비전공자가 데이터 분석가 된 방법 알려드릴게요 (feat. 문예창작과 졸업) | 이보민

이보민
- 데이터리안 콘텐츠 마케터, 데이터 분석가
- 전) 잡플래닛 데이터 분석가

채용 플랫폼 잡플래닛에서 데이터 분석가로 일하다 지금은 데이터리안에서 콘텐츠 마케터 겸 데이터 분석가로 일하고 있습니다. 데이터 분석에 대해 궁금해하시는 분들이 실무에 가까운 데이터 분석 콘텐츠를 더 쉽고 빠르게 만날 수 있도록 널리 퍼뜨리는 일을 하고 있습니다.

Transcript

1. 이보민 현) 데이터리안 데이터 분석가 전) 잡플래닛 데이터 분석가 비전공자가 데이터 분석가 된 방법 알려드릴게요 (feat. 문예창작과 졸업) 1부 강연
2. 연사 소개 안녕하세요, 데이터 분석가 이보민입니다. 문예창작과 학사 졸업 현) 데이터리안 창업멤버 전) 잡플래닛 데이터 분석가
3. 비전공자 데이터 분석가 취업 5단계 1. 데이터 분석가 직무에 필요한 스킬들을 모두 나열해 본다. 2. 중요도가 높은 것부터 순서를 매긴다. 3. 내가 가지고 있는 것과 부족한 것을 객관적으로 파악한다. 4. 부족한 스킬들 중에 무엇부터 공략하면 좋을지 고민하고, 순서대로 채워나간다. 5. 마지막 필살 비법!
4. 1. 데이터 분석가 되기 위해 필요한 스킬 찾기
5. 1. 데이터 분석가 되기 위해 필요한 스킬 찾기 다양한 회사들의 데이터 분석가 채용 공고
6. 1. 자격요건 “이 직무로 일하기 위해서 이 정도 자격은 갖춰야 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
7. 스킬셋 분석 시트 원티드 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개 스킬셋 데이터 분석 1. 데이터 분석가 되기 위해 필요한 스킬 찾기
8. 원티드 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개 스킬셋 데이터 분석 1. 데이터 분석가 되기 위해 필요한 스킬 찾기 스킬셋 분석 시트
9. 원티드 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개 스킬셋 데이터 분석 1. 데이터 분석가 되기 위해 필요한 스킬 찾기 스킬셋 분석 시트
10. 원티드 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개 스킬셋 데이터 분석 1. 데이터 분석가 되기 위해 필요한 스킬 찾기 스킬셋 분석 시트
11. 2. 필요한 스킬들의 중요도 확인하기
12. 원티드에 올라온 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개를 기준, 스킬별 언급량 확인. - 채용공고에 언급된 총횟수 (자격요건 + 우대사항) - 자격요건에 언급된 횟수 2. 필요한 스킬들의 중요도 확인하기 원티드 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개 스킬셋 데이터 분석
13. 원티드에 올라온 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개를 기준, 스킬별 언급량 확인. - 채용공고에 언급된 총횟수 (자격요건 + 우대사항) - 자격요건에 언급된 횟수 원티드 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개 스킬셋 데이터 분석 2. 필요한 스킬들의 중요도 확인하기
14. 원티드에 올라온 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개를 기준, 스킬별 언급량 확인. - 채용공고에 언급된 총횟수 (자격요건 + 우대사항) - 자격요건에 언급된 횟수 원티드 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개 스킬셋 데이터 분석 2. 필요한 스킬들의 중요도 확인하기
15. 원티드에 올라온 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개를 기준으로 스킬별 언급량 확인. - X축: 채용공고에 언급된 총횟수 (자격요건 + 우대사항) - Y축: 자격요건에 언급된 횟수 자격요건에 언급된 횟수 채용공고에 언급된 총횟수 2. 필요한 스킬들의 중요도 확인하기
16. 원티드에 올라온 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개를 기준으로 스킬별 언급량 확인. - X축: 채용공고에 언급된 총횟수 (자격요건 + 우대사항) - Y축: 자격요건에 언급된 횟수 자격요건에 언급된 횟수 채용공고에 언급된 총횟수 2. 필요한 스킬들의 중요도 확인하기
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21. 원티드에 올라온 인하우스 데이터 분석가 채용공고 40개를 기준으로 스킬별 언급량 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
22. 1. 필수 of 필수 거의 모든 채용 공고에서 필수라고 언급되는 스킬 - SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 SQL, Python, R 차이점 자격요건에 언급된 횟수 채용공고에 언급된 총횟수 2. 필요한 스킬들의 중요도 확인하기
23. 2. 비교적 채용공고에 언급된 횟수도 많고, 필수라고 언급된 횟수도 많은 스킬 - 문제 해결 능력 - 커뮤니케이션 스킬 - 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) 문제 해결 능력 커뮤니케이션 스킬 가설설정 및 실험 설계 자격요건에 언급된 횟수 채용공고에 언급된 총횟수 2. 필요한 스킬들의 중요도 확인하기
24. 3. 채용공고에 언급된 횟수는 많지 않지만 언급된 곳에서는 필수적이라고 생각하는 스킬 - 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석 등) - 통계 지식 데이터 분석 방법론 통계 지식 자격요건에 언급된 횟수 채용공고에 언급된 총횟수 2. 필요한 스킬들의 중요도 확인하기
25. 4. 채용공고에 언급된 횟수는 많지만 필수라고 언급된 횟수는 많지 않은 선택 스킬 - 데이터 시각화 방법, 도구 활용 능력 - 도메인 지식 데이터 시각화 도메인 지식 자격요건에 언급된 횟수 채용공고에 언급된 총횟수 2. 필요한 스킬들의 중요도 확인하기
