‘데선배들’은
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Q1. People Analyst(PA) 이중학님을 소개해주세요!
안녕하세요. 가천대학교 경영학부 이중학 교수입니다. HR 데이터 분석 전공으로 연구 및 기업 컨설팅 등을 하고 있어요. 롯데인재개발원에서 DT인재육성팀장으로 근무했고, 현대차그룹 기업경영연구원에서 핵심인재 데이터 관련 업무를 하며 People Analyst(PA)로서의 커리어 패스를 걸어왔습니다.
데이터 분석 전공으로 연구 및 기업 컨설팅 등을 하고 있어요. 롯데인재개발원에서 DT인재육성팀장으로 근무했고, 현대차그룹 기업경영연구원에서 핵심인재 데이터 관련 업무를 하며 People Analyst(PA)로서의 커리어 패스를 걸어왔습니다.People Analytics란 피플 데이터를 다양한 방식으로 분석해 비즈니스 문제 해결에 활용하는 기법으로, 기업 DT 가속화에 따라 그 중요성이 확대되고 있어요. 채용·승진 등 인재와 관련한 의사결정이 데이터와 알고리즘을 바탕으로 이뤄지는 방향으로 변하고 있다는 뜻이죠. PA가 최근 5년간 미국에서 가장 떠오로는 직업 2위인 이유도 여기에 있다고 생각합니다.
Q2. PA는 어떤 업무를 수행하나요?
PA는 크게 예측적, 기술적(descriptive), 최적화적 분석 업무를 수행해요. 예측적 분석이란 채용 단계에서 지원자의 퇴사 확률이나 업무 수행 능력 등을 확인하는 데 쓰여요. 기술적 분석은 직원 근속연수와 매출 등 기업 조직 내 다양한 변수 간의 관계를 파악하는 것이 목적이고, 최적화적 분석은 제한된 인적 자원을 적재적소에 배치해 최상의 결과를 도출하는 기법입니다. 현장에서 가장 관심을 보이는 분야는 예측적 분석이에요. DT 가속화에 따라 비즈니스 모델이 급변하면서, 인재의 성장가능성을 예측하는 업무의 중요성이 확대됐기 때문이죠.
를 다양한 방식으로 분석해 비즈니스 문제 해결에 활용하는 기법으로, 기업 DT 가속화에 따라 그 중요성이 확대되고 있어요. 채용·승진 등 인재와 관련한 의사결정이 데이터와 알고리즘을 바탕으로 이뤄지는 방향으로 변하고 있다는 뜻이죠. PA가 최근 5년간 미국에서 가장 떠오로는 직업 2위인 이유도 여기에 있다고 생각합니다.
Q2. PA는 어떤 업무를 수행하나요?
PA는 크게 예측적, 기술적(descriptive), 최적화적 분석 업무를 수행해요. 예측적 분석이란 채용 단계에서 지원자의 퇴사 확률이나 업무 수행 능력 등을 확인하는 데 쓰여요. 기술적 분석은 직원 근속연수와 매출 등 기업 조직 내 다양한 변수 간의 관계를 파악하는 것이 목적이고, 최적화적 분석은 제한된 인적 자원을 적재적소에 배치해 최상의 결과를 도출하는 기법입니다. 현장에서 가장 관심을 보이는 분야는 예측적 분석이에요. DT 가속화에 따라 비즈니스 모델이 급변하면서, 인재의 성장가능성을 예측하는 업무의 중요성이 확대됐기 때문이죠.AI 및 로봇과의 협업이 확대되는 상황에서, PA는 조직 구성원들이 개발해야할 업무 역량뿐만 아니라 이와 관련한 동기 부여 방법까지 함께 고민하고 있어요. DT 실행의 주체인 조직 구성원들에게 업무 방식을 바꿔야 하는 이유를 충분히 설명하지 못하면, AI 도입·빅데이터 활용 등 관련 논의가 뜬구름 잡는 소리로 여겨지는 문제가 발생할 수 있기 때문입니다. 실제로 세계적 IT 기업 IBM은 DT 동기부여와 관련해 직원들에게 업스킬링 배지를 부여하면서, 동시에 관련 역량이 조직 내에 얼마만큼 보유됐는지를 관리하고 있어요.
배지를 부여하면서, 동시에 관련 역량이 조직 내에 얼마만큼 보유됐는지를 관리하고 있어요.
링크드인이 선정한 핫한 데이터 직무는?
10회차
2025/03/10
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취업 준비는 기업 리서치부터 이력서, 자기소개서 작성, 포트폴리오 제작, 면접 준비까지 많은 시간과 노력이 필요한 과정인데요. 이미 ChatGPT를 활용하고 있는 취준생들이 많지만, 취업 준비 과정의 각 단계별로 특화된 AI 툴들이 존재한다는 사실, 알고 계셨나요?
자기소개서 작성에 최적화된 AI, 포트폴리오 제작을 도와주는 툴, 채용 트렌드를 분석해주는 인공지능까지! 이번 뉴스레터에서는 취업 준비 시간은 반으로 줄여주고 퀄리티는 두 배로 올려줄 AI 툴 7가지를 소개합니다. 각 툴의 특징과 활용법, 그리고 실제 사용 팁까지 함께 알려드릴게요!
