한다.” 2. 우대사항 “이런 것들에 대해서도 추가로 알면 좋지만 지원할 때는 몰라도 괜찮다. 회사에 오면 알려줄 수 있긴 한데 미리 알고 있으면 여러모로 좋으니까 우대해 주겠다.” 에이블리 데이터 분석가 채용 공고 자격요건 에이블리 데이터 분석가 채용 공고 우대사항 1. 데이터 분석가 되기 위해 필요한 스킬 찾기
확인. - X축: 채용공고에 언급된 총횟수 (자격요건 + 우대사항) - Y축: 자격요건에 언급된 횟수 SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 문제 해결 능력 커뮤니케이션 스킬 가설설정 및 실험 설계 데이터 분석 방법론 데이터 시각화 도메인 지식 통계 전공 GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 통계 지식 자격요건에 언급된 횟수 채용공고에 언급된 총횟수 2. 필요한 스킬들의 중요도 확인하기
처리 도구 활용 능력 중요도가 높은 스킬 - 문제 해결 능력 - 커뮤니케이션 스킬 - 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) 중요도가 낮은 스킬 - 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) - 통계 지식 - 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 - 도메인 지식 - 통계 전공 - GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 데이터 분석가에게 필요한 스킬 & 중요도 SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 문제 해결 능력 커뮤니케이션 스킬 가설설정 및 실험 설계 데이터 분석 방법론 데이터 시각화 도메인 지식 통계 전공 GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 통계 지식 자격요건에 언급된 횟수 채용공고에 언급된 총횟수
처리 도구 활용 능력 중요도가 높은 스킬 - 문제 해결 능력 - 커뮤니케이션 스킬 - 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) 중요도가 낮은 스킬 - 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) - 통계 지식 - 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 - 도메인 지식 - 통계 전공 - GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 데이터 분석가 되고 싶은데 뭐부터 준비해야 하는 거지? 3. 내가 가진 것, 부족한 것 파악하기
있다고 할 수 있나? 없으면 안 되는 스킬 - SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 중요도가 높은 스킬 - 문제 해결 능력 - 커뮤니케이션 스킬 - 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) 중요도가 낮은 스킬 - 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) - 통계 지식 - 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 - 도메인 지식 - 통계 전공 - GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 3. 내가 가진 것, 부족한 것 파악하기
할 수 있겠다. 없으면 안 되는 스킬 - SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 중요도가 높은 스킬 - 문제 해결 능력 - 커뮤니케이션 스킬 - 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) 중요도가 낮은 스킬 - 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) - 통계 지식 - 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 - 도메인 지식 - 통계 전공 - GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 3. 내가 가진 것, 부족한 것 파악하기
팀 프로젝트, 프로그래밍을 배우면서 기른 문제 해결 능력 예시: 프로그래밍을 할 때 안 풀리는 문제를 해결했던 경험, 그 결과가 어땠는지. 문학 작품을 쓰면서 기른 커뮤니케이션 스킬 예시: 시를 쓸 때 독자들에게 어떻게 이야기하면 좋을까 고민했던 경험. 그 결과가 어땠는지. 관심 있는 도메인의 프로덕트와 산업 동향을 잘 알고 있음. 예시: 대학교 2학년 때부터 SNS 사용하듯 채용 플랫폼을 사용한 경험. 산업 동향을 얼마나 잘 아는지. 3. 내가 가진 것, 부족한 것 파악하기
잡플래닛 데이터 분석가로 지원한다면? - 물류학과를 나온 선미님이 쿠팡 물류 데이터 분석가로 지원한다면? - 전자책으로만 책을 읽는 혜정님이 리디 데이터 분석가로 지원한다면? → 통계학과 친구들보다 특정 분야에 대해서는 훨씬 더 잘 알 수 있음. → 더 정확하고 유의미한 분석을 할 수 있는 가능성, 잠재력이 있음. Tip. 비전공자 의외의 강점
처리 도구 활용 능력 중요도가 높은 스킬 - 문제 해결 능력 ✅ - 커뮤니케이션 스킬 ✅ - 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) 중요도가 낮은 스킬 - 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) - 통계 지식 - 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 - 도메인 지식 ✅ - 통계 전공 - GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 3. 내가 가진 것, 부족한 것 파악하기
처리 도구 활용 능력 중요도가 높은 스킬 - 문제 해결 능력 ✅ - 커뮤니케이션 스킬 ✅ - 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) 중요도가 낮은 스킬 - 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) - 통계 지식 - 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 - 도메인 지식 ✅ - 통계 전공 - GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 나에게 부족한 것 중에서는 어떤 것부터 채워나가야 할까? 3. 내가 가진 것, 부족한 것 파악하기
능력 • 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) • 통계 지식 • 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 • 통계 전공 • GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기
Impact • 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) • 통계 지식 • 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 • 통계 전공 • GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기
