비전공자 4명, 어떻게 데이터 분석가 됐을까? [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2022년 1월] 대시보드

입문자를 위해 준비한
[취업 · 이직, 데이터 사이언스] 강의입니다.

비전공자로 데이터 분석가 진로를 희망하고 계신가요? 물류학과, 경영학과, 문창과, 기계공학과 출신인 저희가 어떻게 데이터 분석가가 되었는지 궁금하다면 이 세미나에 힌트가 있습니다.

누적 신청자 약 2,600명! 
화제의 세미나를 영상으로 만나보세요. 

이제 매월 한다! 세미나!
월간 데이터리안 세미나 🎤

고민하다가 드디어 데이터리안이 일을 벌였습니다.
2022년, 매달 마지막 주 화요일 저녁에 릴레이 세미나를 엽니다.  

신청자 200명 이상! 화제의 월간 데이터리안 1월 세미나를 영상으로 다시 보실 수 있습니다. 

1월의 데이터리안 세미나는 🔍

1월에는 "비전공자 4명, 어떻게 데이터 분석가 됐을까?"를 주제로 데이터리안 소속 분석가 중 비전공자 4명이 둘러앉아 어떻게 데이터 분석가가 되었는지, 어떤 준비를 했는지, 비전공자로써 어떤 어려움은 없었는지 허심탄회하게 이야기합니다.

이런 분들께 추천해요 ✅

흔히 얘기하는 '비전공자'인데, 데이터 분석가 취업 또는 이직에 관심있는 분 

데이터 분석가는 아니지만 분석 역량을 기르고 싶고 어디에서 정보를 얻으면 좋을지 고민인 분 

물류학과, 경영학과, 문창과, 기계공학과 4명이 데이터 분석가가 된 과정이 궁금하신 분 

데이터 분석가
채용 공고 읽기가 어렵고
막연하게 느껴지는
취업 준비생 

1월 세미나 타임라인 ⏰

• 각각 물류, 경영, 문예창작, 기계공학을 전공한 데이터 분석가 4명이 사전 질문에 대해 솔직하게 답변합니다.
• 데이터 분석가가 되기 위해, 업무를 하는 데 정말 중요한 게 뭔지 허심탄회하게 얘기합니다. "데이터 분석가 되려면 석사가 필요하다고요? 그거 누가 퍼트리고 다니는 유언비어죠?"

#1부 - 데이터 분석가 취업기 + 채용공고 읽는 방법

1부에서는 데이터 분석가가 어떻게 되었는지, 어떤 마음가짐이었는지, 그리고 채용공고는 어떻게 읽는지 등 데이터 분석가 커리어 패스를 시작하는데 필요한 다양한 이야기들을 담았습니다.

#2부 - 비전공자 데이터 분석가 4인 질의응답

2부에서는 다양한 전공을 가진 데이터 분석가 4명이 사전 질문에 답변합니다. 물류학과, 경영학과, 기계공학과, 문창과를 각각 전공한 사람들이 답변하기 때문에 한 가지 질문에 대해서도 다양한 관점을 보여드릴 수 있을 거예요 :D

2부에서 답하는 사전 질문 

• 왜 데이터 분석으로 진로를 정하셨는지 궁금합니다.
• 데이터 분석가는 분석 포지션을 모두 수행하는 플레이어인가요? 데이터 분석가, 비즈니스 분석가, 프로덕트 분석가 채용 공고를 보면 데이터 분석가 업무를 모델링으로 쓴 곳도 있고, Funnel/AARRR 등 프로덕트 분석으로 쓴 곳도 있어서 기본적으로 역량을 어디서부터 어디까지 쌓아둬야 하는지 궁금합니다.
• 데이터 분석가로 일하면서 가장 어려웠거나 힘들었던 점이 무엇이었나요? 현업에서 고민하는 것들이 궁금해요.
• 비전공자가 데이터분석 직군이 되려면 전공자를 뛰어넘는 관련 경험이라던지 포트폴리오가 필요하다고 생각합니다. 이런 경험이나 포트폴리오 준비는 어떻게 하셨나요?
• 데이터 분석가가 되기 위한 가장 중요한 스킬셋 3가지만 뽑는다면?
• 데이터 분석 직무는 석사가 거의 필수시 된다고 들었는데 현업에 종사하시는 분들 의견도 같은 생각이실까요?
• 신입 데이터 분석가로서 면접에서 어필하면 좋은 점
• 비전공자 & 데이터 분석 공부한 지 1년 정도 밖에 되지 않아 아직 자신감이 많이 부족합니다. 머신러닝 기본 개념도 탄탄하지 않은 것 같고 코드 짜는 실력도 부족한 것 같아 회사에서 잘 해낼 수 있을지 자신이 없어 인턴 지원조차 망설여집니다. 어떻게 하면 용기를 내어 첫 발을 내디딜 수 있을까요?

1월 세미나 
참여자 소개 📖

Q&A를 확인해보세요! 💬

라이브 참여 후기가 
궁금하다면 👏

세미나 중 가장 인상깊었던 내용은?

• 실무에서 SQL, 구글 스프레드시트가 주로 쓰인다는 부분이 인상깊었습니다. 대부분 데이터 분석 강의는 파이썬, R, 더 나아가서 하둡까지 많은데 사실 어떤 툴을 우선순위로 두고 공부할지 고민이 많았습니다. 이제는 기준이 명확해졌습니다.
• 면접관이 "질문 있으세요?"라고 물었을 때 질문을 꼭 하라는 답변이 인상깊었습니다.
• 구체적인 실무 사례가 인상적이었어요. 데이터를 전달할 때 스프레드시트로 전달해서 추가 분석을 할 수 있도록 돕는다는 등의 이야기요.
• 데이터 분석 직무를 하고 싶다 결심하면서 공부 계획만 주구장창 세우고 있었는데, 지나친 완벽주의라는 말에 뼈 맞고 갑니다...
• 네 분의 다양한 경험들이 있어서 정형화된 답이 없어서 좋았습니다.
• 데이터 분석가에 대한 오해(특히 석사 과정을 무조건 거쳐야 한다 등)가 많이 풀리고 진짜 필요한 능력과 태도를 알려주셔서 좋았어요.
• 질문/답변 시간에 나눠주신 내용들이 인상깊었습니다! (사실상 전부 다란 소리) 수많은 질문들을 어떤 마음으로 읽어보셨는지가 답변에서 잘 느껴졌어요. 여러 가지 시각에서 답변을 해주셔서 많은 힌트를 얻어갑니다.

데이터리안에게 하고 싶은 한마디!

• 이런 모임의 장을 열어주셔서 감사합니다.
• 데이터 분석에 대한 수요가 높아지는 요즘에 한줄기 빛과 같은 존재인 것 같습니다. 감사합니다.
• 패널 네 분이 직접 경험하신 이야기라서 더 의미있는 시간이었습니다.
• 데이터 분석이라는 직무가 너무 안개낀 것만 같았는데 자신감을 얻고 앞으로 공부를 어떻게 해야할지 방향성을 잡을 수 있어서 좋았습니다.
• 항상 처음 보는 것을 마주했을 때 두려움이 큰데 막상 마주하고 보면 내가 아주 작은 것의 그림자를 보고 무서워했구나를 깨닫게 되는 것 같습니다. 제게는 이 강연이 그러하였고 앞으로 취업을 준비하는 데 있어서도 좋은 마음가짐을 가지는데 도움이 될 것 같습니다.

이런 분들께 추천드려요!