지원 기업과 직무 리서치가 필요할 때 + 개인 맞춤형 이력서를 작성하고 싶을 때
1. Gemini AI
구글의 생성형 AI인 Gemini는 구글 검색과의 긴밀한 연동으로 취업 준비에 필요한 최신 직무 정보와 업계 동향 조사에 탁월한 성능을 보이고 있어요. 특정 기업과 직무의 채용 공고를 분석하여 요구 역량과 우대사항을 파악할 수 있고, 국내뿐 아니라 해외 직무 트렌드와 산업 변화까지 폭넓게 조사할 수 있어 글로벌 취업을 준비하는 이들에게도 큰 도움이 됩니다.
또한, 구글 드라이브에 있는 기존 문서들을 활용해 자신의 경력과 직무 관련 기록을 분석하고 맞춤형 이력서를 작성할 수 있는 것도 큰 장점이죠.
출처: Gemini AI
ChatGPT만 알고 있었다면? 취업 준비 단계별 AI 툴 7가지
10회차
2025/03/10
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Q1. 데이터 분석가 이보민님을 소개해주세요!
안녕하세요! 동료들과 함께 데이터 분석 교육 플랫폼 ‘데이터리안’을 창업하고, 강의 제작 등 플랫폼 성장에 필요한 모든 일을 하고 있는 이보민입니다. ‘잡플래닛’에서 데이터 분석가로 커리어를 시작했어요. 학부 시절 개발 동아리 활동을 하며, 화학공학과 출신 선배가 데이터 분석가로 일하게 됐다는 소식을 접했습니다. 개발과 전공 지식을 활용할 수 있다는 점에서 데이터 분석가라는 직무가 매력적으로 다가왔고, 채용 플랫폼이라는 도메인은 제 관심사와 강점을 살릴 수 있는 분야라 선택했어요. 취미로 채용 공고를 읽으며 쌓은 도메인 지식을 바탕으로 더 큰 임팩트를 낼 수 있을 거라 생각했죠. 데이터 분석가로 일하며 SQL 강의 등 교육 콘텐츠가 부족하다는 걸 느꼈고, 문제 의식을 공유하는 동료들과 함께 데이터리안을 창업하게 됐어요.
강의 등 교육 콘텐츠가 부족하다는 걸 느꼈고, 문제 의식을 공유하는 동료들과 함께 데이터리안을 창업하게 됐어요.Q2. 데이터 분석가는 어떤 업무를 수행하나요?
데이터 분석가의 업무는 어떤 회사의 어떤 조직에서 일하느냐에 따라 달라져요. 회사에 따라 인하우스와 에이전시 데이터 분석가 그리고 조직에 따라 프로덕트와 마케팅 데이터 분석가 등으로 나눠지는 식이죠. ‘잡플래닛’ 인하우스 프로덕트 데이터 분석가로 일하면서, 다양한 서비스와 기능 등 프로덕트의 매출 성과를 측정 및 분석하는 업무를 수행했어요. 기획자·개발자·디자이너 등 프로덕트팀 동료와 협업하는 경우가 많았고, 필요에 따라 운영팀·CS팀 등이 필요로 하는 데이터를 전달하는 식으로 타부서와 협업하기도 했죠. ‘데이터리안’에서도 데이터 분석을 바탕으로 마케팅 전략을 세우고 있어요. GA4 등의 툴을 활용해 유입경로별 결제 전환율을 비교하고, 전환율이 비교적 높은 채널을 중심으로 광고를 노출하는 식이죠.
와 에이전시 데이터 분석가 그리고 조직에 따라 프로덕트와 마케팅 데이터 분석가 등으로 나눠지는 식이죠. ‘잡플래닛’ 인하우스 프로덕트 데이터 분석가로 일하면서, 다양한 서비스와 기능 등 프로덕트의 매출 성과를 측정 및 분석하는 업무를 수행했어요. 기획자·개발자·디자이너 등 프로덕트팀 동료와 협업하는 경우가 많았고, 필요에 따라 운영팀·CS팀 등이 필요로 하는 데이터를 전달하는 식으로 타부서와 협업하기도 했죠. ‘데이터리안’에서도 데이터 분석을 바탕으로 마케팅 전략을 세우고 있어요. GA4 등의 툴을 활용해 유입경로별 결제 전환율을 비교하고, 전환율이 비교적 높은 채널을 중심으로 광고를 노출하는 식이죠.
데이터 분석가로 취업하려면, 가장 먼저 무엇을 해야 할까요?
8회차
2025/02/10
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Q1. 그로스 컨설턴트 유성민님을 소개해주세요!
안녕하세요! 데이터를 기반으로 비즈니스 성장을 이끄는 컨설턴트 유성민입니다. 그로스 마케팅 컨설팅 기업 ‘허들러스’의 대표로 활동하고 있어요. 광고 대행사에서 퍼포먼스 마케터로서 커리어를 시작했습니다. GA 등 마케팅 툴을 활용해 광고 데이터를 분석하다 보니, 데이터 분석 및 개발 분야까지 관심사가 확장됐어요. 데이터 기반 그로스 마케팅 컨설팅 기업 ‘허들러스’를 설립한 배경이죠.
