현재 senior data analyst로 일하고 있습니다.

[익명(175.112)]

질문받습니다. 학부 전공은 컴공, 대학원은 비즈니스 애널리틱스 석사입니다.

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[익명(221.149)]

지금 뭐함?

[익명(175.112)]

지금 휴가 중입니다. - dc App

[익명(221.149)]

어느 파트에서 일함? 그리고 비전공 비율은 어느 정도 됨?

[익명(175.112)]

데이터사이언스팀에서 일하고 있고, 통계, 컴공, 산업공학 전공이 한 30~40%, 나머지는 다 비전공입니다. - dc App

[익명(106.248)]

1. 대학에서 배운거 얼마나 쓰임? 2. 잡무같은거 함?

[익명(175.112)]

대학에서 배운 거랑 실무는 차이가 크다고 보면 됩니다. 오히려 비즈니스 애널리틱스 대학원에서 배우는 내용이 좀 더 유사하고요.

[익명(175.112)]

업무는 주로 SQL을 활용해서 KPI 주제 별로 데이터를 추출, 요약, 집계하여 파악한 다음, 추가적인 가설 검징이나 EDA가 필요할 시에는 R이나 Python을 이용하고요. 그리고 SQL을 연결해서 대시보드를 구축(power bi, tableau, redash etc..)하고 타 부서에서 필요하거나 요청하는 데이터 관련 정보를 제공하거나 관리합니다.

[익명(175.112)]

또한 로그 데이터 설계할 시 같이 참여하기도 하구요, A/B test를 설계하고 tracking하게 됩니다. 머신러닝 모델이나 딥러닝 모델은 data analyst가 돌릴 일도 없고, 주로 data scientist들이 담당하게 됩니다. 잡무는 senior data analyst는 거의 안 하게 되는데 junior data analyst 일 경우 타 부서에서 번거롭게 데이터 요구하는 게 잡무라면 잡무죠.

[익명(175.112)]

또 뭐 궁금한 거 있으면 말씀해드림.

[익명(118.37)]

친구가 이거 하던데 bi? 데이터 뽑아서 비지니스에 쓸 수 있게 하는거 맞음? 하드코어 엔지니어라기보다 이과랑 문과 연결고리 느낌

[익명(175.112)]

ㅇㅇ 맞음. 예전의 business intelligence analyst들이 data analyst로 많이들 넘어옴. (물론 하는 업무가 약간 다르고 통계 공부를 좀 더 해야 하지만) data scientist들이 data모델링에 주로 신경을 쓴다면, data analyst들은 data를 가지고 어떻게 비즈니스적으로 활용할 것인가에 중점을 둠. 하는 업무 자체도 약간 짬짜면 스타일이라 호불호가 갈릴 수 있음. 자신은 순수하게 머신러닝, 딥러닝 모델을 만지고 싶다면 data scientist 직무로 가는 게 맞음. 안 그랬다간 대시보드 설계하면서 현타올 수도 있음.

[익명(118.37)]

대쉬보드를 만들기 위해 활용하는 sw나 시스템이 있는거야? 아니면 그냥 쌩으로 첨부터 내가 다 만들어야 하는거야? 저 위에 tableau이런것들이 그런건가

[익명(175.112)]

tableau, power bi, redash 등 대부분 시각화 툴이 sql에 직접 연결할 수 있어서 sql 데이터 가지고 시각화를 하는 건데, 대시보드 설계는 본인이 하는 거지 ㅇㅇ 특정 KPI, 뭐 예를 들어서 가장 간단한 CTR의 경우는 일별, 월별로 만들어서 왼쪽 위에 배치하고 등등 본인의 역량에 따라 천차만별임. - dc App

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[익명(175.112)]

data scientist가 아니라 data analyst로 한정하면 가장 중요한 직무 역량 1순위는 sql 2 순위는 통계지식 3순위가 대시보드 설계 능력 4순위가 R 혹은 Python 이라고 봄. 실제로 대부분 sql 만으로도 대다수의 업무를 처리할 수 있기 때문에 sql은 깊게 알면 알수록 손해가 아님. 대시보드 설계 역량은 사실상 junior나 인턴 때부터 연습해보면서 익숙해지는 수밖에 없음. 취준생 입장에서는 대시보드 설계를 할 수 없는 상황이기 때문에 최대한 회사에 들어가서 많이 설계해보면서 실력이 느는거임.

[익명(175.112)]

근데 이제 세부 업무에 따라 순위는 달라질 수 있음. 본인의 직무는 data analyst지만 실제로 data scientist의 업무를 하는 경우도 있는데, 그럴 경우에는 1순위 통계지식 2순위 R or Python으로 바뀌겠지.

[익명(175.112)]

적성만 맞는다면 data analyst가 정말 좋은 선택일 듯 싶음.. 연봉도 senior되면서부터 기대 이상으로 받고. 한국은 미국에 비해 아직 data anlayst 직무가 생소하고 활성화가 안 되있는데, 뭐 원래 미국의 상황을 따라가게 되있으니까.. 개인적으로 코로나가 잠잠해지면 data analyst를 많이 뽑을 것 같음.