*이 글은 데이터리안 웹사이트에서도 보실 수 있습니다.

안녕하세요, 데이터 분석가 김민주입니다. 저는 기계공학과를 졸업하고 공유주거 스타트업을 창업해서 일하다가 30살에 데이터 분석가로 직무 전환을 했어요. 데이터 분석가로 직무 전환을 희망하고 있는 분들이 관련해서 자주 질문을 보내주시는데요. 이번 글에서는 그 중 몇 가지 질문을 꼽아서 답변을 해보려고 합니다. 어디까지나 제 개인적인 경험에서 나온 생각들이라는 점을 참고로 하고 읽어주시면 좋을 것 같아요.

데이터 분석가 직무 전환 FAQ

Ⅰ . 이전 경험

Q1. 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환하려고 합니다. 어떻게 준비하면 좋을까요?

지금 하는 업무에서 데이터를 분석해보고 데이터에 기반해 의사결정을 해보는 경험을 해보시라고 말씀드리고 싶어요. 오히려 데이터 분석과 전혀 관련 없는 직무에서 일하면서 데이터 분석을 해보고 데이터에 기반한 의사결정을 해봤다고 한다면 눈길이 가는 지원자가 될 것 같아요. 그리고 이런 부분을 포트폴리오에 녹여주시면 더 좋을 것 같고요.

저는 이력서에 “비즈니스 데이터 분석” 파트를 만들어 창업했을 때 데이터에 기반해서 의사결정했던 경험을 넣어주었습니다.

직무에서 관련 경험이 없다거나, 직접 접근할 수 있는 데이터가 없는 경우라면 실생활에서 데이터를 직접 수집하고 분석해보는 스몰 데이터 프로젝트를 해보시는 것도 좋습니다. 저는 데이터 분석 공부를 하면서 식습관과 배변 패턴의 상관관계를 분석해보는 프로젝트를 진행했던 적 있었어요. 2017년 데이터야놀자에서 최규민님이 발표하신 강남 출근길 정자/판교역 내릴 사람 예측하기라는 프로젝트도 유명한 스몰 데이터 프로젝트 중 하나입니다.

Q2. 다른 직무로 일한 경험이 있는데 신입이나 인턴으로 시작해야 할까요?

결론부터 말하자면 제 대답은 “아니요” 입니다. 위에서 저는 창업을 했다가 데이터 분석가로 직무 전환을 했다고 말씀드렸는데요. 그 당시에는 데이터 분석가로 일한 경력이 없기 때문에 신입으로 지원해야 한다고 생각했어요. 하지만 어떤 직무로 일했든 그 전의 경험이 0은 아니에요. 제가 데이터 분석가로 입사한 회사에서는 저를 주니어로 보지 않았습니다. 실제로 일을 해보니 알겠더라고요. 이전까지 일했던 경험이 결코 작지 않다는 것을요.

아이디어를 내고, 리서치를 하고, 보고서를 작성하고, 결과 보고를 하고, 이 모든 과정이 어떤 직무든 어떤 회사든 비슷하게 흘러가더라고요. 그리고 데이터 분석이라는 직무가 비즈니스 전반에 대한 이해가 필수적이기 때문에 마케팅, 운영, 어떤 직무든 해보았다는 게 도움이 됩니다.

Q3. 30대 신입도 뽑나요? 30대에 데이터 분석가로 커리어 전환할 경우, 회사 입장에선 많이 꺼리는 채용 후보자인가요? 회사, 실무자 선배 입장에서의 생각이 궁금합니다.

나이에 관한 질문을 정말 많이 보내주시는데요. 저도 속시원히 답변 드릴 수 있으면 좋겠지만 제가 데이터 분석 직군에 대해서, IT 업계에 대해서 알고 있는 건 제가 경험한 부분 밖에 없기 때문에 정확한 답변을 드리기는 어렵더라고요.

