Q. 내가 궁극적으로 하고 싶은 것은 무엇인가 ?
A. 데이터 전문가가 되는 것
그렇기 위해 기획, 수집, 가공, 분석, 활용 프로세스를 모두 이해하고 다룰 수 있으며 최종적으로는 이를 관리하는 PM이 되는 것.
약 4년 전으로 back...
대학교 1학년 까지 나는 아이디어 도출이 무에서 유를 창출하는 것이라고 생각했다. 그래서 스스로 창의성이나 아이디어가 부족하다고 느끼며 기획과 거리가 멀다고 생각했다. 하지만 교내외에서 다양한 프로젝트를 진행하면서 기획이 필수적이며 모든 것이 기획에서 시작된다는 것을 깨달았다. 그럼 기획은 놓칠 수 없는 부분이고 '어떻게 하면 이를 극복할 수 있을까'를 고민하게 되었다. 주변의 조언을 듣고 정보를 찾아보면서 아이디어 도출이 창의성만의 영역이 아니라는 것을 알게 되었다. 점차 리서치의 중요성을 깨닫고 벤치마킹과 기존의 것들을 새로운 시각으로 연결하는 방향도 있다는 것을 배웠다.
글자보다는 숫자에 더 감각이 있는 나는 기획의 토대가 되는 데이터에 관심을 가지게 되었다. 데이터를 통해 내리는 결정은 무에서 유를 끌어내는 것이 아니다. (물론 데이터가 신뢰할 수 있다는 전제 하에) 데이터는 기획에 있어 명백한 근거가 되었다. 이러한 관점에서 데이터 직무에서 전문성을 쌓고자 결심하게 되었고 복수전공을 통해 데이터를 다루고 활용하는 방법을 배웠다. 본 전공보다 더 재밌었고 특히 코딩할 때 쾌감이 좋았다.
하지만 흥미는 잠시, 전공으로 데이터 분석, AI, 데이터 시각화, DB 등 다양한 경험을 쌓으면서 혼란이 오기 시작했다. 데이터 직무도 분야가 매우다양했고 전문성을 키우고 실무 경험을 쌓기 위해서는 세부 직무를 선택해야 했다고 생각했다. 특별한 한 가지에 큰 흥미를 가지고 있지 못했던 나는 ‘하나를 정해야 한다’는 압박감을 느꼈다. 물론 누군가가 그렇게 정하라고 말해주지는 않았지만 현직자 이야기를 듣거나 채용 공고를 살펴보면 하나에 집중하고 깊이 파고드는 것이 중요하다는 것을 깨달았다. 그래서 나는 제거 방식을 선택했다.
우선 AI.
수학적인 지식이 정말 많이 요구되었다. 문과 출신이라 미적분2, 선형대수학을 배우지 않았기에 수학 기본부터 하나씩 시작해야 한다는 부담이 컸고, 무엇보다 석사 과정이 기본이라는 생각이 막막하게 느껴졌다. 그만큼 AI에 대한 열정은 없었던 것 같다.
데이터 시각화.
인턴 경험을 하면서 그 중요성을 깨닫게 되었지만, 그 전에는 시각화 자체를 가볍게 여겼다. 큰 노력이 필요 없어 보였고 심지어 태블로와 같은 도구들을 사용하면 코딩 없이 클릭만으로도 가능하다는 점에서 ‘전문성을 가질 수 있는 분야일까?’ 하는 의문이 들었다. 물론 현재는 기업에서 데이터 관리 부서가 아닌 타 부서 혹은 상급자들이 데이터와 관련된 지표를 보기 위해 시각화된 자료가 필요하고, 데이터의 시각화 방식에 따라 결과도 달라진다는 점을 깨달았다. 그러나 시각화만으로 전문성을 갖기에는 한계가 있으며 기본적으로 다루면 좋은 도구들로 느껴진다. 그래서 시각화를 핵심 분야로 삼기에는 적합하지 않다고 생각했다.
DB.
상대적으로 DB가 가장 재미있었다. SQL로 쿼리를 작성하고 원하는 데이터를 추출하는 과정이 재밌었다. 그리고 인턴하면서 데이터를 수집해서 DB에 적재하고 유지관리하는 일도 흥미가 있었다. 휴학하고 6개월 동안 웹개발 부트캠프에 참여했던 적도 있는데 백엔드 개발을 하면서 DB를 다뤘던 경험도 즐거웠다. 하지만 지금까지 데이터 분석 관련 경험을 더 많았고 DB 쪽은 어떤 경험을 쌓아야할지 막막함을 느끼기도 했다. 무엇보다 데이터베이스 관리자는 대개 백엔드 개발에서 직무 전환을 하는 경우가 많고 경력직들 위주라고 해서, 다음 단계의 커리어로 고려하고 있다.
남은 것이 데이터 분석.
그러나 데이터 분석도 단순한 분석이 아닌 기획에서 연결되는 분석이다. 욕심이 많은 나는 모든 프로세스를 다루고 싶은 열망이 크다. 근그러나 한 번에 모든 능력을 갖출 수는 없기에 단계적으로 실력을 쌓아 최종적으로는 모든 것을 다루고 이해할 수 있는 커리어로 성장하고자 하는 목표를 갖게 되었다. 즉, 특정 산업 전문가보다는 직무 전문가로 성장해서 여러 도메인에서 자유자재로 활용할 수 있는 전문가가 되고 싶다. 이를 위해서는 우선적으로 기획 역량을 쌓는 것이 중요하다고 생각했다. 데이터 활용 도구 및 기술은 개인적으로 학습하면 습득할 수 있지만 실제 현업의 문제로 기획하고 해결하는 과정은 혼자서는 한계가 있다고 느낀다. 또한 기획이 첫 단추이며 중요한 부분이라 가장 먼저 경험을 쌓고 싶은 영역으로 선택했다.
특히 졸업 전 수강한 '데이터 마케팅' 수업을 통해 데이터 기반으로 전략을 수립하는 것의 중요성과 그 과정을 직접 경험했다. 이를 통해 마케팅이 단순한 창의성의 영역이 아니라 근거를 바탕으로 전략을 기획하는 것에 매력을 느끼게 되었다.
따라서 현재는 데이터분석 및 기획 직무로 취업을 준비하고 있다.
교내수업
기계학습입문, 자연어처리, 데이터베이스개론, 데이터마케팅, 자료구조와알고리즘개론 등
공모전
경기도 GenAI 공공데이터 활용 경진대회 우수상 수상
자격증
빅데이터분석기사, ADsP, SQLD
프로젝트
[학회] 중소기업 폐업 예측 프로젝트, 관광 특성 파악 프로젝트
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[부트캠프] AI 활용한 식단 기록 웹 서비스 개발 프로젝트, 환경 습관 기록 웹 서비스 개발 프로젝트
[스터디] 트렌드 파악을 위한 모니터링 대시보드 제작 및 파이프라인 구축(데이터 엔지니어링 프로젝트)
그러나 데이터 분석 직무 취업이 쉽지 않은 것이 사실.. !
Q. 나는 무엇을 더 준비하고 역량을 쌓는 것이 좋을까?
첫째, 개인이나 팀으로 출전 할 때 나의 기여도가 70% 이상이 되도록 공모전 참가
둘째, 기본이 되는 소프트 스킬 키우기 -> 데이터 리터러시를 위한 꾸준한 독서, 글쓰기, 다양한 관점 접하기
셋째, 코딩테스트 연습
(여기부터는 부가적으로)
넷째, 데이터 수집부터 시각화까지 완성된 하나의 포트폴리오
다섯째, 학습 ( 좀 더 고민 ! )
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