통계 지식 • 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 • 통계 전공 • GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 Impact • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기
방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) • 통계 지식 • 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 • 통계 전공 • GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 Effort 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기
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- SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 중요도가 높은 스킬 - 문제 해결 능력 - 커뮤니케이션 스킬 - 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) 중요도가 낮은 스킬 - 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) - 통계 지식 - 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 - 도메인 지식 - 통계 전공 - GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력
책, 블로그, 유튜브 등을 보며 독학으로 공부한다. - 강의, 부트캠프를 통해 공부한다. • SQL 데이터 분석 캠프 커리큘럼 참고 → ʻGA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력’도 비슷한 방식으로 공부하여 채워볼 수 있음. SQL 책 추천 Tip. 부족한 스킬 어떻게 채울까
- 데이터 분석가 선배들이 활동하는 커뮤니티에서 직접 물어보고 다양한 분들의 답변을 참고한다. → 오카방, 커피챗 등을 활용해 현업에서 데이터 분석을 하고 있는 분들, 비슷한 고민을 가진 취준생들과 자유롭게 이야기를 나눠볼 수 있음. 데이터 정보 공유방 Tip. 부족한 스킬 어떻게 채울까
• 문제 해결 능력 • 커뮤니케이션 스킬 • 도메인 지식 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 • GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 • 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) • 통계 지식 • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 • 통계 전공
• 커뮤니케이션 스킬 • 도메인 지식 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 • GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 • 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) • 통계 지식 • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 • 통계 전공 5. 마지막 필살 비법
해결 능력 • 커뮤니케이션 스킬 • 도메인 지식 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 • GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 • 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) • 통계 지식 • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 • 통계 전공 5. 마지막 필살 비법
해결 능력 • 커뮤니케이션 스킬 • 도메인 지식 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 • GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 • 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) • 통계 지식 • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 • 통계 전공 5. 마지막 필살 비법
스킬들 • 문제 해결 능력 • 커뮤니케이션 스킬 • 도메인 지식 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 • GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 • 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) • 통계 지식 • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 • 통계 전공 5. 마지막 필살 비법
스킬들을 모두 나열해 본다. 2. 중요도가 높은 것부터 순서를 매긴다. 3. 내가 가지고 있는 것과 부족한 것을 객관적으로 파악한다. Tip. 도메인 지식이 의외의 강점이 될 수 있다. 4. 부족한 스킬들 중에 무엇부터 공략하면 좋을지 고민하고, 순서대로 채워나간다 (feat. Impact-Effort Matrix). Tip. 부족한 스킬 어떻게 채울까 5. 마지막 필살 비법: 지원하기!
시장 안 좋다는 정말 이야기가 많은데, 그럼에도 불구하고 열심히 노력하는 여러분 모두가 정말 멋지고 대단한 것 같아요. 조금만 더 힘내봅시다! 다들 화이팅! 오늘 시간 내어 세미나에 참석한 여러분은 https://en.wikipedia.org/wiki/Success_Kid
평소 관심 있었던 주제들 중 ʻ진짜 그럴까? 데이터로 확인해볼까?’라는 생각이 드는 문제를 찾는다. → 채용공고 스킬셋 분석 프로젝트, 임산부석 착석자 분석 프로젝트 2. 실무 데이터, 실무 상황에 가까운 문제를 고민해볼 수 있는 주제를 고른다. → 데이터리안 블로그 ʻ서비스 분석 사례’ 카테고리 참고 → ʻ데이터 분석 포트폴리오 이것만 알면 끝 (2) 문제 정의하기’ 블로그 글 참고 서비스 분석 사례
마감 카카오, 쿠팡, 리디, 잡플래닛 출신 데이터 분석가들이 직접 가르칩니다. 이런 분들에게 추천해요 • SQL로 직접 데이터를 추출하고 분석해야 하는 분 • SQL 코딩 테스트를 준비하시는 분 • 데이터 분석가로 취업, 직무전환 준비하시는 분 [무료] SQL 데이터 분석 캠프 맛보기
캠프 | 분석가 엠마님 SQL 캠프 | 분석가 현승님 “실제로 캠프를 들어보고 나서 정말 만족했어요. 실무자 입장에서 데이터 분석에 필요한 SQL 문법을 배울 수 있어서 좋았어요.” “캠프를 수강한 후에 SQL이 익숙해지고 다가가기 쉬워졌습니다. RFM 분석, 매출 분석 같은 실무 분석 방법을 배울 수 있어요” “리텐션 분석, 코호트 분석 등의 분석 기법을 사용해서 인사이트를 뽑아낼 수 있게 되었어요. VOD 강의라 복습하며 실무에 적용하고 있습니다.”