제가 직무 전환을 했던 나이는 30살이었고, 30대였긴 하지만 비교적 젊은 나이였다고 생각합니다. 제가 드릴 수 있는 이야기는 IT 업계는 그래도 비교적 나이나 학벌이나 이런 저런 조건에서 자유로운 편이라는 거에요. 그리고 언제나 그렇듯 케바케, 회바회, 사바사 이기 때문에 부딪혀 보시라는 이야기 밖에 해드릴 수 없네요. 세상에 정답은 없고 언제나 통하는 진리는 없더라고요. 하지만 해도 후회, 안 해도 후회라면 저는 뭐든 해보고 후회하는 쪽을 택하기로 했습니다. 하고 싶으면 해봐야죠. 인생에 후회가 남는건 할까 말까 고민하다 하지 못한 일들이라잖아요. 누구도 대신 해줄 수 없는 제 인생, 제 선택이니까요. 여러분의 선택이 무엇이든 제가 응원할게요.

대신 위에서 이야기한 것처럼 직무 전환하기 전에 일한 경험이 절대 0이 아니라는 것, 꼭 기억하셨으면 좋겠어요. 그리고 직무 전환하는 가장 쉬운 방법은 여러분이 지금 계신 자리에서 데이터 분석을 해보고, 크든 작든 데이터에 기반한 의사결정을 해보는 경험을 쌓는 거라는 것도요.

저 말고도 비슷한 고민을 하셨던 분의 이야기도 궁금하실 것 같아서, 영업 직군에서 데이터 분석가로 직무 전환에 성공한 2년차 데이터 분석가 분의 인터뷰 영상도 함께 공유드립니다.

Ⅱ. 자격 요건

Q4. 데이터 분석가가 되려면 석사가 필수라던데 대학원에 가야 할까요?

데이터 분석가 중에 석사를 하신 분도 계시겠지만, 아닌 분들도 많아요. 저도 그렇고요. 머신러닝이나 딥러닝처럼 논문을 읽고 구현해보는 능력이 중요한 영역이라면 석사 학위가 도움이 될 수도 있을텐데요. 대부분의 데이터 분석가 채용공고를 보시면 SQL을 사용할 수 있는지, 코호트, 리텐션, 퍼널 같은 용어를 알고 있고, 이런 분석 프레임워크를 사용해서 서비스를 개선해본 경험이 있는지를 묻는 경우가 더 많습니다. 석사가 필수였다면 채용공고에 “석사 필수” 라고 쓰여있지 않았을까요?

데이터 분석가가 되려면 무엇이 필요한지는 채용공고를 읽어보는 게 가장 정확합니다. 데이터리안에서는 현업 분석가와 데이터 분석가 채용공고 읽어보기 콘텐츠를 만들고 있는데요. 궁금하신 분들은 참고로 해보시면 좋을 것 같아요.

Q5. SQL이 중요하다던데, 어떤 자격증이 도움될까요?

SQL 관련 자격증이 많이 있는데요. 저는 SQL 자격증이 하나도 없어요. 저 뿐만 실무에서 데이터 분석하는 분들 중에 SQL 자격증이 있는 분들이 많지 않아요. 자격증보다는 실제로 SQL 쿼리를 짜서 원하는 데이터를 추출하고 문제를 해결하는 능력이 더 중요한데요. 자격증보다는 SQL이라는 언어를 이용해 원하는 쿼리를 직접 작성할 줄 알고, 실무에서 자주 쓰이는 분석 프레임워크를 잘 알고있는 게 훨씬 도움이 된다고 생각합니다.

Q6. 타 직무에서 데이터 분석 직무로 이직하는 경우, 가장 어필이 될 만한 부분이 무엇인가요?(ex. 툴 자격증, 개인 프로젝트 경험 및 포트폴리오, 데이터 분석은 아니어도 유사하거나 접점이 있는 직무 경험)

데이터 분석과 접점이 있는 업무 경험도 당연히 도움이 될 수 있겠고, 타 직무 경험 자체가 가장 큰 무기가 될 수 있다고 생각합니다. 데이터 분석이라는 직무 자체가 비즈니스 전반을 이해하는 게 중요하기 때문에 다른 직무를 경험한 게 본인만의 장점이 될 수 있어요. 데이터리안 팀의 선미님은 물류를 전공하셨기 때문에 쿠팡 배송부서에서 데이터 분석가로 일할 때 물류 용어를 이미 잘 알고 있었고 관련 지식이 있어 도움이 많이 되셨다고 해요. 저도 창업을 하면서 마케팅이나 운영 전반에 대한 이해를 쌓아왔기 때문에 데이터 분석가로 일할 때 그런 점이 저의 강점이 되었다고 생각합니다.

