안녕하세요 👋

저는 데이터 관련 전공을 바탕으로, 현재 컨설팅 팀에서 데이터 분석 및 프로젝트를 수행하고 있는 4년차 컨설턴트입니다.

많은 취준생·주니어 분들이
“Python, SQL은 배웠는데 막상 실무에서는 뭘 해야 할지 모르겠다”,
“분석 결과를 어떻게 설명해야 하는지 모르겠다”는 고민을 합니다.

저는 실제 물류·유통·SCM 프로젝트에서
데이터 분석 → 인사이트 도출 → 시스템·업무 프로세스 반영 → 의사결정 지원까지
전 과정을 직접 수행하며,
‘분석을 할 줄 아는 사람’과 ‘업무에 쓸 수 있는 분석가’의 차이가 어디서 생기는지 체감해 왔습니다.

이 멘토링은 그 차이를 줄이기 위해 만들어졌습니다.

📌 이 멘토링에서 다루는 핵심

1️⃣ “무엇을 분석해야 하는가”부터 정리합니다

• 문제 상황에서 분석 과제를 정의하는 방법
• 아무 데이터나 보지 않고, 봐야 할 데이터부터 고르는 기준
• 실무에서 통하는 분석 질문을 만드는 법

2️⃣ 취준생·주니어가 가장 막히는 지점만 짚습니다

• 분석 결과를 어떻게 말로 풀어야 하는지
• 보고서·면접·회의에서 어디까지 설명해야 충분한지
• “그래서 결론이 뭐냐”라는 질문에 대응하는 방법

3️⃣ Python·SQL, ‘할 줄 안다’에서 ‘쓸 수 있다’로

• 실무에서 요구되는 Python·SQL 수준은 어느 정도인지
• 불필요한 고급 기법보다, 현업에서 바로 쓰이는 패턴
• 분석 결과를 정리하고 전달하는 최소 기준

🎯 이런 분들께 특히 추천합니다

• 데이터 분석 직무를 준비 중이지만 방향이 잡히지 않은 취준생
• 주니어 분석가 / 기획자 / 컨설턴트로서 첫 실무가 막막한 분
• 포트폴리오는 있는데, 왜 부족한지 모르겠는 분
• “분석은 했는데 인정받지 못했다”는 경험이 있는 분

🗓️ 진행 방식

• 1:1 온라인 멘토링 (Zoom), 필요 시 1회 추가 상담 무료 진행
• 사전에 멘티의 상황·이력·고민을 확인한 후 현재 단계에서 가장 급한 문제부터 집중적으로 다룹니다.
• 정답을 알려주기보다, 이후에도 스스로 판단할 수 있도록 사고 과정을 함께 정리합니다.

💼 사전 준비 (권장)

• 현재 준비 중인 직무 또는 목표 회사
• 고민 중인 과제, 포트폴리오, 분석 결과물(있다면)
• 질문 리스트 (막연해도 괜찮습니다)

🚀 이 멘토링을 통해 얻게 되는 것

1️⃣ 분석 방향을 잡는 기준
2️⃣ 실무·면접에서 통하는 설명 구조
3️⃣ “이 정도면 충분하다”를 판단할 수 있는 눈
4️⃣ 더 이상 막연하지 않은 다음 스텝

데이터 분석을 공부하고 있지만 계속 제자리인 느낌이 든다면,
이 멘토링은 분명한 전환점이 될 수 있습니다.