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질문1: 아무래도 제가 비전공자이다보니 비전공자 임에도 데이터 분석가로 취업이 되신 분들의 경우에는 주로 어떤 강점이 있으셨을지 궁금합니다. 수행한 어떤 프로젝트나 특정 학과라던지 자격증 같은 것들이요
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비전공자, 데이터 분석가에 대해 어떤 정의를 갖고 계신지 궁금해요!
데이터 분석가라는 직무 이름을 갖고 있지만, 직무마다 하는 일이 너무 다르기 때문에 일반화하기는 어렵지만 일단 “전공자 = 통계학, 컴퓨터 공학 전공”로 가정하고 제 생각을 말씀드려 볼게요!
만일 데이터 사이언티스트에 가까운 데이터 분석가라고 하면 전공자든, 비전공자든 모델을 잘 만들고, 배포할 수 있는지를 볼 것 같아요. 해당 직무에 계신 분들이 모델을 만들고 직접 배포까지 하시는 경우도 봐서 이 경우는 확실히 컴퓨터 공학 전공이 더 유리할 수 있을 것 같아요.
그렇지만 일반적으로 생각하는 데이터 분석가(비즈니스에 대한 인사이트를 도출하고 가설을 설정해서 실험을 하는..) 라고 한다면 도메인에 대한 이해, 비즈니스적 사고, 커뮤니케이션 등 소프트 스킬을 많이 볼 것 같고 하드스킬은 (AB 테스트 실험을 할 수 있는 곳이라고 하면) 실험설계를 할 수 있는지, 통계적으로 이를 해석할 수 있는지, 관련 툴을 잘 다룰 수 있는지를 볼 것 같다는 생각이 드네요. 극단적으로는 통계를 사용하지 않는 데이터 분석가들도 있어서 소프트 스킬에 좀 더 무게가 맞춰지지 않을까 싶습니다.
요는 전공자, 비전공자 이렇게 크게 중요하지 않고 그 직무에서 요구하는 역량을 잘 갖추었는지, 도메인에 대한 이해도가 있는지 이런 것들을 확인할 것 같아요. 프로젝트, 자격증은 직무에서 요구하는 역량을 뒷받침하는 근거가 될 수 있으면 중요할 수 있을 것 같고 없더라도 다른 방식으로 드러낼 수 있다면 그게 더 큰 강점이 될 수 있을 것 같습니다!
관련해서 (이미 보셨을 수도 있을 것 같긴 하지만) 잘 정리된 글이 있어 링크도 같이 공유드립니다.
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질문2: 저는 요즘 데이터분석 한다고 하면 태블로나 기타 BI 를 필수로 보는 등 프로그래밍 보단 대시보드 작성에 좀 더 중점을 여기는 공고들이 좀 많더라구요, 그런건 각 기업이나 분석팀의 역할이 대시보드 작성쪽으로 치우쳐져서 그런건지 아니면 분석가라는 직무가 이젠 시각화에 좀 더 초점을 맞추는 건지 궁금합니다
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