데이터사이언스로 가는 대학(취준)생?

wayne

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

wayne님, 데이터사이언스를 준비하는 대학생·취업준비생은 꽤 많고, 보통 다음과 같은 직무로 진출합니다.

• 데이터 분석가: SQL, Python, 통계, 대시보드 도구를 활용해 비즈니스 문제를 분석합니다.
  
• 데이터 사이언티스트: 통계 분석과 머신러닝을 활용해 예측 모델과 추천 모델 등을 개발합니다.
  
• 머신러닝 엔지니어: 머신러닝 모델을 서비스에 적용하고 운영합니다.
  
• 데이터 엔지니어: 데이터 수집·저장·처리 파이프라인과 데이터베이스를 구축합니다.
  
• BI·마케팅·Product 분석가: 지표를 설계하고 사용자 행동이나 사업 성과를 분석합니다.
  

처음 준비하신다면 데이터 분석가를 목표로 시작하는 경우가 비교적 많습니다.

준비 순서는 보통 다음과 같습니다.

1. Python 기초와 데이터 처리
   pandas, numpy, matplotlib, seaborn을 익히고 데이터를 불러오고 정제·시각화하는 연습을 합니다.

2. SQL
   JOIN, GROUP BY, 서브쿼리, 윈도 함수 등을 익혀 실제 데이터베이스에서 원하는 데이터를 추출할 수 있어야 합니다.

3. 통계 기초
   평균·분산, 확률분포, 가설검정, 신뢰구간, 회귀분석 정도는 반드시 공부하는 것이 좋습니다.

4. 분석 프로젝트
   단순히 강의를 수강하기보다 실제 데이터를 활용해 문제 정의부터 결론 도출까지 진행해 보세요.
   예를 들어 이커머스 구매 분석, 사용자 이탈 분석, 배달 수요 예측 등의 주제를 선택할 수 있습니다.

5. 포트폴리오 정리
   사용한 데이터와 도구만 나열하기보다 다음 내용을 명확히 보여주는 것이 중요합니다.

   • 어떤 문제를 해결하려고 했는지
     
   • 어떤 기준으로 데이터를 전처리했는지
     
   • 왜 해당 분석 방법을 선택했는지
     
   • 분석 결과로 어떤 인사이트를 얻었는지
     
   • 실제 의사결정에 어떻게 활용할 수 있는지
     

6. 지원 직무에 맞는 역량 보완
   데이터 분석가는 SQL과 비즈니스 해석 능력이 중요하고, 데이터 사이언티스트는 통계·머신러닝·논문 구현 역량이 중요합니다.
   데이터 엔지니어는 SQL과 함께 Python, 데이터베이스, 클라우드, ETL 파이프라인을 중점적으로 준비하는 편이 좋습니다.

처음부터 모든 분야를 다 공부하려 하기보다는, 먼저 목표 직무를 하나 정하고 핵심 기술을 익힌 뒤 프로젝트를 완성하는 것을 추천합니다.

학습 순서가 막막하다면 인프런의 로드맵을 참고하고, 관심 분야를 MY카테고리로 설정해 관련 강의를 찾아보시면 도움이 됩니다.

• 로드맵: https://www.inflearn.com/roadmaps
  
• 기술 검색: https://www.inflearn.com/courses
  
• 커뮤니티 질문답변: https://www.inflearn.com/community/questions