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취업/이과 고민

데이터분석가 직무에서 머신러닝은 있으면 좋은 역량이지 필수 요건은 아닙니다. 실제 현업에서는 문제 정의와 데이터 정제 지표 설계 의사결정 지원이 훨씬 더 중요하게 다뤄집니다. 공모전 수준에서 머신러닝을 경험해보셨다면 기본 개념 이해로는 충분한 편입니다. 지금 시점에서는 모델을 깊게 파기보다는 SQL 파이썬을 활용한 분석 과정과 인사이트 도출 경험을 탄탄히 만드는 것이 취업에 더 도움이 됩니다. 이후 실무에 들어가 필요성이 느껴질 때 머신러닝을 보완해도 전혀 늦지 않습니다. 데이터로 설명하고 판단할 수 있는 역량이 가장 중요한 경쟁력입니다.

★★ 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ★★

멘티님 안녕하세요, 현직 데이터 분석 연구원입니다. 반드시 이론적으로 빠삭할 정도로 알 필는는 업ㅇ습니다만 할줄 아시면 좋아요. 데이터 분석 직무도 트렌드 분석, 이미지 분석 등 다양합니다. 그런데 공통적으로 시계열 분석을 통한 구매량 예측이라든지 이미지 랜드마크 분석을 통한 객체 식별이라든지 머신러닝이 필요할 때가 있거든요. 그때 각 라이브러리에 쓰이는 원리나 방법을 알고 계시면 좋아요!~

안녕하세요!

데이터분석가 취업 기준으로 보면 머신러닝이 필수까지는 아닙니다. 특히 의사결정 지원, 리포팅, 비즈니스 인사이트 도출이 중심인 데이터 분석 직무라면 SQL, 데이터 정제 능력, 통계적 사고, 지표 설계와 해석 능력이 훨씬 더 중요하게 평가됩니다. 공모전에서 머신러닝을 써봤다는 경험도 나쁘진 않지만, 실무에서 바로 쓰일 수준이 아니라고 느끼는 게 정상에 가깝습니다.

다만 직무 범위에 따라 차이는 있습니다. 데이터 사이언티스트나 모델링 중심 포지션이라면 머신러닝 이해도가 중요하지만, 일반적인 데이터 분석가 포지션에서는 기초 개념 이해 정도면 충분한 경우가 많습니다. 오히려 머신러닝을 억지로 깊게 파기보다, 실제 데이터를 가지고 문제 정의부터 가설 설정, 분석, 결론 도출까지 한 흐름을 명확하게 설명할 수 있는 경험이 훨씬 강한 무기가 됩니다.

지금 시점에서는 머신러닝을 선택 과목처럼 가져가시는 걸 추천합니다. 완전히 안 할 필요는 없지만, 알고리즘 구현보다는 언제 머신러닝이 필요한지, 어떤 한계가 있는지, 결과를 어떻게 해석해야 하는지 정도를 이해하는 수준이면 충분합니다. 대신 SQL 숙련도, 데이터 시각화, 비즈니스 맥락에서 숫자를 해석하는 연습에 더 많은 시간을 쓰는 게 취업에는 현실적으로 도움이 됩니다.

정리하면 데이터로 의사결정을 돕는 분석가를 목표로 한다면 머신러닝은 필수가 아니라 보조 수단이고, 기본 분석 역량이 먼저입니다. 그 기반 위에 필요해질 때 머신러닝을 얹어도 늦지 않습니다.

화이팅입니다!! 도움되셨다면 채택부탁드려요~!

필요한 역량이라고 생각합니다. 데이터를 잘 다룰려면 꼭 필요한 도구입니다.

<p>데이터분석가로 취업하려면 머신러닝이 많이 중요한가요? 공모전에서 머신러닝을 이용하긴했는데 이걸 실무에 적용할 정도의 지식은 아닌 것 같습니다&nbsp;</p>
<p>지금이라도 머신러닝 공부를 해두는게 좋을까요? 사실 데이터를 다루고 의사결정을 하는 직무를 하고싶어서 머신러닝까지 깊게 준비하지 않은 점도 있습니다.</p>

데이터분석가로 취업하려면 머신러닝이 많이 중요한가요? 공모전에서 머신러닝을 이용하긴했는데 이걸 실무에 적용할 정도의 지식은 아닌 것 같습니다 

지금이라도 머신러닝 공부를 해두는게 좋을까요? 사실 데이터를 다루고 의사결정을 하는 직무를 하고싶어서 머신...

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