등 마케팅 툴을 활용해 광고 데이터를 분석하다 보니, 데이터 분석 및 개발 분야까지 관심사가 확장됐어요. 데이터 기반 그로스 마케팅 컨설팅 기업 ‘허들러스’를 설립한 배경이죠.허들러스 대표로서 삼성전자 C랩, 한국관광공사 등에 입주한 스타트업 컨설팅을 주로 진행했습니다. 컨설팅을 하면서 가장 설레는 순간은 제가 기획한 전략이 실제 성과로 이어질 때인데요. 실제로 MZ세대 놀거리 콘텐츠 플랫폼 ‘데이트팝’을 컨설팅하면서, 데이터 분석에 기초한 전략으로 ROI를 이전보다 몇억 원가량 높이는 성과를 거두기도 했습니다. 물론 모든 컨설팅이 성공으로 이어지긴 어렵지만, 일련의 경험은 제가 계속 움직일 수 있는 원동력이 되곤 하죠(웃음)
를 이전보다 몇억 원가량 높이는 성과를 거두기도 했습니다. 물론 모든 컨설팅이 성공으로 이어지긴 어렵지만, 일련의 경험은 제가 계속 움직일 수 있는 원동력이 되곤 하죠(웃음)
데이터 드리븐 마케터가 되려면 어떤 노력이 필요할까요?
7회차
2025/01/13
Q. ‘데이터 시각화 전문가’ 최정민을 소개해주세요!
기업 데이터 등을 바탕으로 시각화 프로젝트를 진행하는 프랙티셔너(Practitioner)이자 데이터 시각화를 주제로 많은 분들과 소통하는 멘토로서 활동하고 있어요. 대학 및 교육 플랫폼에서 ‘태블로(Tableau)’를 활용해 데이터를 시각화하는 법을 강의하거나, 초보자들도 쉽게 따라할 수 있는 데이터 시각화 노하우 등을 담은 책을 집필하는 식이죠.
를 활용해 데이터를 시각화하는 법을 강의하거나, 초보자들도 쉽게 따라할 수 있는 데이터 시각화 노하우 등을 담은 책을 집필하는 식이죠. “태블로(Tableau)라는 BI툴을 잘 쓰려면 어떻게 해야할까”를 고민한 결과, 데이터 시각화 전문가로서의 커리어를 시작하게 됐습니다. 데이터를 그래프나 차트로 표현하는데 특화된 태블로를 쓰면서 데이터 시각화 자체에 관심이 커졌어요. 지난 10년간 데이터 시각화를 활용한 스토리텔링 등을 중심으로 커리어를 확장해왔습니다. 데이터를 근거로 비즈니스 아이디어에 설득력을 더하는 일을 해온 셈이죠.
툴을 잘 쓰려면 어떻게 해야할까”를 고민한 결과, 데이터 시각화 전문가로서의 커리어를 시작하게 됐습니다. 데이터를 그래프나 차트로 표현하는데 특화된 태블로를 쓰면서 데이터 시각화 자체에 관심이 커졌어요. 지난 10년간 데이터 시각화를 활용한 스토리텔링 등을 중심으로 커리어를 확장해왔습니다. 데이터를 근거로 비즈니스 아이디어에 설득력을 더하는 일을 해온 셈이죠.Q. ‘데이터 시각화’ 역량을 왜 쌓아야 할까요?
데이터 시각화 역량은 어떻게 쌓을 수 있을까요?
6회차
2024/12/30
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1. 데이터 사이언티스트 오수은을 소개해 주세요.
안녕하세요! SK C&C에서 데이터 사이언티스트로 일하고 있는 오수은입니다. 데이터 분석 및 AI 모델 등을 바탕으로, 하이닉스 등 관계사에 공장 수율 제고책을 비롯한 다양한 컨설팅을 제안하는 업무를 수행하고 있어요. 데이터를 근거로 문제를 정의하고 해결책을 제시하는 프로젝트가 주요 업무인 셈이죠.
로 일하고 있는 오수은입니다. 데이터 분석 및 AI 모델 등을 바탕으로, 하이닉스 등 관계사에 공장 수율 제고책을 비롯한 다양한 컨설팅을 제안하는 업무를 수행하고 있어요. 데이터를 근거로 문제를 정의하고 해결책을 제시하는 프로젝트가 주요 업무인 셈이죠.학부 때는 경제·통계 등 문과 계열을 전공했어요. 브랜드 마케팅과 관련해 인턴을 하면서, 도메인 경험이 많은 개인 의견을 근거로 프로젝트가 진행되는 사례를 많이 겪었습니다. 일련의 경험을 통해 프로젝트의 설득력을 높이려면, 데이터 등 정량적인 수치가 뒷받침돼야 한다는 인사이트를 얻었어요. 대학원에서 데이터 사이언스를 전공하게 된 배경이죠. 데이터 전공자를 원하는 시장 수요도 무시할 순 없었죠
2. 데이터 직무로 취업하려면 대학원에 가야할까요?
직무 성격에 따라 대학원 진학 필요성이 달라질 수 있다고 생각해요. 다양한 도메인 데이터를 분석하고 이와 관련해 최신 분석 기술을 활용해야 하는 직무를 수행하려면, 대학원 수준의 학습이 필요하죠. 데이터 분석 트렌드를 다루는 최신 논문을 이해하고 이를 문제 해결에 적용하는 능력을 길러야, 신속하게 도메인별 데이터 특성을 이해하고 적절한 분석 기법을 활용하는 역량을 발휘할 수 있다는 이유에서입니다. 특히 추천 시스템 개발 등 딥러닝 수준의 전문 지식을 요구하는 직무를 수행하려면, 박사 학위 취득까지 염두에 두실 필요가 있겠죠.
