[회사 상황 별 분석가의 업무] 네이버 / 쿠팡 Data Analyst 시니어 현직자(6년차) 커리어 특강 정리(with 메타코드M)

 메타코드M에서 무료로 선착순 신청하여  볼 수 있는 강연에 많이 있습니다. 이를 잘 활용하시면 비싼 돈과 시간을 안 들여도 얻어 가실 것이 많이 있을 겁니다.

이번에 네이버 / 쿠팡 Data Analyst 시니어 현직자(6년차) 커리어 특강을 듣고 알게 된 점들에 대해 얘기하겠습니다.

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👀특강 내용🔥

1. 회사 규모 별 '데이터 분석가' 역할 구분

2. 면접 기출문제 함께 살펴보고 대비 전략짜기
3. SQL 코딩 테스트 대비 전략짜기

 

 

 우선 강연자님의 자기소개에서는 밑의 그림에서 나와 있는 곳에서 모두 근무해 보셨다고 합니다. 그래서 이 분야에 대해 얇고 넓게 알아서 6년차이여도 많은 이야기를 해 줄 수 있다고요. 그래서 어떻게 차별점을 두고 준비하냐에 대해 정리합니다.✍🏻

준비를 할 때 공통 업무부터 준비하고 차별점을 두어야합니다.

 

 

그래서 데이터 분석가의 공통 업무는

첫번째 지표(데이터)로써 현상을 이해하기

두번쨰로 지표(데이터)로써 원인을 파악하기 입니다.

임의로 회사 규모를 0부터 1000까지 구분합니다.

Data Infra 데이터 인프라란? 데이터의 사용, 저장, 공유를 지원하는 하드웨어, 소프트웨어, 네트워킹, 서비스, 정책을 포함한 다양한 구성요소를 지칭합니다. 적절한 데이터 인프라 전략은 데이터 중심 디지털 트랜스포메이션을 원하는 조직에 꼭 필요한 항목입니다. 데이터 인프라는 조직에서 데이터를 생성, 관리, 사용, 보호하는 기반을 제공합니다.

→ 데이터 엔지니어

 

Data Literacy 데이터 리터러시(문해력)란? 데이터를 탐색 및 이해한 것을 바탕으로 분석 결과를 전달(소통)하는 능력입니다. 즉 여러 숫자를 보고 숫자 간의 연결고리와 변화를 파악하여 상황을 인식할 수 있는 능력을 말합니다.

 따라서 극초기의 회사①에서는 분석가를 거의 채용하지 않으며, 안정기의 회사 ③와 성숙기의 회사④에서 많이 채용합니다. 또한 데이터 인프라가 잘 구축되어 있지 않을 수도 있는데 그럴 땐 데이터 분석가가 직접 정돈하고 정비하는 작업을 하기도 합니다. 하지만 데이터 분석가의 가장 중요한 역활은 데이터를 이해해서 메시지로 전달할 수 있는 데이터 리터러시 능력입니다.

 

초기 단계의 회사② 📈

 초기 단계의 회사②에서는 많은 경우 데이터를 좀 가지고 있습니다. (매출이 있는 회사라면 기본적으로 구매 정보 데이터)

하지만 추가로 필요한 정보들은 '로깅Logging(정보를 제공하는 일련의 기록인 로그(Log)를 생성하도록 시스템을 작성하는 활동 )'이나 '3rd party tool(돈을 내고 외부에서 대신 데이터 수집)'로 수집합니다.

또한 모든 회사에서는 항상 잘 한 것에 대해 자랑하고 싶어 해서 그런 자료 추출(PR/IR)하는 역활도 합니다.

 

 그래서 초기 단계의 회사②에는 지표추출과 자동화 능력이 많이 필요합니다. 이를 위해 SQL를 잘 해야합니다.

하지만 막상 이 단계의 회사에 들어가면 데이터 수집 작업을 많이 할 가능성이 높습니다. 왜냐하면 이걸 할 수 있는 인력이 분석가 이외의 거의 없습니다.

