32세, 6년차 물경력

멘티님 안녕하세요, 먼저 일도 하시면서 이직준비도 하시고자 자격증 취득도 하시고, 포폴 만들고 계신 것 정말 멋지시고 대단하다고 생각합니다. 제가 멘티님이라면 0~3년차를 바라보시기 보다는, 6년의 경력을 활용하여 B2B 세일즈 도메인에 대한 깊은 이해도에 데이터 분석을 얹어볼 것 같아요. 즉 데이터 분석만을 가지고 취업을 하기에는 요즘 누구나 쉽지 않고, AI의 도움도 많이 받고 있는 상황이라서 멘티님만의 6년 경력의 도메인 지식, 경력을 살려보시면 좋을 것 같아요. 즉 데이터 분석도 좋지만, 비즈니스 분석가나 세일즈 전문가로 멘티님을 포지셔닝하시는 겁니다. 그래서 B2B IT/SaaS 기업의 세일즈 오퍼레이션, 비즈니스 포지션을 공략해보시면 어떨까 합니다. 현재 업무에서 다루시는 영업 파이프라인, 리드 전환율, 고객 이탈률 등의 지표를 수치화를 해서 포트폴리오처럼 만들어보시면 어떠신가요? 저는 그러면 멘티님의 경쟁력이 확 올라갈 것 같습니다. 그리고 복잡한 파이썬 코드, 머신러닝보다는 정확한 데이터와 핵심 지표(KPI)에 맞추어서 포트폴리오를 만들어보시는 것이 더 중요할 것 같아요. 좋은 결과 있으시면 좋겠습니다.

안녕하세요, 현직 마케터입니다.

SQL과 Tableau, Python을 공부해 신입 데이터분석가로 전환하는 것이 불가능한 길은 아니지만, 6년차 경력을 모두 버리고 0~3년차 신입으로 지원하는 전략만으로는 경쟁력이 부족할 수 있다고 생각합니다.

이에 기존 B2B Sales Operations 경험과 데이터 분석 역량을 결합해 Sales Operations이나 영업기획, CRM 쪽으로 틀어보셔도 괜찮을 거 같습니다. 최대한 6년 경력을 연결짓는 것이 중요하다는 것이죠.

그리고 포트폴리오도 단순 툴을 활용한 부분이나 데이터분석 관련 자격증 등에 비중을 두기보다는 위에서 계속 말씀드린 것처럼 기존 6년 경력 + 데이터 툴/자격증을 활용한 경험을 연결해 차별화된 포지셔닝을 하는 방향을 추천드립니다.

안녕하세요 멘티님~ 현재 상황에서는 단순히 SQL, Python을 더 공부해서 포트폴리오 완성도를 높이는 것만으로는 한계가 있다고 봅니다. 32세에 6년 경력이라면 기업에서도 신입에 가까운 0년에서 3년차보다는 기존 경력을 어떻게 활용할 수 있는지를 중요하게 볼 가능성이 높습니다. 따라서 완전히 다른 산업의 데이터 분석가만 고집하기보다 현재 경험한 행정지원과 업무에서 데이터로 개선한 사례를 만드는 방향이 현실적입니다. 지원할 때도 순수 데이터 분석 직무뿐 아니라 영업기획, 영업운영, 사업운영, 데이터 기반 운영 직무까지 함께 넓혀보세요. Python 공부만 계속하기보다는 실제 업무 데이터를 어떤 문제 해결에 활용했는지 보여주는 프로젝트가 더 중요합니다. 산업 전환까지 동시에 하려 하면 난도가 높아지므로 직무와 산업 중 하나씩 단계적으로 전환하는 전략을 권합니다.