2025.02.04. 내일배움캠프(사전캠프) 1, 2일차

내일배움캠프

jjaio8986 2025. 2. 4. 22:31

※ 목차

1. 스타터 노트

1.1. 내가 데이터 분석 트랙에 참여하게 된 계기

공시에 시간을 투자했으나 좋은 결과를 내지 못한 상황에서 새로운 길을 찾고자 모색하고 있었다. 그러다 여러 구직 사이트에서 자주 언급되는 것을 보았는데 '개발자, 데이터 분석가, PM, UI/UX'가 바로 그것이다. 주변에 물어보니 "거긴 이미 사람들이 가득 차있다.", "관련된 전문학과를 나온 사람도 사람이 너무 많아 지방에 국밥집해서 먹고산다." 이런 말들만 돌아왔다. 그 말에 따르면 관련된 전공이나 경력이 있는 사람들 사이에서 비전공에 무경력자가 경쟁하게되는 상황이 되는 것이다. 하지만 공시까지 하며 고집부리다 이 상황이 되었는데 더 나빠질게 있나 싶어 한 번 더 고집부려 관련 내용들을 검색해보니 상황은 달리 보였다. '데이터 분석가', 'PM'은 분명 '데이터 분석'이라는 전문적인 기술이 필요하지만, 그 요구되는 기술 수준이 학석사 수준은 아니었다. 또한 데이터를 수집하여 그것을 '분석'한다는 작업과 그 결과물이 기업의 방향과 문제해결에 있어 하나의 근거로 사용될 수 있다는 점은 낭만적으로 이과스럽게 생각되었다. 그리하여 데이터 분석 트랙을 지원하게 되었다.

1.2. 내가 이해한 데이터 분석가(혹은 생각했던 직무)는 어떤 역할을 하는 사람인가?

1.3. 데이터 분석 경험이 있는가? 해봤다면 어떤 경험을 했는지 작성하고, 아니면 데이터분석에 대해 찾아본 것을 작성.

앞서 작성했다시피 데이터 분석 경험은 전무하나 언어철학을 전공하다 보니 무언가를 분석하는 것은 익숙하다고 생각된다. 데이터 분석에 대한 아티클을 처음 접한 것은 ["DA(Data Analyst)란?"(https://www.elancer.co.kr/blog/detail/241)] 이다. 내용은 'DA의 정의 및 역할', 'DA의 역량', '데이터 분석을 위한 여러 툴들'을 기업들을 대상으로 소개하는 아티클이었으나, 이것을 확인할 당시엔 최소한 데이터 분석이 기업의 전략기획실에서 하는 일을 하는 것으로 이해했었다.

1.4. 데이터 분석가의 역할을 수행함에 있어 나의 강점과 연관된 부분은 무엇인가? 혹은 보완, 개선하고 싶은 개인 역량이 있는가?

데이터 분석가의 역할이 구체적으로 무엇인지 이해하지 못하는 상황에서 아무리 자기객관화가 잘 된 사람이라도 개인의 강점을 연결하는 것은 무리라고 생각된다. 막연하게나마 추정하자면 무언가를 분석하는 것, 논리나 흐름의 오류를 잡아내는 것, 핵심을 뽑아내는 능력은 데이터 분석가의 역할을 수행함에 도움되는 강점이라 생각한다. 또한 내일배움캠프에선 데이터 분석가가 갖춰야할 기본기를 알려줄 것이기에, 그에 맞춰 나의 강점들을 발견하고, 보완하고, 개선해고자 한다.

1.5. 본 코스 수료 후, 어떤 데이터 분석가(혹은 생각했던 직무)로 성장하고 싶은가?

최소한의 기본기를 쌓은 후라고 해도 데이터 분석 자체를 할 수 있다는 것 뿐 농업, 홈쇼핑 같은 전문적이고 세분화된 영역의 경험은 전무하고 관심사가 협소하기에 생각해 둔 계열은 없습니다. 다만, 캠프를 진행하며 관심사가 생길 것이고 그 관심사에 따른 PM직무를 수행해보고 싶다.

1.6. 본 코스 수료 후, 데이터 분석가(혹은 생각했던 직무)가 된 5년 후 목표로 하는 점은 무엇인가요?

앞선 내용과 비슷하지만, 본 코스 수료 직후엔 여러 직종에서 데이터 분석과 관련이 있건 없건 경험과 관심사를 확장하기 위해 인턴이건 계약직이건 취직을 시도할 것이다. 그렇게 관련 경험을 쌓아 데이터 분석을 업무적이건 개인적이건 수행하여 최종적으로 그 분야의 PM 역할을 수행하는 것이 목표이다.

2. 아티클 - "데이터 베이스 분석이란 무엇일까?"(https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1567/)

2.1. 개인 요약

- '데이터’ 자체는 단순 사실 및 정보의 집합으로 크게 '정성적 데이터'와 '정량적 데이터'로 분류할 수 있다.

- '데이터 분석'은 데이터들을 기업의 목표에 따라 가공하여 유용한 인사이트(해결책)을 도출하는 것을 말하며, '데이터 분석'을 통해 기업은 당면한(혹은 하게 될) 문제를 해결할 수 있고 기업의 성장과 방향을 모색할 수 있다.

- '데이터 분석의 프로세스'는 '목표설정' > '데이터 수집' > '데이터 정제' > '데이터 분석' > '결과 공유'로 이루어져 있다.

- 데이터 분석을 위해선 '수학과 통계', '관계형 데이터베이스', '프로그래밍 언어', '데이터 시각화 도구'에 대한 지식이 요구된다.

[개인 인사이트] 아티클의 초점이 ‘데이터’와 ‘분석’에 맞춰져 있어 ‘데이터 분석이 무엇인가?’를 이해하기 쉬웠다. 다만 ‘정량적 데이터’는 분석의 흐름을 상상해 보기 쉬웠지만, ‘정성적 데이터’는 어떻게 분석을 해야 할 지 상상하기 힘들었다.
[팀 스터디 후 인사이트] 정성적 데이터의 분석을 정량적 데이터처럼 단순 수치로 보는 것이 아니라, 데이터를 남긴 사용자의 성향으로 분석해야 될 것 같다는 의견에서 사고가 크게 트였다. 차후 데이터들을 마주할 때 분석의 방향성으로 고려할 수 있는 의견이었다. 또 다른 팀원의 인사이트에선 쉽게 체감되는 예시와 그에 관한 조금 더 깊이있는 예시들을 통해 새로운 관심사 내지 관점을 가질 수 있어 흥미로웠다. 개인적으로 인문계열을 주로 공부하다 보니 아티클에서 소개된 다양한 수학 및 프로그래밍 언어 지식, 등등 낯선 지식에 난처함을 느꼈었다. 그러나 다른 팀원들 또한 동일한 생각인 것을 보니 이것이 단순히 개인의 문제가 아니며 앞으로 이루어질 캠프 과정에서 함께 극복할 수 있길 바란다.