데이터 분석가 현실

취업후기로 알아보는 데이터 분석가 현실
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글 미리보기

1. 데이터 분석가 현실, 어떤지 궁금하다면
2. 데이터 분석가, 현실적인 장점 몇 가지
3. 데이터 분석가, 현실적인 한계점 몇 가지
4. 데이터 분석가, 현실 취업 후기

1. 데이터 분석가 현실, 어떤지 궁금하다면

데이터 분석가는 수집한 데이터에서 인사이트를 발견해 기업의 의사결정을 돕는 직군을 말합니다. 주로 파이썬, R, SQL 등의 프로그래밍 언어를 활용해 데이터를 가공하거나 추출하는 일을 담당합니다. 고객이나 내부 팀원들에게 데이터 분석 결과를 효과적으로 보여줄 수 있는 대시보드를 제작하기도 하고요. 추측에 따른 결정을 방지하기 위해 그래프나 차트를 활용해 필요한 정확한 지표를 제공하기도 합니다.

데이터 분석가는 기업의 의사결정에 필요한 데이터를 주로 다루기 때문에 비즈니스 분석가(Business Analyst·BA)라고도 불립니다. 이로 인해 데이터 분석가는 일반적으로 그로스 마케터, CRM 마케터, 프로덕트 매니저(PM) 등과 함께 제품/서비스 기획자에 가까운 업무를 담당합니다.

반면 데이터 사이언티스트나 데이터 엔지니어는 데이터를 다루는 것은 동일하지만 머신러닝이나 아키텍처 등 보다 성공적인 데이터 수집을 위한 연구/개발을 중시하는 성향을 보입니다. 데이터 분석가라고 하지만 엔지니어나 사이언티스트 성격의 업무를 포함하는 경우도 있으므로 지원하고 싶은 데이터 분석가 자리가 있다면 사전에 해당 채용 공고를 꼼꼼히 확인하는 것이 중요합니다.

미국 노동국 발표에 따르면 데이터 분석가는 2021년에서 2031년 10년 사이에 23% 가까이 증가할 전망입니다. 이제 막 주목받는 새로운 채용 시장인 만큼, 다른 전문가 직종보다 상대적으로 많은 지원 기회가 있을 것으로 보이는데요. 지금부터 준비해도 괜찮을까 싶다면? 늦지 않았다는 사실! 오늘은 데이터 분석가가 되면 어떤 장단점이 있는지, 실제 데이터 분석가들의 이야기 함께 전해 드리겠습니다.

2. 데이터 분석가, 현실적인 장점 몇 가지

1. 성장 가능성, 연봉 모두 높아요.

한국 정부는 데이터 분석의 중요성을 인식하고 정부 주도 하에 선도적으로 다양한 정책을 수립하고 있습니다. 데이터 중심의 의사결정을 신뢰하는 기업도 증가하면서 데이터 분석가 채용 전망 역시 우호적인 상황입니다. 또한 국내 데이터 분석가의 연봉은 평균적으로 높은 편입니다. 원티드에 따르면 데이터 분석가는 경력 1년 미만의 신입은 평균 3,500만 원, 경력 5년차는 평균 5,000만 원, 경력 10년차는 7,000만 원 정도의 연봉을 받을 수 있습니다. 역량에 따라 얼마든지 평균 연봉보다 높은 연봉을 받을 수 있다는 점도 메리트로 꼽힙니다.

2. 문과나 비전공자에게도 열려 있어요.

데이터 분석가는 앞서 말씀드린 데이터 사이언티스트나 데이터 엔지니어에 비해 비전공자의 수요가 많은 직군입니다. 데이터를 다루는 개발/기술적 역량보다 도메인 지식 등을 요구하기 때문에 상대적으로 진입장벽이 낮은 편이에요. 실제로 데이터 커리어를 처음 시작하는 분들이 가장 많이 선택하는 직무도 데이터 분석가입니다. 물론 그렇다고 해서 마냥 쉬운 건 아니에요. 체계적인 강의를 통해 기본기와 협업 능력을 키우고 포트폴리오를 통해 자신의 성장 가능성을 어필하는 것이 중요합니다.

3. 기여도가 높아요.

데이터 분석가는 다른 직군과는 달리 업무의 범위가 굉장히 넓고 유동적입니다. 데이터를 활용해 내부 마케터, PM 등에게 서비스 개선점을 제안할 수 있고요. 고객을 직접 만나지 않고도 고객의 특성을 확인할 수 있습니다. 특정 페이지나 문구에서 사용자가 머무르는 시간이나 동선을 파악해 UX(User Experience·사용자 경험)나 UI(User Interface·사용자 인터페이스)도 개선할 수 있고요. 무엇보다 C레벨 등 기업의 의사결정을 담당하는 경영진에게 직접 결과를 전달할 수 있습니다. 문과와 이공계열을 넘어설 뿐만 아니라 팀이나 직급에도 얽매이지 않고 높은 조직 기여도를 인정받을 수 있습니다.

