데이터리안 6월 뉴스레터! 💌 6월 뉴스레터 미리보기
- 블로그 | 2022년 지켜봐야 할 데이터 업계 트렌드
- 세미나 | 스스로 성장하는 분석가 커리어 만들기
- 1분 데이터 상식 | '데이터 기반 의사 결정'
- 유튜브 | '쏘카' Data Analyst/Data Scientist 채용 공고 읽어보기
- 인터뷰 | SQL 코딩테스트, 문법보다는 생각의 흐름이 중요했어요!
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이 글은 미디엄에 게재된 Taylor Brownlow의 아티클(Data & Analytics Trends to Watch in 2022)을 번역한 내용입니다. 2022년 2월에 나온 아티클이지만 여전히 흥미로운 이야기들이 있네요. 번역에 대한 피드백은 언제나 환영합니다. 그럼 재밌게 읽어주세요!
여전히 올 한해 데이터 분석 분야의 전망에 대해 공유하는 게 의미 있다고 생각했습니다. 지난달 제가 속해있는 팀 멤버들과 웨일스에서 런던까지 차를 타고 가는 동안 이야기했던 내용을 글로 정리해보았습니다. 그때 나눈 대화만큼이나 진지함과 유머 사이를 오가는 내용이에요.
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- 데이터 툴은 더욱 세분화되고, 데이터 팀은 넘쳐나는 선택지에 고통받게 됩니다 [확실히]
- 데이터 팀들은 미션을 만들고 폐기합니다 [어쩌면]
- 노트북과 데이터 카탈로그는 기업화됩니다 [확실히]
- 파이썬(python)은 대세에서 물러나게 됩니다 [어쩌면]
- “데이터를 위한 구글 스프레드시트”를 뛰어넘는 협업툴이 등장하게 될 겁니다 [확실히]
- 메타버스에서도 데이터를 이야기할 거예요... 거기에 비즈니스는 없을지라도 [어쩌면]
- 라스트마일은 다음 데이터 메시가 될 겁니다 [확실히]
- 대면 데이터 행사가 얼마나 소중했는지 다시 기억해낼 거예요 [어쩌면]
- 셀프서비스가 다시 관심을 받게 될 거예요 [확실히]
- 의사결정 사이언티스트(Decision Scientists)가 올해의 분석 엔지니어(Analytics Engineers) [어쩌면]
이 예측들이 완전히 틀릴지라도, 한 가지 확신하는 게 있습니다. 2022년은 데이터 업계에 있어 흥미진진한 한 해가 될 거라는 점입니다. 여러분은 어떻게 생각하시나요? 각 주제에 대한 자세한 내용은 아래 블로그에서 확인해주세요!
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데이터 분석가로서 어떻게 커리어를 쌓으면 좋을까요? 데이터 분석가로 취업, 혹은 이직을 준비하며 선배 데이터 분석가들은 어떻게 일하는지 궁금하신 분들, 혹은 데이터 분석가로서 내가 지금 잘하고 있는지, 혹시 물경력 쿼리 머신이 되는 건 아닐지 걱정 중이신 분들께 6월 세미나를 추천합니다. |
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두 명의 데이터 분석가가 고군분투한 경험을 공유합니다.
1부에서는 식품 이커머스 스타트업을 거쳐 중고 거래 플랫폼에서 데이터 분석가로 일하고 있는 예슬님과, 잡플래닛 데이터 분석가를 거쳐 데이터리안을 창업한 보민님이 강연해주실 예정입니다. 예슬님이 자신만의 북극성 지표를 정해 커리어를 쌓아오신 과정, 우물 안 개구리가 되지 않기 위해 보민님이 노력하신 방법을 6월 세미나에서 공유합니다. 아래 신청하기 버튼을 클릭하시면 세미나에 관한 자세한 설명을 보실 수 있어요.
그럼 6월 28일 저녁 7시, 세미나에서 만나요! |
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데이터 기반 의사 결정(Data-Driven Decisions Making, DDDM)은 감이나 직관에 의한 의사결정이 아니라, 데이터를 이용한 비즈니스의 목표에 맞는 전략적 의사결정을 뜻합니다. 데이터 기반 의사결정이라는 용어가 나오기 전에도 데이터를 포함한 객관적인 사실들이 의사결정을 하는 근거가 되어왔기 때문에 완전히 새로운 개념이라고 할 수는 없습니다. 하지만 의사결정을 하는 데에 있어 데이터의 역할과 활용이 더욱 강조되고 있는 현실을 잘 반영해주고 있습니다.