26. 5. 채용공고에 언급된 횟수가 많지 않고, 중요성도 크지 않은 스킬 - 통계 전공 - GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 활용 능력 통계 전공 GA4, 앰플리튜드 등 기타 도구 자격요건에 언급된 횟수 채용공고에 언급된 총횟수 2. 필요한 스킬들의 중요도 확인하기
27. 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 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
28. 3. 내가 가진 것, 부족한 것 파악하기
29. 3. 내가 가진 것, 부족한 것 파악하기 안녕하세요, 이보민입니다. 문예창작과 학사 졸업
30. 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 데이터 분석가 되고 싶은데 뭐부터 준비해야 하는 거지? 3. 내가 가진 것, 부족한 것 파악하기
31. 내가 지금 가지고 있는 스킬은 뭐가 있을까? 문제 해결 능력.. 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
32. 근거를 타당하게 설명할 수 있다면 해당 스킬을 내가 가지고 있다고 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
33. 1. 문제 해결 능력 2. 커뮤니케이션 스킬 3. 도메인 지식 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
34. Tip. 비전공자 의외의 강점 지원자 A - 물류 학과 졸업. - 물류 시스템에 대한 이해도 높음. - 데이터 분석 도구 사용은 능숙하지 않음. 지원자 B - 통계 학과 졸업. - 물류 시스템에 대한 이해 없음. - 데이터 분석 도구 사용은 매우 능숙함.
35. 지원자 A - 물류 학과 졸업. - 물류 시스템에 대한 이해도 높음. - 데이터 분석 도구 사용은 능숙하지 않음. 지원자 B - 통계 학과 졸업. - 물류 시스템에 대한 이해 없음. - 데이터 분석 도구 사용은 매우 능숙함. Tip. 비전공자 의외의 강점
36. 도메인 지식 - 취미로 채용 사이트를 들여다보는 채용 공고 덕후가 잡플래닛 데이터 분석가로 지원한다면? - 물류학과를 나온 선미님이 쿠팡 물류 데이터 분석가로 지원한다면? - 전자책으로만 책을 읽는 혜정님이 리디 데이터 분석가로 지원한다면? Tip. 비전공자 의외의 강점
37. 도메인 지식 - 취미로 채용 사이트를 들여다보는 채용 공고 덕후가 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
38. 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
39. 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 나에게 부족한 것 중에서는 어떤 것부터 채워나가야 할까? 3. 내가 가진 것, 부족한 것 파악하기
40. 4. 채워나갈 스킬의 우선순위 정하기
41. Impact-Effort Matrix https://itamargilad.com/why-impact-effort-prioritization-doesnt-work/
42. https://itamargilad.com/why-impact-effort-prioritization-doesnt-work/ Impact-Effort Matrix
43. https://itamargilad.com/why-impact-effort-prioritization-doesnt-work/ Impact-Effort Matrix
44. https://itamargilad.com/why-impact-effort-prioritization-doesnt-work/ Impact-Effort Matrix
45. https://itamargilad.com/why-impact-effort-prioritization-doesnt-work/ Impact-Effort Matrix
46. https://itamargilad.com/why-impact-effort-prioritization-doesnt-work/ Impact-Effort Matrix
47. https://itamargilad.com/why-impact-effort-prioritization-doesnt-work/ Impact-Effort Matrix
48. https://itamargilad.com/why-impact-effort-prioritization-doesnt-work/ Impact-Effort Matrix
49. https://itamargilad.com/why-impact-effort-prioritization-doesnt-work/ Impact-Effort Matrix
50. 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기 자격요건에 언급된 횟수 채용공고에 언급된 총횟수
51. Impact • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 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
52. • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 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
53. • 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 Impact • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기
54. Impact • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • 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 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 Effort 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기
55. Impact • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • 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 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 Effort 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기
