취업/이과 고민

데이터 직무 코테는 개발자만큼 알고리즘 난도가 높지는 않습니다. 다만 기본적인 자료구조 이해와 파이썬 구현 능력은 요구됩니다. 많은 기업은 SQL 활용 능력과 데이터 전처리 로직 작성 능력을 더 중요하게 봅니다. 판다스 활용 집계 조인 결측치 처리 같은 실무형 문제가 자주 나옵니다. 코테 점수는 서류 통과 이후 1차 필터 역할을 하므로 일정 수준 이상은 반드시 확보해야 합니다. 알고리즘 고난도보다는 정확하고 빠른 데이터 처리 능력에 집중하시기 바랍니다.

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안녕하세요 멘티님! 답변드리겠습니다.

데이터 분석 직무의 코딩테스트는 개발 직군보다 알고리즘 난이도는 낮지만, SQL 역량과 데이터 핸들링  능력을 훨씬 비중 있게 봅니다.
주로 복합적인 Join이나 집계 함수를 활용하는 SQL 문제가 필수적으로 출현하며, 파이썬 역시 효율적인 데이터 가공 위주로 출제되는 편입니다. 코테 점수는 최소한의 실무 역량을 검증하는 Pass/Fail의 성격이 강하므로, 일정 수준만 넘기면 그 이후부터는 프로젝트 경험과 통계적 분석 역량이 당락을 결정짓는 핵심 요소가 될 것 같습니다.


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쿼리테스트가 주로많긴합니다. 기업마다조금씩다르긴한데 프로그래머스 고득점키트 레벨4,5 정도 나오는것들에(윈도우,섭쿼리,조인,집계 및 날짜함수) 지표 알아야할수있는것들(퍼널,코호트,a/b테스트) 이런 문제로 구성됩니다. 파이썬테스트면 판다스 넘파이등으로 데이터핸들링하는 문제들 나옵니다.

데이터 직무 코딩테스트는 개발 직군처럼 고난도 알고리즘보다는 SQL 활용, 데이터 처리&middot;분석 로직, Python 구현 능력을 보는 경우가 훨씬 많습니다. 코테 점수는 기본 역량을 거르는 역할이 크며, 최종 합격은 프로젝트 경험&middot;직무 이해&middot;문제 해결 과정 설명이 더 크게 작용하는 경우가 많습니다. 따라서 알고리즘 대비도 최소한으로 하되, 실제 데이터 다뤄본 경험과 풀이 과정 정리를 함께 준비하는 것이 가장 효과적입니다.

멘티님 안녕하세요, 데이터 분석 직군입니다. 사실 개발자 코테 만큼 절대적인 비중을 차지하는 것 같지는 않raw 데이터를 가공하고, 정규화 하고 등등 하신 다음에, 거기서 인사이트를 뽑아내는 테스트를 주로 봤던 기억이 납니다. 특정한 알고리즘을 만들라거나 그런 주제는 아니었던 기억이 납니다. 저희 회사는 코딩과 통계 분석 내용을 주로 평가하시는 느낌이었습니다.

지거국 통계학과 4학년이고 데이터 분석 직무 준비 중입니다.
학점은 3.6/4.5이고, SQL이랑 Python 프로젝트 2개 정도 경험했습니다.
기업 데이터 직무 코딩테스트가 개발 직군만큼 알고리즘 위주인지, 아니면 데이터 처리 중심인지 궁금합니다.!
코테 점수가 당락에 크게 영향을 미치는지도 궁금하빈다

지거국 통계학과 4학년이고 데이터 분석 직무 준비 중입니다.

학점은 3.6/4.5이고, SQL이랑 Python 프로젝트 2개 정도 경험했습니다.

기업 데이터 직무 코딩테스트가 개발 직군만큼 알고리즘 위주인지, 아니면 데이터 처리 중심인지 궁금합니다...

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데이터 직무 코테 수준 어느 정도인가요??

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