3. 데이터 분석가, 현실적인 한계점 몇 가지

1. 실무 데이터를 접하기 어려워요.

데이터 분석가로 빠르게 성장하기 위해서는 무엇보다 실무 데이터를 많이 접해보는 것이 좋습니다. 그러나 일반적으로 기업 데이터는 고객 정보나 사내 기밀이 포함되어 있는 경우가 많아 보안이 엄격한 편인데요. 보유한 데이터가 곧 기업 경쟁력과 동일시되는 만큼 많은 기업들이 데이터 보안에 열을 올리고 있다 보니, 신입 지원자들은 실무에서 활용되는 데이터를 다룰 수 있는 기회를 얻기 어렵습니다. 실무 데이터를 제공하는 강의를 통해 실제 실무에서 쓰이는 다양하고, 방대하고, 정리되지 않은, 이른바 로우 데이터(Raw data)를 자주 많이 접하는 것이 중요한 이유입니다.

2. 데이터 리터러시, 커뮤니케이션 등 자기주도적 역량을 요구해요.

국내 데이터 분석가 채용 시장은 경력 중심으로 움직이는 편입니다. 회사들 대부분이 경력자를 최우선으로, 이것이 어렵다면 경력에 가까운 신입을 구하고 있죠. 신입 지원자라면 ‘데이터 리터러시’, 즉 주어진 데이터를 활용해 문제를 해결하는 역량을 어필해야 합니다. 누군가 요청한 데이터를 쉽고 간편한 형태로 제공할 수 있도록 꾸준한 커뮤니케이션 능력도 필요하고요. 강의나 팀 프로젝트를 통해 경험한 내용을 활용해 자기주도적 역량을 표현해 보세요.

3. 일하고 싶은 도메인 분야 지식을 이해하고 있어야 해요.

기업들은 자사 서비스와 관련한 도메인 지식이 높은 데이터 분석가를 선호합니다. 다양한 데이터 분석 툴을 다룰 수 있다고 해도 도메인 지식이 없다면 양질의 인사이트를 얻기 어렵기 때문입니다. 자연스레 경력이 있는 지원자, 또는 비슷한 산업 분야에서 근무한 지원자를 우대하는 상황인데요. 신입 지원자라면 IT, 금융, 게임, 커머스 등 향후 자신이 어떤 도메인에 종사하고 싶은지 목표부터 설정하고 해당 도메인 전문진의 강의를 통해 구체적인 경험을 쌓아가는 것이 좋습니다.

4. 분석 결과가 미치는 영향력이 매우 클 수 있어요.

무엇보다 데이터 분석가는 조직의 중요한 의사 결정에 많은 영향을 미칩니다. 만약 불필요한 데이터나 편향된 데이터를 활용한 탓에 분석 결과가 잘못되면 차후 중대한 문제가 발생할 수 있습니다. 동일한 데이터라고 해도 분석을 요청한 팀이나 고객의 성향에 따라 접근 방법이 다를 수 있고요. 데이터 분석가는 다양한 사람과 상황을 중재하는 만큼 언제나 꼼꼼하고 신중하게 데이터 분석에 임해야 합니다.

4. 데이터 분석가, 현실 취업 후기

데이터 분석가의 장단점을 모두 이해했다면 이제 현실 취업 후기를 통해 어떻게 공부할 지 올바른 방향을 설정할 차례입니다. 현재 패스트캠퍼스는 데이터 분석에 대한 다양한 강의와 체계적인 국비지원 부트캠프를 운영하고 있는데요. 특히 경쟁사와 달리 파이썬, SQL, 태블로 등 기업에서 가장 많이 사용하는 분석 툴 4가지를 집중적으로 학습하며, 실무 프로젝트를 경험할 수 있다는 강점이 있습니다. 생생한 취업 후기를 통해 왜 데이터 분석가가 되기로 결심했는지, 또 패스트캠퍼스 강의를 통해 어떻게 취업을 준비했는지 확인해 보세요.

이다현님 - 경력 없는 신입이 주니어 데이터 분석가로 취업할 수 있었던 비결

통계학 전공생이었던 다현님은 파이썬과 SQL을 공부하다가 우연히 데이터 분석가라는 직무를 알게 되었습니다. 하지만 데이터 분석가가 되기에는 스스로 코딩 지식도 프로젝트 경험도, 취업 정보도 부족하다고 느꼈습니다. 데이터를 바라보는 시각을 기르고 실무 커뮤니케이션 능력을 향상시키기 위해 다현님은 패스트캠퍼스의 데이터 분석 부트캠프를 신청했습니다.

약 4개월 동안 다현님은 엑셀, SQL, 파이썬, 태블로 등 기초 강의를 반복 수강하면서 자신감을 키웠습니다. 특히 프로젝트 경험과 학습한 내용을 콘텐츠로 만드는 ‘패스트캠퍼스 기자단’ 활동이 취업 활동에 많은 도움이 되었다고 소감을 전하기도 했어요. 부트캠프 수료 이후 다현님은 태블로 시각화 엔지니어(TA) 인턴으로 취업에 성공했습니다.