수준의 전문 지식을 요구하는 직무를 수행하려면, 박사 학위 취득까지 염두에 두실 필요가 있겠죠.
데이터 직무로 취업하려면 대학원에 가야할까요?
4회차
2024/12/02
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1. 생성형 AI 강사 박조은을 소개해주세요!
안녕하세요! 온라인 교육 플랫폼, 유튜브 채널 ‘오늘코드’에서 생성형 AI, 파이썬 데이터 분석 등을 주제로 강의하는 박조은입니다. 게임 및 광고 회사에서 백엔드 개발자로 애플리케이션을 개발하고 비즈니스 대시보드 등을 만들어왔어요. 데이터 분석에 가장 가까웠던 업무는 매일 업데이트 되는 데이터를 가공해 비즈니스 지표를 만들고 시각화하는 일이었습니다. 생성형 AI 강사는 ‘N잡러’ 커리어의 한 축이에요. 육아를 위해 N잡러 생활을 시작했고 데이터 분석 프로젝트, 마이크로소프트 MVP 등 커뮤니티 활동을 이어가던 중, 생성형 AI라는 게임 체인저가 등장했습니다. 처음에는 생성형 AI로 인해 내 역할이 축소되지 않을까 좌절하기도 했어요. 하지만 사람마다 생성형 AI를 달리 쓰는 모습을 보면서, 생성형 AI가 데이터 분석의 효율은 물론 접근성까지 높이는 도구가 될 수 있다고 생각하게 됐습니다. 생성형 AI를 주제로 한 네트워킹, 즉 생성형 AI 강사로 활동하게 된 배경이죠.
데이터 분석 등을 주제로 강의하는 박조은입니다. 게임 및 광고 회사에서 백엔드 개발자로 애플리케이션을 개발하고 비즈니스 대시보드 등을 만들어왔어요. 데이터 분석에 가장 가까웠던 업무는 매일 업데이트 되는 데이터를 가공해 비즈니스 지표를 만들고 시각화하는 일이었습니다. 생성형 AI 강사는 ‘N잡러’ 커리어의 한 축이에요. 육아를 위해 N잡러 생활을 시작했고 데이터 분석 프로젝트, 마이크로소프트 MVP 등 커뮤니티 활동을 이어가던 중, 생성형 AI라는 게임 체인저가 등장했습니다. 처음에는 생성형 AI로 인해 내 역할이 축소되지 않을까 좌절하기도 했어요. 하지만 사람마다 생성형 AI를 달리 쓰는 모습을 보면서, 생성형 AI가 데이터 분석의 효율은 물론 접근성까지 높이는 도구가 될 수 있다고 생각하게 됐습니다. 생성형 AI를 주제로 한 네트워킹, 즉 생성형 AI 강사로 활동하게 된 배경이죠.2. 문과도 생성형 AI로 데이터 분석할 수 있을까요?
데이터 리터러시 수준에 따라 프롬프트 작성 역량이 결정되고, 프롬프트 작성 역량이 결국 데이터 분석의 질을 결정한다고 생각해요. 데이터 리터러시란 데이터를 어떤 부분들로 나눌지 그리고 부분들을 총체적으로 해석해 어떤 의미를 부여할지 결정하는 능력이에요. 라면 조리법을 봉지 뜯기-물 끓이기 등의 단계로 세분화하고, 라면 식감과 관련해 물 온도에 의미를 부여하는 식이죠. 여기서 핵심은 데이터 리터러시가 부족한 상태에서 생성형 AI에 데이터 분석을 요청하면, 봉지째 라면을 끓이는 등의 엉뚱한 결과가 도출될 수 있다는 점이에요. 데이터 리터러시를 바탕으로 생성형 AI에 어떤 질문을 던질지를 고민하는 일, 즉 프롬프트 작성을 어떤 과정을 통해 해야하는지에 대한 고민이 데이터 분석의 핵심인 셈이죠. 분석방법론이나 통계학 등에 대한 리터러시를 추가 학습하신다면, 생성형 AI 활용에 날개를 다실 수 있을 거예요.
작성 역량이 결국 데이터 분석의 질을 결정한다고 생각해요. 데이터 리터러시란 데이터를 어떤 부분들로 나눌지 그리고 부분들을 총체적으로 해석해 어떤 의미를 부여할지 결정하는 능력이에요. 라면 조리법을 봉지 뜯기-물 끓이기 등의 단계로 세분화하고, 라면 식감과 관련해 물 온도에 의미를 부여하는 식이죠. 여기서 핵심은 데이터 리터러시가 부족한 상태에서 생성형 AI에 데이터 분석을 요청하면, 봉지째 라면을 끓이는 등의 엉뚱한 결과가 도출될 수 있다는 점이에요. 데이터 리터러시를 바탕으로 생성형 AI에 어떤 질문을 던질지를 고민하는 일, 즉 프롬프트 작성을 어떤 과정을 통해 해야하는지에 대한 고민이 데이터 분석의 핵심인 셈이죠. 분석방법론이나 통계학 등에 대한 리터러시를 추가 학습하신다면, 생성형 AI 활용에 날개를 다실 수 있을 거예요.
문과도 Chat GPT로 데이터 분석할 수 있을까요?
3회차
2024/11/18
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1 고민상담소 보기
Q1. People Analyst(PA) 이중학님을 소개해주세요!
