추천드립니다.

경험적으로 부족하다는 느낌은 들지 않는데 양보다는 퀄리티적으로 힘써보시는 걸 말씀드리고 싶네요.

안녕하세요. 데이터 분석이라는 광대한 범위안에서 허우적대는 학부생들과 취준생들이 많은 걸로 알고 있습니다. 데이터 분석가를 생각하는데 머신러닝을 해야합니까, 딥러닝을 해야합니까, 강화학습을 공부해야 합니까, 석사를 해야합니까, 통계학을 마스터해야합니까, 수리통계학을 해야합니까. 전부 오버스펙입니다. 

스펙이 있으면 좋은지 등도 전부 허상일 뿐입니다. 데이터 분석가에게 가장 중요한 조건은 
1. 데이터를 SQL을 이용해서 추출해올 수 있느냐. 2. 데이터를 Pandas를 이용해서 조작하고, 시각화를 할 수있느냐 3. 현재까지 내용을 바탕으로 회사의 비즈니스에 도움이 되는 가설을 세울 수 있느냐 4. 가설을 데이터를 바탕으로 '검증'이 아니라 '설득'할 수 있느냐. 5. 설득하기 위해 적절한 보고서를 만들 수 있느냐 6. 위의 내용들을 적절하게 수행하기 위해서 특정 도메인에 관심이 있느냐 (제조/마케팅/금융/의료) 7. 위의 과정들을 반복할 수 있느냐.

새로운 기술들이 나오고, 석사생들이 늘어가니 공부를 더 해야 한다고 하지만 그렇지 않습니다. 딱 위의 내용만 할 수 있으면 됩니다.