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Q 데이터분석가로 취업을 희망하는 취준생입니다.

조회수 2,826 2023-07-08 작성

안녕하세요.


데이터분석가로 취업을 희망하는 취준생입니다.(학사학위 취득, 컴퓨터공학과 졸업)


최종목표는 빅데이터 분석기사로 일하는 것이 꿈이지만


석사학력을 취득해야 한다 해서 아래 단계인 데이터분석가로 취업을 희망하고자 합니다.


원래는 자바 웹 개발자를 목표로 취업준비를 하였으나, 적성에 맞지 않아


1주 전에 데이터 관련 직무로 눈길을 돌렸습니다.


이제 만 나이로 28살(한국나이로 30살)인데 너무 시간만 보내는 것 같아 슬슬 걱정 됍니다....


너무 서론이 길었지만 일단 저의 계획을 말씀드리자면


1. Phthon, SQL을 공부하여 데이터분석 준전문가 자격증을 따려합니다.

2. 이 후 데이터 분석 프로젝트를 준비하려고 합니다.


그런데 계획이 너무 막연하다는 느낌이 드는군요.


실무에서 활동하고 계신 전문가 분들의 조언을 구하고자 질문드립니다.


쓴소리도 달게 받겠습니다.


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답변 3
  • 프로필 이미지 또리자몽이 머신러닝엔지니어 / 4년차 Lv 2

    저도 늦은 나이에 이 분야로 변경했습니다. 전혀 늦지 않았습니다. 관련 학과도 아니고 석박사도 아닌데 취직 및 이직 순조롭게 했습니다.

    1. SQL, Python은 기본입니다. adsp보단 빅데이터분석기사 + sqld 더 나아가 ADP를 도전하시길 바랍니다.
    2. 데이터 분석 프로젝트는 따로 준비를 하기보단 kaggle, dacon 등 대회에 직접 참여하시면서 EDA에 감을 익히시며 데이터를 보는 눈을 키우시면 됩니다.
    3. 데이터 분석에서는 가장 중요한 것은 `해당 산업의 도메인 지식`입니다. 코딩 실력은 시간 지나면 늘게 됩니다. 특정 분야 중 제조, 유통 e-커머스, 금융 등 다양한 도메인 지식을 습득하는 것이 가장 중요합니다.

    2023-07-14 작성
  • 프로필 이미지 mentor8958210 R&D·연구원 / 2년차 Lv 1

    자격증도 좋은데, kaggle이니 dacon 같은데서 competiotion에 참여하면서 경험 및 프로젝트 기반의 포트폴리오를 만들어보는 것도 좋습니다. 실질적인 데이터를 다뤄보는 경험이 되고, 수상까지 할 수 있다면 더욱 좋습니다. 연구까지 갈 게 아니라면, 대학원이 필수가 되지는 않는 것 같습니다. 아예 감이 안잡힌다면 여러 채용 공고를 보면서 업계에서 요구하는 역량을 서치해보는 것도 좋습니다,.

    2023-07-10 작성
  • 프로필 이미지 mentor6861584 데이터사이언티스트 / 10년차 Lv 1

    데이터 분석에 기본은 SQL이며, 요즘은 python으로 백엔드도 구성하는 곳 많이 있습니다. 석사는 필수가 아니며 사실 경력에 따라 갈곳이 생기며 3년에 한번씩 이직하면서 원하는 곳에 접근하는것도 좋은 방법입니다. 빅데이터분석도 석사만 가능곳이 아니니깐 참고하고 데이터엔지니어, 시각화등 여러개를 할 수 있도록 노력해보세요. 말로만 하겠다 하지말고 실제로 행동으로 옮긴다면 분명히 좋은 결과가 있을 겁니다.

    2023-07-10 작성