안녕하세요. 가천대학교 경영학부 이중학 교수입니다. HR 데이터 분석 전공으로 연구 및 기업 컨설팅 등을 하고 있어요. 롯데인재개발원에서 DT인재육성팀장으로 근무했고, 현대차그룹 기업경영연구원에서 핵심인재 데이터 관련 업무를 하며 People Analyst(PA)로서의 커리어 패스를 걸어왔습니다.
데이터 분석 전공으로 연구 및 기업 컨설팅 등을 하고 있어요. 롯데인재개발원에서 DT인재육성팀장으로 근무했고, 현대차그룹 기업경영연구원에서 핵심인재 데이터 관련 업무를 하며 People Analyst(PA)로서의 커리어 패스를 걸어왔습니다.People Analytics란 피플 데이터를 다양한 방식으로 분석해 비즈니스 문제 해결에 활용하는 기법으로, 기업 DT 가속화에 따라 그 중요성이 확대되고 있어요. 채용·승진 등 인재와 관련한 의사결정이 데이터와 알고리즘을 바탕으로 이뤄지는 방향으로 변하고 있다는 뜻이죠. PA가 최근 5년간 미국에서 가장 떠오로는 직업 2위인 이유도 여기에 있다고 생각합니다.
Q2. PA는 어떤 업무를 수행하나요?
PA는 크게 예측적, 기술적(descriptive), 최적화적 분석 업무를 수행해요. 예측적 분석이란 채용 단계에서 지원자의 퇴사 확률이나 업무 수행 능력 등을 확인하는 데 쓰여요. 기술적 분석은 직원 근속연수와 매출 등 기업 조직 내 다양한 변수 간의 관계를 파악하는 것이 목적이고, 최적화적 분석은 제한된 인적 자원을 적재적소에 배치해 최상의 결과를 도출하는 기법입니다. 현장에서 가장 관심을 보이는 분야는 예측적 분석이에요. DT 가속화에 따라 비즈니스 모델이 급변하면서, 인재의 성장가능성을 예측하는 업무의 중요성이 확대됐기 때문이죠.
를 다양한 방식으로 분석해 비즈니스 문제 해결에 활용하는 기법으로, 기업 DT 가속화에 따라 그 중요성이 확대되고 있어요. 채용·승진 등 인재와 관련한 의사결정이 데이터와 알고리즘을 바탕으로 이뤄지는 방향으로 변하고 있다는 뜻이죠. PA가 최근 5년간 미국에서 가장 떠오로는 직업 2위인 이유도 여기에 있다고 생각합니다.
Q2. PA는 어떤 업무를 수행하나요?
PA는 크게 예측적, 기술적(descriptive), 최적화적 분석 업무를 수행해요. 예측적 분석이란 채용 단계에서 지원자의 퇴사 확률이나 업무 수행 능력 등을 확인하는 데 쓰여요. 기술적 분석은 직원 근속연수와 매출 등 기업 조직 내 다양한 변수 간의 관계를 파악하는 것이 목적이고, 최적화적 분석은 제한된 인적 자원을 적재적소에 배치해 최상의 결과를 도출하는 기법입니다. 현장에서 가장 관심을 보이는 분야는 예측적 분석이에요. DT 가속화에 따라 비즈니스 모델이 급변하면서, 인재의 성장가능성을 예측하는 업무의 중요성이 확대됐기 때문이죠.AI 및 로봇과의 협업이 확대되는 상황에서, PA는 조직 구성원들이 개발해야할 업무 역량뿐만 아니라 이와 관련한 동기 부여 방법까지 함께 고민하고 있어요. DT 실행의 주체인 조직 구성원들에게 업무 방식을 바꿔야 하는 이유를 충분히 설명하지 못하면, AI 도입·빅데이터 활용 등 관련 논의가 뜬구름 잡는 소리로 여겨지는 문제가 발생할 수 있기 때문입니다. 실제로 세계적 IT 기업 IBM은 DT 동기부여와 관련해 직원들에게 업스킬링 배지를 부여하면서, 동시에 관련 역량이 조직 내에 얼마만큼 보유됐는지를 관리하고 있어요.
배지를 부여하면서, 동시에 관련 역량이 조직 내에 얼마만큼 보유됐는지를 관리하고 있어요.링크드인이 선정한 핫한 데이터 직무는?
10회차
2025/03/10
Q1. 데이터 분석가 이보민님을 소개해주세요!
안녕하세요! 동료들과 함께 데이터 분석 교육 플랫폼 ‘데이터리안’을 창업하고, 강의 제작 등 플랫폼 성장에 필요한 모든 일을 하고 있는 이보민입니다. ‘잡플래닛’에서 데이터 분석가로 커리어를 시작했어요. 학부 시절 개발 동아리 활동을 하며, 화학공학과 출신 선배가 데이터 분석가로 일하게 됐다는 소식을 접했습니다. 개발과 전공 지식을 활용할 수 있다는 점에서 데이터 분석가라는 직무가 매력적으로 다가왔고, 채용 플랫폼이라는 도메인은 제 관심사와 강점을 살릴 수 있는 분야라 선택했어요. 취미로 채용 공고를 읽으며 쌓은 도메인 지식을 바탕으로 더 큰 임팩트를 낼 수 있을 거라 생각했죠. 데이터 분석가로 일하며 SQL 강의 등 교육 콘텐츠가 부족하다는 걸 느꼈고, 문제 의식을 공유하는 동료들과 함께 데이터리안을 창업하게 됐어요.