데이터를 이전보다 더 쉽게 수집할 수 있게 되고, 더 많은 양의 데이터를 짧은 시간 안에 연산하고 처리할 수 있게 되면서 데이터 활용의 벽이 점점 낮아지고 있습니다. 이는 데이터 인프라가 잘 갖춰진 IT 대기업뿐만 아니라 소규모 팀에서도 데이터를 기반으로 의사결정을 할 수 있게 되었다는 뜻입니다. 또한 큰 프로젝트뿐만 아니라 사소한 업무에서도 데이터를 기반으로 더욱 정확한 의사결정을 할 수 있게 되었습니다. |
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데이터 분석가와 데이터 사이언티스트는 각각 어떤 일을 하는지,
나는 어느 직군에 잘 맞을지 궁금해하시는 분들이 많은데요. 이 두 직군을 모두 채용하는 기업 중 하나가 바로 '쏘카'입니다. 쏘카 데이터비즈니스본부의 Data Analyst/Data Scientist 채용 공고를 보며 데이터 분석가 네 명이 이야기를 나눠봤습니다. |
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쏘카 채용 공고에서 주목해야 할 3가지
- 내부 평가용으로 사용되는 커리어 역량 강화 프레임 워크를 참고하자.
- 쏘카에서는 데이터 분석가가 역량을 쌓아서 데이터 사이언티스트가 된다고 생각한다.
- 현업에서 하는 고민에 관한 나의 경험을 정리하고 나만의 답을 제시해보자.
쏘카의 Data Analyst/Data Scientist 채용 공고가 더 궁금하신 분들은 아래 영상을 확인해주세요. (Spoiler! 쏘카 2부 영상은 이번 주 목요일 8시에 업로드 됩니다) |
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SQL 코딩테스트,
문법보다는
생각의 흐름이 중요했어요! |
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데이터 분석과 전혀 관련 없는 분야에서 분석가로 직무 전환한 케이스.
어떻게 공부하셨는지 궁금하지 않으신가요? 인사홍보팀 소속 브랜딩 마케터에서 분석가로 직무 전환에 성공한 DA님의 이야기를 들고 왔습니다. “첫 라이브 코딩 테스트에서 머릿속이 하얘졌던 경험 덕분에 SQL을 정말 잘해야 하고, SQL이 그만큼 중요하다는 것을 알게 되었습니다.”라고 얘기해주신 DA님. 생활 서비스 매칭 플랫폼에 데이터 분석가로 입사한지 갓 1개월이 된 DA님의 따끈따끈한 이야기를 들려드릴게요! |
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안녕하세요, 이제 막 1개월 차 된 신입 데이터 분석가입니다.
Q. 지금 취업하신 회사가 첫 회사이신가요? 궁금한 게 많은데 우선 간단한 자기소개부터 해주시면 좋을 것 같아요.
DA님: 저는 지금 생활 서비스 매칭 플랫폼에서 데이터 분석가로 일하고 있는 DA라고 합니다. 이제 막 1개월 차 된 신입사원이고요. 기존에는 인사홍보팀에서 3년 정도 일하다가 데이터 분석가로 직무 전환을 하였습니다.
중요한 건 문법이 아니라 쿼리를 짜기 위한 생각의 흐름이었어요.
Q. 데이터리안의 강의는 어떻게 알게 되셨나요?
DA님: 제가 분석가 채용 시장 상황을 하나도 몰라서 한 번 이력서를 넣어봤는데 그게 붙어서 라이브 SQL 코딩 테스트를 본 적이 있었어요. 그때 당시만 해도 'SQL 문법은 쉬우니까 그냥 풀면 되겠지'라고 생각했었는데요. 막상 가서 질문받아보니까 머릿속이 하얘지더라고요. 보니까 SQL이 문법은 쉬운데 쿼리문을 정확하게 작성하기 위해서는 방향을 잘 잡고 논리적으로 설계를 해야 하더라고요. 그런데 그 면접에서는 질문 주신 내용에 대해서 어떤 쿼리를 작성해야 하는지 아예 틀이 잡히지 않았어요. 이 라이브 코딩 테스트 덕분에 SQL 문법만 알면 되는 게 아니라 정말 잘해야 하고, SQL이 그만큼 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 그래서 SQL 실무 데이터 분석을 알려주는 프로그램을 찾다가 데이터리안의 SQL 데이터 분석 캠프를 알게 되었습니다.
코딩 테스트를 보고 나서 SQL을 잘해야 한다는 것을 알게 되었어요.
Q. 그럼 데이터리안 SQL 데이터 분석 캠프의 강의가 그 이후 코테에는 도움이 되었나요?
DA님: 네! 도움 많이 받았어요. 지금 입사한 회사도 그렇고 대부분의 회사에서도 코딩 테스트를 봤는데요. 저는 SQL 문법은 알았지만, 현업에서 이 SQL을 대체 어떻게 쓰는지는 전혀 몰랐었거든요. 데이터리안 강의를 들으면서 이 부분을 정확하게 알게 되었어요. 실제 현업에 가까운 쿼리들을 많이 알려주셔서 좋았고요. ‘이럴 때는 이렇게 쿼리를 짜서 이런 식으로 결과를 이렇게 도출하면 된다’라는 데이터 추출까지의 생각의 흐름을 배울 수 있었던 게 좋았어요. 그 부분이 다시 코딩 테스트를 보고 면접을 볼 때 정말 도움이 많이 되었습니다. 첫 코테에서 떨어졌던 자신감이 캠프를 수강하고 많이 올라간 것도 도움이 되었고요.
DA님의 취업 준비 과정이 더 궁금하시다면 아래 블로그 글을 확인해주세요 :)
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