데이터 분석가에게 커뮤니케이션 스킬이 중요하다는 이야기를 많이 하는데요. 이 커뮤니케이션 스킬이라는 게 단순히 말을 잘하는 걸 이야기하는 건 아니에요. 커뮤니케이션을 잘하기 위해서는 상대방의 언어를 이해하고 상대방의 언어로 이야기할 줄 알아야합니다. 그런 관점에서 볼 때 다른 직무로 일했던 사람들은 그 직무의 언어를 이해하고 있기 때문에 커뮤니케이션을 잘할 수 밖에 없더라고요.

Ⅲ. 포트폴리오 작성

Q7. 이전 경력이 데이터 분석가 경험이 아니어서 경력기술서나 포트폴리오 작성 시 어떤 부분을 고려해서 작성해야 하는지 궁금합니다.

다른 직무에서 일하셨다고 해도 데이터를 분석해보고 실무에 적용해본 경험이 있으시다면 적어주시면 좋을 것 같아요. 저도 다른 직무로 일하면서 SQL도, 파이썬도 몰랐지만 데이터를 보고 의사결정을 해본 경험은 있었어요. 엑셀로 한 것도 데이터 분석이에요. 툴은 툴일 뿐입니다. 데이터에서 의사결정의 근거를 찾고 서비스를 개선했다면 그것도 훌륭한 데이터 분석 경험이라고 생각합니다.

저는 창업했을 때 했던 업무들도 포트폴리오에 함께 정리했어요. 사무실에 컴퓨터 앞에 앉아서 하는 일만 할 줄 아는 사람이 아니고, 회사에 필요한 일을 하는 사람이고, 서비스를 개선하고 직접 만들어나가는 데서 즐거움을 느끼는 사람이라는 이야기를 하고 싶었고, 제가 했던 일들을 통해 그런 내용을 전달하려 했습니다. 여러분이 보여주고 싶은 부분이 무엇인지 명확하게 하시고, 이전의 경력이 거기에 도움이 된다면 충분히 이력서에 포함할 수 있다고 생각합니다.

Q8. 그리고 회사에서 진행했던 프로젝트 결과물은 대외비로 포트폴리오에 사용하기 어려운 부분이 있어서 이런 경우는 어떻게 활용하는게 좋을지 궁금합니다.

결과물 자체를 공개하는 것은 어렵겠지만, 얼마나 성과를 냈는지는 적어줄 수 있을 것 같아요. 클릭률을 개선했다고 한다면, “기존 3%에서 개선 후 6%가 되었다”고 쓰는 게 아니라 “클릭률을 100% 개선했다” 고 쓰는 식으로요. 구체적인 지표를 오픈하는 게 아니라면 이전 회사에서 진행한 프로젝트의 성과를 공유하는 건 가능하다고 생각합니다.

회사에 따라 상황에 따라 다르기 때문에 이 정도도 공개하기 어려운 경우도 있을텐데요. 이건 면접관 분들도 다 알고 있어요. 면접에 가면 “얘기할 수 있는 만큼만 해주세요.” 라고도 많이 하신다고 합니다.

제가 직무 전환할 때 쓴 이력서가 궁금하신가요?

저의 취업 당시 이력서와 취업기는 월간 데이터리안 2월 세미나에서 이야기했어요. 그 내용은 데이터 분석가로 직무 전환할 때 내가 이력서를 쓴 방법 글에서도 확인하실 수 있습니다.