강의 등 교육 콘텐츠가 부족하다는 걸 느꼈고, 문제 의식을 공유하는 동료들과 함께 데이터리안을 창업하게 됐어요.Q2. 데이터 분석가는 어떤 업무를 수행하나요?
데이터 분석가의 업무는 어떤 회사의 어떤 조직에서 일하느냐에 따라 달라져요. 회사에 따라 인하우스와 에이전시 데이터 분석가 그리고 조직에 따라 프로덕트와 마케팅 데이터 분석가 등으로 나눠지는 식이죠. ‘잡플래닛’ 인하우스 프로덕트 데이터 분석가로 일하면서, 다양한 서비스와 기능 등 프로덕트의 매출 성과를 측정 및 분석하는 업무를 수행했어요. 기획자·개발자·디자이너 등 프로덕트팀 동료와 협업하는 경우가 많았고, 필요에 따라 운영팀·CS팀 등이 필요로 하는 데이터를 전달하는 식으로 타부서와 협업하기도 했죠. ‘데이터리안’에서도 데이터 분석을 바탕으로 마케팅 전략을 세우고 있어요. GA4 등의 툴을 활용해 유입경로별 결제 전환율을 비교하고, 전환율이 비교적 높은 채널을 중심으로 광고를 노출하는 식이죠.
와 에이전시 데이터 분석가 그리고 조직에 따라 프로덕트와 마케팅 데이터 분석가 등으로 나눠지는 식이죠. ‘잡플래닛’ 인하우스 프로덕트 데이터 분석가로 일하면서, 다양한 서비스와 기능 등 프로덕트의 매출 성과를 측정 및 분석하는 업무를 수행했어요. 기획자·개발자·디자이너 등 프로덕트팀 동료와 협업하는 경우가 많았고, 필요에 따라 운영팀·CS팀 등이 필요로 하는 데이터를 전달하는 식으로 타부서와 협업하기도 했죠. ‘데이터리안’에서도 데이터 분석을 바탕으로 마케팅 전략을 세우고 있어요. GA4 등의 툴을 활용해 유입경로별 결제 전환율을 비교하고, 전환율이 비교적 높은 채널을 중심으로 광고를 노출하는 식이죠.데이터 분석가로 취업하려면, 가장 먼저 무엇을 해야 할까요?
8회차
2025/02/10
Q1. 그로스 컨설턴트 유성민님을 소개해주세요!
안녕하세요! 데이터를 기반으로 비즈니스 성장을 이끄는 컨설턴트 유성민입니다. 그로스 마케팅 컨설팅 기업 ‘허들러스’의 대표로 활동하고 있어요. 광고 대행사에서 퍼포먼스 마케터로서 커리어를 시작했습니다. GA 등 마케팅 툴을 활용해 광고 데이터를 분석하다 보니, 데이터 분석 및 개발 분야까지 관심사가 확장됐어요. 데이터 기반 그로스 마케팅 컨설팅 기업 ‘허들러스’를 설립한 배경이죠.
등 마케팅 툴을 활용해 광고 데이터를 분석하다 보니, 데이터 분석 및 개발 분야까지 관심사가 확장됐어요. 데이터 기반 그로스 마케팅 컨설팅 기업 ‘허들러스’를 설립한 배경이죠.허들러스 대표로서 삼성전자 C랩, 한국관광공사 등에 입주한 스타트업 컨설팅을 주로 진행했습니다. 컨설팅을 하면서 가장 설레는 순간은 제가 기획한 전략이 실제 성과로 이어질 때인데요. 실제로 MZ세대 놀거리 콘텐츠 플랫폼 ‘데이트팝’을 컨설팅하면서, 데이터 분석에 기초한 전략으로 ROI를 이전보다 몇억 원가량 높이는 성과를 거두기도 했습니다. 물론 모든 컨설팅이 성공으로 이어지긴 어렵지만, 일련의 경험은 제가 계속 움직일 수 있는 원동력이 되곤 하죠(웃음)
를 이전보다 몇억 원가량 높이는 성과를 거두기도 했습니다. 물론 모든 컨설팅이 성공으로 이어지긴 어렵지만, 일련의 경험은 제가 계속 움직일 수 있는 원동력이 되곤 하죠(웃음)데이터 드리븐 마케터가 되려면 어떤 노력이 필요할까요?
7회차
2025/01/13
Q. ‘데이터 시각화 전문가’ 최정민을 소개해주세요!
기업 데이터 등을 바탕으로 시각화 프로젝트를 진행하는 프랙티셔너(Practitioner)이자 데이터 시각화를 주제로 많은 분들과 소통하는 멘토로서 활동하고 있어요. 대학 및 교육 플랫폼에서 ‘태블로(Tableau)’를 활용해 데이터를 시각화하는 법을 강의하거나, 초보자들도 쉽게 따라할 수 있는 데이터 시각화 노하우 등을 담은 책을 집필하는 식이죠.