윤선미 패널 3/12 (화) 19:00 ~ 21:00 다음 세미나 안내 다른 회사는 퍼널 분석 어떻게 하고 있을까? 33,000원 10,000원 현) 딜라이트룸 알라미 Product Owner 전) 버즈빌 Product Owner, Global BD 전) 모비데이즈 광고 전략, 파트너십, 운영 등 서승환 연사 현) 데이터리안 데이터 분석가 전) 잡플래닛 데이터 분석가 이보민 패널
있는가? • 저는 이러한 질문이 면접의 합격과 탈락을 결정한다고 생각하지 않았습니다. 다만, 면접은 흐름이 중요한데 답변을 못했을때 다른 질문을 답변하는데에 영향을 줄 것이라 생각해서..! 이러한 질문을 받았을땐, 무사히 흘려보내는 것도 하나의 방법이라 생각하고 접근했었습니다. • 그래도 나만의 무기가 있다면 어필해보자! 답변예시 : “ 사회복지와 데이터분석은 사회문제해결과 효율적인 서비스 제공이라는 측면에서 연관성이 있다고 생각합니다. 여러 복지제도와 정책을 살펴보면 사회문제를 해결하기 위해서 여러 사람들의 특징을 분류하고 맞춤형 복지서비스를 제공합니다. 또한, 정책의 효과를 측정하고 평가하여 개선하는 과정을 통해 더 나은 의사결정을 한다는 점에서도 연관성이 있다고 생각합니다. 이처럼, 사회복지라는 도메인 중 하나일뿐, 전략적인 의사결정을 하는 것에 있어서는 오히려 데이터 분석 실무와 가깝다고 생각합니다. ”
데이터 분석가가 되겠다고 생각한 계기나 이야기 할 스토리가 있으면 간단히 준비해가면 좋습니다. 답변 예시 : “데이터 분석을 하기 위해서는 통계나 프로그래밍 지식만 필요한 것이 아닙니다. 분석을 하기 위해서는 먼저 무엇을 분석해야할 지를 고민해야하고, 어떻게 분석해야할지 생각한 후에 분석을 하고 그 후에는 이것을 어떻게 다른 사람들에게 이해시킬 것인지 어떻게 잘 전달 할 수 있을지를 고민해야합니다. 이 일련의 과정이 제가 소설이나 시를 쓸 때 고민하던 것과 똑같습니다. 어떤 주제로 글을 쓸 것인지, 어떻게 쓸 것인지, 그래서 읽는 사람으로하여금 어떤 감정을 느끼게끔 하면 좋을지 고민하는 과정과 분석을 하기위해서 고민해야하는 지점들이 매우 흡사해서 글을 쓸 때 고민했던 경험을 토대로 분석도 잘 할 수 있을 것으로 생각합니다.” Q5. 비전공자로서 어필한 부분
전공자 친구들보다는 부족할 수 있는 것이 사실이기 때문에 ʻ지금은 모르는 게 많을지 모르지만 빠르게 배울 수 있습니다. 저는 잠재력이 있고 급변하는 환경에도 빠르게 적응할 수 있는 사람입니다.’ 라는 부분을 어필했어요. 답변 예시 : “프로그래밍 동아리에서 공부할 당시에 저희 기수에 제가 유일하게 비전공자였고, 나머지 친구들은 모두 컴퓨터과 전공을 하고 있었는데요. 컴퓨터 전공자 친구들도 날 때부터 프로그래밍 언어를 알고 태어난 게 아니니까 저도 배우면 못할 건 없다고 생각을 했었습니다. 실제로 짧은 기간안에 며칠 동안 아침부터 저녁까지 밥만 먹고 프로그래밍만 공부하니까 나중에는 컴퓨터과 전공하는 친구들이 저한테 와서 물어보더라고요. 마찬가지로 데이터 분석도 지금은 조금 부족할 지 모르지만 저는 목표가 있으면 그만큼 빠른 시간 안에 많이 성장할 수 있는 사람이기 때문에 실무에 투입되면 빠르게 성장하며 제몫을 해낼 수 있을것으로 생각합니다.” Q5. 비전공자로서 어필한 부분
• 주요업무 ◦ 코어 사일로에 소속되어 다음과 같은 분석을 수행합니다. ▪ 바비톡 목표를 달성할 수 있도록 Growth Loop를 발굴합니다. ▪ 바비톡 사용자의 행동을 관찰하여 사용자 활성화가 가능한 lever를 찾습니다. • 자격요건 ◦ DA 경력 5년 혹은 이에 준하는 실력 ◦ 가설수립, 성장실험 등 관련 데이터 분석에 대한 이해도를 갖추신 분 ◦ 모바일 서비스 데이터 분석 방법(CLTV, Retention, Cohort 등)에 대한 이해 바비톡 채용 공고
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