정현민님 - 퍼포먼스 마케터가 커리어 레벨업을 위해 데이터 분석을 선택한 이유

한편 현민님은 퍼포먼스 마케터로 근무하던 와중에 점차 한계를 느꼈습니다. 퍼포먼스 마케터는 일반적으로 데이터를 활용해 광고를 집행하는 일을 담당하는데요. 어느 순간 현민님은 사용자 여정을 보다 세밀하게 트래킹하기 위해서는 더욱 심도 있는 데이터와 통계 지식이 필요하다고 생각했습니다. 이를 계기로 자신의 커리어를 성장시키기 위해 패스트캠퍼스의 문을 두드렸습니다.

현민님은 ‘데이터 통계 이론뿐만 아니라 SQL, 파이썬, 태블로 등을 활용해 데이터를 시각화해볼 수 있다'는 점이 패스트캠퍼스 강의의 가장 매력적인 점이었다고 밝혔습니다. 실제 기업의 1개월치 데이터를 전처리하는 과정이 실무 역량을 빠르게 기를 수 있는 기회였다고도 전했고요. ​현민님은 부트캠프 수료 이후 데이터 분석팀으로 이직에 성공했습니다.

서이영님 - 8년의 경력 단절을 이겨내고 3개월 반만에 재취업

이영님은 예전에 개발자로 5년 정도 근무하다가 8년 정도 고시 시험을 준비했습니다. 오랜 시간 불합격을 반복하고 준비하던 시험이 갑자기 사라지기까지 하면서 이영님은 모든 미련을 내려놓고 개발업계로 돌아가야겠다고 결심했습니다. 그리고 8년의 긴 공백을 메우기 위해 찾아온 곳이 바로 패스트캠프 데이터분석 부트캠프였습니다.

예전에 이영님은 주로 C언어를 활용했기 때문에 부트캠프를 신청했을 당시 파이썬은 물론 데이터 분석에 관한 사전 지식이 거의 제로에 가까웠습니다. 프로젝트 진행과정에서 심적으로 많은 우여곡절도 겪었지만 돌이켜 보면 문제를 직접 부딪히면서 비로소 성장했다고 말했는데요. 특히 실제 기업에서 사용되는 로우 데이터를 접한 것이 실무 능력 회복에 많은 도움이 되었다고 밝혔습니다. 이영님은 부트캠프 수료 후 은행 전산부(수신팀) 취업에 성공했습니다.

장서우님 - 데이터 분석가의 길을 찾아준 인생의 전환점, 패스트캠퍼스

서우님은 스타트업에서 프로덕트 매니저로 근무했습니다. 덕분에 서우님은 데이터 분석에 대한 보유 지식은 어느 정도 갖추고 있었지만, 마치 설명서를 읽지 않고 제품을 사용하는 것처럼 느꼈다고 합니다. 데이터 분석 지식에 대한 공백을 채우고 다른 사람들에게 체계적으로 설명할 수 있는 수준으로 성장하는 것을 목표로 패스트캠퍼스 메가바이트 스쿨 참가를 신청했습니다.

서우님은 패스트캠퍼스의 장점 중 하나로 실제 기업 데이터를 활용해 다른 수강생과 팀워크로 진행하는 ‘파이널 프로젝트’를 들었습니다. 실제 면접에서 어느 면접관이 큰 기대 없이 ‘클러스터링 기법은 안 써보셨죠?’라고 질문했을 때 패스트캠퍼스 덕분에 당당히 클러스터링 경험도 말할 수 있어 뿌듯했다고 전하기도 했고요. 수료 후 서우님은 프로덕트 매니저에서 태블로 엔지니어로 이직에 성공했습니다.

데이터 분석은 이제 대부분의 기업에서 요구하는 필수 역량입니다. 이미 많은 기업들이 데이터 분석가를 채용하고 있으며 그 수요는 앞으로 더 늘어날 예정입니다. 이런 흐름 속에서, 기업이 원하는 데이터 분석가가 되어 취업하기 위해서는 신중한 고려와 충분한 준비가 필요합니다. 패스트캠퍼스 부트캠프에 참여하면 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 모든 과정을 기초부터 체계적으로 익힐 수 있습니다. 특히 최근에는 엑셀, 파이썬, SQL, 태블로 등을 활용한 데이터 분석 방법뿐만 아니라 챗 GPT를 활용한 데이터 분석 방법까지 제공하고 있습니다.!

특히 이제 막 시작하는 신입 지원자라면 부트캠프에서 연습한 미니 프로젝트부터 실제 기업 데이터로 진행하는 파이널 프로젝트 내용을 활용해 단기간에 매력적인 포트폴리오를 만들 수 있습니다. 강의 만족도에서 취업율까지, 패스트캠퍼스만의 차별화된 혜택과 커리큘럼을 지금 확인해 보세요.

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