안정기 단계의 회사③

 안정기 단계의 회사③는 경제적 상화이 여유가 있어서 데이터 인프라와 데이터 리터러시를 올리고 싶어합니다.  그래서 데이터 엔지니어와 데이터 분석가가 필요합니다.

 여기에서 데이터 분석가는 비즈니스와 개발자분들 사이의 교량(다리) 역활을 합니다. 데이터 수집은 데이터 엔지니어가 맞기 때문에 데이터 분석가는 지표추출과 자동화, 분석 및 리포팅을 기본적으로 하며 추가적으로 전사 데이터 관련 교육을 하여 전사원의  데이터 리터러시을 올립니다.

 마지막으로 추가되는 부분은 통계적 지식이 많이 필요한 실험 계획(예, A/B 테스트)과 분석(유의미성 검토)입니다. 하지만 마지막 부분은 하기가 많이 어렵습니다. 왜냐하면 실험(예, A/B 테스트)이 많이 어려워서 따로 인프라(인력)을 갖추어야 하기 때문니다. 

 

 하지만 요즘은 안정기 단계의 회사③에서도 실험을 많이 하려고 해서 이런 회사들은 채용 공고에서 A/B 테스트를 경험하신 분들을 원한다고 써져있습니다.

성숙기의 회사④(대기업)

 성숙기의 회사④에서는 기본적인 지표추출과 자동화, 분석 및 리포팅, 전사 데이터 관련 교육은 같지만 실험 계획(예, A/B 테스트)과 분석(유의미성 검토)에 더욱 많은 비중을 둡니다. 그래서 하는 일을 같지만 비즈니스 분야 측면에서 더 좁고 깊은 도메인의 영역으로 들어가면서 실험에 대한 중요도도 올라갑니다.

 

 하지만 이런 성숙기의 회사④에서는 실험 경험을 한 인력을 필요한데 ①,②,③회사에서는 실험을 하지 않는다는 딜레마가 생깁니다.

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면접 빈출(기출) 문제

 1. 입사를 하게 된다면 어떤 데이터 분석을 하고 싶으신가요?

[신입,이직] 기본 문제:

"입사 후 하고 싶은 일" 질문의 데이터 분석가 버전, 직무 이해도 및 직무 전문성 파악을 목적으로 질문

도메인 지식 확보 필요(→기사를 통해 습득,  Google Analytics 4 (GA4) 툴 사용법, documentation 정독), 비즈니스 도메인 습득 ,

2.(포트폴리오가 있는 경우) 해당 프로젝트에 시간이 더 있었다면 어떤 분석을 하고 싶으신가요?

 

3. 완성도 높은 분석을 위해서는 어떤 데이터가 더 필요한가요? 왜 그렇게 생각하나요?

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SQL 코딩 테스트 대비 전략

1일 1 SQL 문제 풀기 → 문제 은행 같은 느낌

1. SQL 감을 잃지 않는다. 

2. 타이핑 속도가 올라간다.

 

테이블 구조 / 문제 내용 / 나의 풀이 / 가장 잘 푼 것 같은 쿼리 정리

→ 기본적으로 이해하고, 실제 코딩 테스트 전 날에 반드시 다시 봅니다.

 

강사님 추천 코딩 테스트 관련 플랫폼

리트코드 leetcode (https://leetcode.com/) - 글로벌 플랫폼

→ medium을 30분 안에 푸는 수준까지

 

[ 글쓴이가 아는 코딩 테스트 관련 플랫폼 💡]

1. 백준 온라인 저지 (https://www.acmicpc.net/)

2. 리트코드 leetcode (https://leetcode.com/)

3. 프로그래머스 programmers (https://programmers.co.kr/)

4. 코드 트리 codetree (https://www.codetree.ai/curriculums/)

5. 코드시그널 codesignal (https://codesignal.com/)