56. Impact • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • 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 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 Effort 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기
57. Impact • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • 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 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 Effort 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기
58. Impact • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • 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 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 Effort 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기
59. Impact • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • 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 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 Effort 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기
60. Impact • 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) • 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 • SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 Effort 나만의 Impact-Effort Matrix 그리기
61. Impact-Effort Matrix https://itamargilad.com/why-impact-effort-prioritization-doesnt-work/
62. 4. 채워나갈 스킬의 우선순위 정하기 Impact 가설설정 및 실험 설계(A/B 테스트) 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 SQL, Python, R 등 데이터 처리 도구 활용 능력 Effort ① ② ③ ④ ⑤ ⑥
63. 데이터 분석가에게 필요한 스킬 & 중요도 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
64. SQL, Python, R 등 데이터 처리 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
65. 문제 해결 능력, 커뮤니케이션 스킬 - 개인, 팀 프로젝트를 하다 보면 문제 해결 능력, 커뮤니케이션 스킬을 기를 수 있다. - 프로젝트를 하다가 문제가 생기면 좌절하지 말고, 문제 해결 능력을 기를 기회라고 생각하자. 문제 상황과 해결 과정을 잘 기록해 두는 것이 중요하다. Tip. 부족한 스킬 어떻게 채울까
66. 데이터 분석 방법론 (퍼널 분석, 리텐션 분석) - 책, 블로그, 유튜브를 통해 공부한다. • 린분석 (앨리스테어 크롤, 벤저민 요스코비츠 공저) • 그로스해킹 (양승화 저) • 데이터리안 블로그 - 강의, 부트캠프를 통해 공부한다. Tip. 부족한 스킬 어떻게 채울까
67. 그 외 다른 스킬들을 채우는 방법에 대해 더 알고 싶다면 - 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
68. 5. 마지막 필살 비법
69. 5. 마지막 필살 비법 제가 취업 당시 가지고 있던 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
70. 제가 취업 당시 가지고 있던 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
71. → 지원해보기 제가 취업 당시 가지고 있던 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
72. → 지원해보기 제가 취업 당시 가지고 있던 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
73. → 지원해보기 → 합격 🎉 제가 취업 당시 가지고 있던 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
74. 지원한다 결과를 확인한다 불합격 부족한 점을 보완한다 취준이란 원래 이런 과정입니다. 5. 마지막 필살 비법
75. 이 과정을 계속 거치다보면, 지원한다 결과를 확인한다 불합격 부족한 점을 보완한다 5. 마지막 필살 비법
76. 어느 순간 합격을 합니다. 합격 지원한다 결과를 확인한다 불합격 부족한 점을 보완한다 5. 마지막 필살 비법
77. 일단 지원을 해야 합격까지 갈 수 있다는 것! 5. 마지막 필살 비법: 지원하기 합격 지원한다 결과를 확인한다 불합격 부족한 점을 보완한다
78. 비전공자 데이터 분석가 취업 5단계 1. 데이터 분석가 직무에 필요한 스킬들을 모두 나열해 본다. 2. 중요도가 높은 것부터 순서를 매긴다. 3. 내가 가지고 있는 것과 부족한 것을 객관적으로 파악한다. 4. 부족한 스킬들 중에 무엇부터 공략하면 좋을지 고민하고, 순서대로 채워나간다. 5. 마지막 필살 비법: 지원하기!
79. 마무리
80. 비전공자 데이터 분석가 취업 5단계 1. 데이터 분석가 직무에 필요한 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!
81. 그래도 무언가 해보기 위해 노력하고 있는 분들이라고 생각합니다. 요즘 취업 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