안녕하세요. 산업공학을 전공하고 있는 학부생이며, 졸업 후 데이터사이언스 분야의 자대 대학원에 진학할 예정입니다.
현재 데이터 분석가·데이터 애널리스트 직무에 관심이 있으며, 그중에서도 금융회사에서 고객이나 서비스 데이터를 분석하는 직무를 목표로 생각하고 있습니다.
현재 금융 모바일 애플리케이션의 사용자 경험과 서비스 개선을 주제로 개인 연구를 진행하고 있습니다. 앞으로 연구, 프로젝트, 공모전, 인턴 등의 경험도 가능하면 금융 데이터 분석과 관련된 방향으로 쌓아 포트폴리오를 구성할 계획입니다.
자격증은 ADsP와 SQLD를 보유하고 있으며, 빅데이터분석기사와 정보처리기사도 준비할 예정입니다. 다만 아직 공모전이나 인턴 경험이 없고, 완성된 개인 프로젝트도 많지 않은 상태입니다.
현재 가장 큰 고민은 금융 데이터 분석가라는 큰 방향만 정했을 뿐, 구체적으로 어떤 직무와 역량을 목표로 준비해야 하는지 잘 모르겠다는 점입니다.
개인적으로는 금융 앱 이용 데이터, 고객 행동, CRM, 마케팅, 서비스 개선과 같은 분석 업무에 관심이 있습니다. 하지만 금융권 데이터 분석 직무를 준비하려면 신용평가, 리스크 관리, 이상거래 탐지 등 금융에 특화된 분석 경험도 함께 준비해야 하는지 고민하고 있습니다.
또한 데이터 분석가에게 필요한 코딩 역량의 수준도 궁금합니다. Python과 SQL을 활용한 데이터 전처리와 분석 경험뿐만 아니라, 알고리즘·자료구조·백엔드 개발 등의 개발 경험까지 필요한지 잘 모르겠습니다.
관련 직무를 준비하셨거나 현직에 계신 분들께 다음 내용을 여쭙고 싶습니다.
1. 금융권 데이터 분석가 직무는 실제로 어떤 분야로 나뉘며, 신입이 지원하기에 상대적으로 적합한 분야는 무엇인가요?
2. 금융 앱, 고객 행동, 리뷰, CRM, 서비스 개선 중심의 프로젝트로 포트폴리오를 구성해도 금융권 취업에 경쟁력이 있을까요?
3. 대학원에서의 논문이나 학회 연구 경험이 금융권 데이터 분석가 취업에 실질적으로 도움이 되나요?
4. 데이터 분석가 취업을 위해 Python과 SQL은 어느 정도 수준까지 다룰 수 있어야 하나요? 단순 분석뿐 아니라 서비스 개발이나 배포 경험도 필요한지 궁금합니다.
5. 알고리즘·자료구조·코딩 테스트나 웹·백엔드 개발 경험도 데이터 분석가 취업에 도움이 되나요? 아니면 분석 프로젝트와 통계 역량에 집중하는 것이 더 효율적인가요?
6. ADsP, SQLD, 빅데이터분석기사, 정보처리기사와 같은 자격증이 실제 채용에서 어느 정도 도움이 되나요? 추가로 준비할 가치가 있는 자격증이 있다면 궁금합니다.
7. 금융 지식은 어느 정도까지 갖추어야 하며, 회계·투자·신용·리스크 중 우선적으로 공부하면 좋은 분야가 있을까요?
아직 직무에 대해 아는 것이 많지 않아 계획이 다소 막연한 상태입니다. 현재 준비 방향에서 부족한 부분이나 현실적으로 수정해야 할 부분이 있다면 조언 부탁드립니다.
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