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안녕하십니까,

어려운 질문이군요.

분석가도 여러 유형이 있으며 필요로 하는 역량 역시 업무 도메인(금융/제조/유통/게임 등)에 따라 달라서 명확하게 정의 하기 힘듭니다.

먼저 데이터 분석가를 예로 들겠습니다.

첫째로 회사에 입사를 하려면 대부분 통계학 지식을 요구합니다.미적분은 분석에 사용하는 경우는 거의 흔치 않습니다. 

금융 부분에서는 워낙 고차원 방정식을 많이 사용하기 때문에 미적분을 요구하는 경우가 있을 수 있지만 이는 전문화된 영역이므로 예외로 하겠습니다.(일부 금융권에서는 경제학, 응용 수학 등 전반적인 수학 지식을 높이 쳐주는 경우가 있지만 흔하지 않으며 석.박사급을 원하는 경우가 많습니다 )

둘째로 어느정도 통계나 기타 수학적 역량이 있어야 되는지는 저도 잘 모르겠습니다.

다만 제가 수행한 분석 프로젝트에서 꼭 통계적 역량이 깊이 필요했던 사례는 흔하지 않았습니다. 현업에서는 거의 통계/머신러닝 패키지를 사용하기 때문에 데이터를 잘 가공해서 통계/머신러닝 패키지가 좋은 성능을 발휘할 수 있게 튜닝 해주고 추출된 결과에 대해서 의미를 해석하고 비지니스적인 방향성을 제시하는 것이 대부분의 분석 프로젝트에서 수행하는 일입니다.

지극히 개인적인 생각입니다만, 좋은 분석가의 조건에 반드시 통계나 수학적인 능력이 뛰어나야 한다고 생각하지 않습니다.  개인적으로는 뛰어난 분석가로 인정 받을 만한 사람들은 아래와 같은 요건을 갖추어야 한다고 생각합니다. 아래 기준은 분석 분야의 Software Engineering(즉 프로그램 개발 경험은 적은)을 제외한 사항입니다.

1. 업무적인 이해도가 뛰어남. 

2. 분석 결과를 비지니스에 어떻게 적용해야 할지 방향이 잡혀 있으며 분석 결과에 따른 지표(통계지표, KPI 등)를 자유자재로 만들어 내고 이를 비지니스 개선의 방향성으로 드라이브 하는 능력이 뛰어난 사람. 

3. 데이터와 테스트(예: A/B 테스트)의 중요성을 이해하는 사람

마지막으로, 첫째와 둘째가 서로 반대되는 개념은 아닙니다. 일단 회사에 입사하려면 통계 지식이 높으면 유리한 건 사실입니다. 하지만 통계 능력만 높은 사람을 뽑는 회사는 그리 흔하지 않습니다. 실제 데이터를 다뤄보고 얼마나 분석 업무를 수행해 봤는지, 그리고 데이터와 테스트를 얼마나 사랑할 사람인지등의 기준이 중요합니다(개인적인 생각입니다)

요약하자면, 업무 도메인의 차이와 회사 규모의 차이가 있어서 뭐라 말씀 드리기 어렵지만 개인적인 생각으로는  통계등의 수학적 능력은 통계학과라면 학사 졸업 수준, 통계학과 출신이 아니라면 기초 통계 수준만 갖춰지면 된다고 생각합니다. (물론 입사 담당자 생각은 다를 수 있습니다).

대신  수학적 역량과 데이타를 사랑하고 지표를 기반으로 비지니스의 개선 방안을 제시할 수 있는 기반 역량(이 역량은 쉽게 키워지지 않습니다. 많이 프로젝트를 해봐야 합니다. 따라서 이런 방향성으로 일을 하겠다는 자세가 중요합니다)이 결합되었다면 분석가로서 최고의 역량이라고 생각합니다. 

감사합니다.