를 활용해 데이터를 시각화하는 법을 강의하거나, 초보자들도 쉽게 따라할 수 있는 데이터 시각화 노하우 등을 담은 책을 집필하는 식이죠. “태블로(Tableau)라는 BI툴을 잘 쓰려면 어떻게 해야할까”를 고민한 결과, 데이터 시각화 전문가로서의 커리어를 시작하게 됐습니다. 데이터를 그래프나 차트로 표현하는데 특화된 태블로를 쓰면서 데이터 시각화 자체에 관심이 커졌어요. 지난 10년간 데이터 시각화를 활용한 스토리텔링 등을 중심으로 커리어를 확장해왔습니다. 데이터를 근거로 비즈니스 아이디어에 설득력을 더하는 일을 해온 셈이죠.
툴을 잘 쓰려면 어떻게 해야할까”를 고민한 결과, 데이터 시각화 전문가로서의 커리어를 시작하게 됐습니다. 데이터를 그래프나 차트로 표현하는데 특화된 태블로를 쓰면서 데이터 시각화 자체에 관심이 커졌어요. 지난 10년간 데이터 시각화를 활용한 스토리텔링 등을 중심으로 커리어를 확장해왔습니다. 데이터를 근거로 비즈니스 아이디어에 설득력을 더하는 일을 해온 셈이죠.Q. ‘데이터 시각화’ 역량을 왜 쌓아야 할까요?
데이터 시각화 역량은 어떻게 쌓을 수 있을까요?
6회차
2024/12/30
1. 데이터 사이언티스트 오수은을 소개해 주세요.
안녕하세요! SK C&C에서 데이터 사이언티스트로 일하고 있는 오수은입니다. 데이터 분석 및 AI 모델 등을 바탕으로, 하이닉스 등 관계사에 공장 수율 제고책을 비롯한 다양한 컨설팅을 제안하는 업무를 수행하고 있어요. 데이터를 근거로 문제를 정의하고 해결책을 제시하는 프로젝트가 주요 업무인 셈이죠.
로 일하고 있는 오수은입니다. 데이터 분석 및 AI 모델 등을 바탕으로, 하이닉스 등 관계사에 공장 수율 제고책을 비롯한 다양한 컨설팅을 제안하는 업무를 수행하고 있어요. 데이터를 근거로 문제를 정의하고 해결책을 제시하는 프로젝트가 주요 업무인 셈이죠.학부 때는 경제·통계 등 문과 계열을 전공했어요. 브랜드 마케팅과 관련해 인턴을 하면서, 도메인 경험이 많은 개인 의견을 근거로 프로젝트가 진행되는 사례를 많이 겪었습니다. 일련의 경험을 통해 프로젝트의 설득력을 높이려면, 데이터 등 정량적인 수치가 뒷받침돼야 한다는 인사이트를 얻었어요. 대학원에서 데이터 사이언스를 전공하게 된 배경이죠. 데이터 전공자를 원하는 시장 수요도 무시할 순 없었죠
2. 데이터 직무로 취업하려면 대학원에 가야할까요?
직무 성격에 따라 대학원 진학 필요성이 달라질 수 있다고 생각해요. 다양한 도메인 데이터를 분석하고 이와 관련해 최신 분석 기술을 활용해야 하는 직무를 수행하려면, 대학원 수준의 학습이 필요하죠. 데이터 분석 트렌드를 다루는 최신 논문을 이해하고 이를 문제 해결에 적용하는 능력을 길러야, 신속하게 도메인별 데이터 특성을 이해하고 적절한 분석 기법을 활용하는 역량을 발휘할 수 있다는 이유에서입니다. 특히 추천 시스템 개발 등 딥러닝 수준의 전문 지식을 요구하는 직무를 수행하려면, 박사 학위 취득까지 염두에 두실 필요가 있겠죠.
수준의 전문 지식을 요구하는 직무를 수행하려면, 박사 학위 취득까지 염두에 두실 필요가 있겠죠.데이터 직무로 취업하려면 대학원에 가야할까요?
4회차
2024/12/02
1. 생성형 AI 강사 박조은을 소개해주세요!
안녕하세요! 온라인 교육 플랫폼, 유튜브 채널 ‘오늘코드’에서 생성형 AI, 파이썬 데이터 분석 등을 주제로 강의하는 박조은입니다. 게임 및 광고 회사에서 백엔드 개발자로 애플리케이션을 개발하고 비즈니스 대시보드 등을 만들어왔어요. 데이터 분석에 가장 가까웠던 업무는 매일 업데이트 되는 데이터를 가공해 비즈니스 지표를 만들고 시각화하는 일이었습니다. 생성형 AI 강사는 ‘N잡러’ 커리어의 한 축이에요. 육아를 위해 N잡러 생활을 시작했고 데이터 분석 프로젝트, 마이크로소프트 MVP 등 커뮤니티 활동을 이어가던 중, 생성형 AI라는 게임 체인저가 등장했습니다. 처음에는 생성형 AI로 인해 내 역할이 축소되지 않을까 좌절하기도 했어요. 하지만 사람마다 생성형 AI를 달리 쓰는 모습을 보면서, 생성형 AI가 데이터 분석의 효율은 물론 접근성까지 높이는 도구가 될 수 있다고 생각하게 됐습니다. 생성형 AI를 주제로 한 네트워킹, 즉 생성형 AI 강사로 활동하게 된 배경이죠.
