(도서) 빅데이터 커리어 가이드북

나는 어떤 직무를 희망하는가?

본격적으로 빅데이터 분야 커리어를 희망하기 시작하며 읽은 책이다. 이 책에서 구분하는 데이터 직무 5개(데이터 엔지니어, 데이터 애널리스트, 데이터 사이언티스트, 데이터 리서처, 데이터 기획자) 중에서 나는 데이터 애널리스트와 사이언티스트, 기획자 업무에 관심을 두고 있다. (고 생각했다)
인턴 업무를 세 건정도 지원했는데 지원한 분야는 모두 이름을 DATA로 해두고 업무나 자격 요건이 제각각이었다. 시각화 기술을 강조하고 Power BI와 연계해 설명하는 곳은 데이터 직무에 비해 마케팅 직무라 느껴지는 곳이 많았고, 정말 “데이터” 지식에 중점을 둔 곳은 대시보드 제작과 데이터 수집 자동화 업무를 강조하는 엔지니어링을 요구하는 곳이었다.
우선 책을 읽기 전 내가 관심 있는 데이터 애널리스트, 데이터 기획자 업무와 요구사항을 대략 정리해보자면 아래와 같다.

• 데이터 애널리스트
  • 업무:
    • 최적 의사결정 위한 비즈니스 인사이트(개선이 필요한 문제 분석 및 아이디어 발굴) 제공
    • 데이터 경향, 패턴, 이상치 인식 위한 시각화와 보고서 작성
    • 전략 수립 위해 필요한 데이터 수집, 분석
  • 요구사항:
    • 학사 학위
    • SQL, 기초 통계 지식
    • 데이터 시각화 도구 사용 경험 우대
    • AWS 등 클라우드 솔루션 활용 경험 우대
    • 프로그래밍 지식 우대(데.분에 사용할 수 있는)
• 데이터 기획자
  • 업무:
    • 클라이언트 요구와 분석 가능한 데이터 파악해 프로젝트 범위, 문제 정의
    • A/B test, 시각화 등으로 서비스 개선 방안 제안
    • 팀 구성원 경과 추적 -> 기한 내 완료
    • 데이터 분석 알고리즘 적절한 활용
  • 요구사항:
    • 프로그래밍 언어 1개 이상 사용 가능자
    • 데이터 시각화 도구, 분석 도구 사용 스킬

입문자 입장에서 추가로 공부가 필요한 용어들은 정리를 해두자

• spotfire
• VBA 코딩(수작업 자동화): MSOffice에서 사용되는 Excel, Access의 언어 VB(Visual Basic)의 Auto
• 콘셉트 드리프트(Concept Drift) : 예측하려는 대상의 특성이 시간에 따라 변하는 것
• OLAP: Online Analytical Processing: 데이터를 일정 주기로처리해 분석용 데이터로 사용,
• OLTP: Online Transaction Processing: 이벤트마다 발생하는 데이터를 실시간으로 저장하는 서비스 DB

역시 나는 데이터 애널리스트가 되고싶다! 서로 다른 부서 간의 중재자 역할을 하기도 하고 개선이 필요한 문제를 발견하고 해결할 수 있는 ‘실질적인’ 방안을 제안하고자 한다.
112p. 인터뷰를 참고하면 데이터 웨어하우스로부터 데이터를 받아올 때 SQL을 사용하기 때문에 SQL을 다룰 줄 알면 좋고, 시각화 능력(대시보드 구축 등)과 해당 산업 도메인 지식이 필요하다고 한다.
나는 제약 쪽 기업에 가고싶은데, 임상 데이터를 다루기에는 한 번도 경험해보지 못한 것이므로 제약 Sales 마케팅 분야에 지원하고자 한다.
따라서 마케팅 지식이 필요하고, 추가로 시각화 능력과 SQL 활용 능력을 기르자.

+Tableau 사의 Makeover Monday: 매주 특정 데이터 제공, 이를 활용해 효율적인 시각화 아이디어 생각, 시각화