데이터 분석 직무 질문

DA 업무가 대학원 석사 이상의 학력을 요구하는 것이 아니라 통계를 기반으로 DATA를 분석하고, 고객의 비지니스 모델에 대한 에 대한 이해와 높은 수준이 필요하기 때문에 대학원 이상의 공부가 필요하다는 것이지만 특별히 석사 이상이 업무에서 절대적으로 필요한 것은 아닙니다.

언어는 SQL은 기본에 PYTHON 추가면 되고, 통계는 T-TEST와 회귀분석, COHORT와 FUNNEL 분석에다가 머신러닝까지 엑셀로 똑딱 수식 만들어서 대입만 하는 분석가 보다는 고객과 말이 통하고 소통을 잘하는 능력이 필수입니다.

규모가 작은 회사라도 업무를 체계적으로 배울 수 있는 기업이면 입사해서 많은 것을 경험하고, 경력을 쌓는 것이 가장 중요합니다.

데이터 분석 직무쪽에서 '석사'를 선호하는 것은 절대 아닙니다. 잘못된 정보입니다. 데이터 분석 직무는 실무 경력이 제일 중요합니다. 그리고 지금 당장 시장이 원하는 데이터 분석의 성향이 무엇인지 알아야합니다. 지금은 마케팅 데이터, 캠페인데이터, 유저분석, A/B 테스팅, 코호트, 퍼널, UTD 등과 같은 마케팅 데이터를 분석하고 실제로 growth에 도움이 되는 사람을 원합니다. 예를 들어 카드사 데이터 직무라면 RFM이나 카드를 쓰고있는 사람들에 대한 데이터, 그 데이터를 바탕으로 다른 카드 추천 등 입니다. 석사를 간다면 수많은 도메인과 분석기술들의 늪에서 빠져서 못나올 가능성이 높습니다. 가장 좋은 것은 데이터 분석 관련 인턴입니다. 저렇게 '석사'를 가는 것은 통계학이나 수학과를 나오지 못한 일반 경영학과나 어문계열들이 많이들 선택하는 루트입니다. 인턴이 어느 인턴인지에 따라 또 다르겠네요. 추가 질문 있으면 댓글주시기바래요.

안녕하세요

데이터 분석 직무은 석사를 선호하는게 맞기에, 저는 대학원 진학 추천드립니다.

인턴 위주의 경험을 쌓으셔도 되는데 한 번으로 부족할 수 있습니다.

안녕하세요.

길게 보자면 본인이 석사에 대한 생각이 있다면 석사를 취득하는 것이 유리한 면이 많습니다.

그렇기에 개인적으로는 석사를 취득하는 것을 추천드립니다.

화이팅입니다:)

음..단기적으로는 인턴십을 통해 실무 경험을 쌓는 것이 좋아 보입니다. 업계에 있으면서  실제 요구사항을 파악하고 인맥도 형성할 수 있지 않을까요? 그러다가 석사 과정의 필요하다면 그때 가도 늦지 않다고 생각됩니다. 만약 더 깊은 이론적 지식이 필요하다고 느끼면 그때 석사를 고려해보세요. 실무를 하면서 빅데이터에 사용되는 툴이나 아니면 기본지식들? 예를 들어 SQL, Python, R 등을 배워가면서 한단계씩 올라가는걸 추천드립니다.