데이터 분석 등을 주제로 강의하는 박조은입니다. 게임 및 광고 회사에서 백엔드 개발자로 애플리케이션을 개발하고 비즈니스 대시보드 등을 만들어왔어요. 데이터 분석에 가장 가까웠던 업무는 매일 업데이트 되는 데이터를 가공해 비즈니스 지표를 만들고 시각화하는 일이었습니다. 생성형 AI 강사는 ‘N잡러’ 커리어의 한 축이에요. 육아를 위해 N잡러 생활을 시작했고 데이터 분석 프로젝트, 마이크로소프트 MVP 등 커뮤니티 활동을 이어가던 중, 생성형 AI라는 게임 체인저가 등장했습니다. 처음에는 생성형 AI로 인해 내 역할이 축소되지 않을까 좌절하기도 했어요. 하지만 사람마다 생성형 AI를 달리 쓰는 모습을 보면서, 생성형 AI가 데이터 분석의 효율은 물론 접근성까지 높이는 도구가 될 수 있다고 생각하게 됐습니다. 생성형 AI를 주제로 한 네트워킹, 즉 생성형 AI 강사로 활동하게 된 배경이죠.2. 문과도 생성형 AI로 데이터 분석할 수 있을까요?
데이터 리터러시 수준에 따라 프롬프트 작성 역량이 결정되고, 프롬프트 작성 역량이 결국 데이터 분석의 질을 결정한다고 생각해요. 데이터 리터러시란 데이터를 어떤 부분들로 나눌지 그리고 부분들을 총체적으로 해석해 어떤 의미를 부여할지 결정하는 능력이에요. 라면 조리법을 봉지 뜯기-물 끓이기 등의 단계로 세분화하고, 라면 식감과 관련해 물 온도에 의미를 부여하는 식이죠. 여기서 핵심은 데이터 리터러시가 부족한 상태에서 생성형 AI에 데이터 분석을 요청하면, 봉지째 라면을 끓이는 등의 엉뚱한 결과가 도출될 수 있다는 점이에요. 데이터 리터러시를 바탕으로 생성형 AI에 어떤 질문을 던질지를 고민하는 일, 즉 프롬프트 작성을 어떤 과정을 통해 해야하는지에 대한 고민이 데이터 분석의 핵심인 셈이죠. 분석방법론이나 통계학 등에 대한 리터러시를 추가 학습하신다면, 생성형 AI 활용에 날개를 다실 수 있을 거예요.
작성 역량이 결국 데이터 분석의 질을 결정한다고 생각해요. 데이터 리터러시란 데이터를 어떤 부분들로 나눌지 그리고 부분들을 총체적으로 해석해 어떤 의미를 부여할지 결정하는 능력이에요. 라면 조리법을 봉지 뜯기-물 끓이기 등의 단계로 세분화하고, 라면 식감과 관련해 물 온도에 의미를 부여하는 식이죠. 여기서 핵심은 데이터 리터러시가 부족한 상태에서 생성형 AI에 데이터 분석을 요청하면, 봉지째 라면을 끓이는 등의 엉뚱한 결과가 도출될 수 있다는 점이에요. 데이터 리터러시를 바탕으로 생성형 AI에 어떤 질문을 던질지를 고민하는 일, 즉 프롬프트 작성을 어떤 과정을 통해 해야하는지에 대한 고민이 데이터 분석의 핵심인 셈이죠. 분석방법론이나 통계학 등에 대한 리터러시를 추가 학습하신다면, 생성형 AI 활용에 날개를 다실 수 있을 거예요.문과도 Chat GPT로 데이터 분석할 수 있을까요?
3회차
2024/11/18
2-1 데이터 분석 스킬 보기
2-2 자소서 첨삭 보기
2-3 채용 돋보기
취업 준비는 기업 리서치부터 이력서, 자기소개서 작성, 포트폴리오 제작, 면접 준비까지 많은 시간과 노력이 필요한 과정인데요. 이미 ChatGPT를 활용하고 있는 취준생들이 많지만, 취업 준비 과정의 각 단계별로 특화된 AI 툴들이 존재한다는 사실, 알고 계셨나요?
자기소개서 작성에 최적화된 AI, 포트폴리오 제작을 도와주는 툴, 채용 트렌드를 분석해주는 인공지능까지! 이번 뉴스레터에서는 취업 준비 시간은 반으로 줄여주고 퀄리티는 두 배로 올려줄 AI 툴 7가지를 소개합니다. 각 툴의 특징과 활용법, 그리고 실제 사용 팁까지 함께 알려드릴게요!
지원 기업과 직무 리서치가 필요할 때 + 개인 맞춤형 이력서를 작성하고 싶을 때
1. Gemini AI
구글의 생성형 AI인 Gemini는 구글 검색과의 긴밀한 연동으로 취업 준비에 필요한 최신 직무 정보와 업계 동향 조사에 탁월한 성능을 보이고 있어요. 특정 기업과 직무의 채용 공고를 분석하여 요구 역량과 우대사항을 파악할 수 있고, 국내뿐 아니라 해외 직무 트렌드와 산업 변화까지 폭넓게 조사할 수 있어 글로벌 취업을 준비하는 이들에게도 큰 도움이 됩니다.
또한, 구글 드라이브에 있는 기존 문서들을 활용해 자신의 경력과 직무 관련 기록을 분석하고 맞춤형 이력서를 작성할 수 있는 것도 큰 장점이죠.
출처: Gemini AI
ChatGPT만 알고 있었다면? 취업 준비 단계별 AI 툴 7가지
2025/03/10
10회차
3 데선배들의 JD 분석 보기
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