1. 데이터 분석 강사 이동훈을 소개해주세요
안녕하세요! 10여 차례 데이터 분석 부트캠프 강사로 활동할 수 있었던 건, ‘데이터 감수성’ 덕분이라고 생각합니다. 경영학을 전공했고, 직장에서 경영관리 직무를 수행하면서는 엑셀을 주로 다뤘어요. 대학원에서 데이터 사이언스라는 스킬을 한 꼬집 더했습니다. ‘문과 재질’ 데이터 분석 강사가 탄생한 배경이죠
한글만 알면 모두 이해할 수 있는 데이터 분석 강의를 만들기 위해 노력하고 있습니다. 특히 전문 용어의 뜻을 쉽고 구체적으로 풀어쓰는데 집중하고 있어요. 시계열(時系列)이 시간의 흐름에 따라 데이터를 정리했다는 뜻이란 것을 알면, 시계열 분석의 뜻이 명확해지는 식입니다!
2. 데이터 분석이 취업에 도움이 될까요?
결론부터 말씀드리면, 데이터 분석은 거의 모든 직무에서 쓰이고 있어요. 직무는 크게 데이터를 활용하는 쪽과 데이터를 기술적으로 관리하는 쪽으로 나뉘어요. 전자에 해당하는 대표 직무가 데이터 분석가고, 후자에 해당하는 대표 직무가 데이터 엔지니어입니다. 데이터 엔지니어가 데이터베이스라는 플랫폼을 구축하면, 데이터 분석가는 플랫폼에 입력된 정보를 활용해 사업 전략을 수립해요.
‘시티즌 데이터 사이언티스트’, 요즘 각광받는 기업 인재상이죠. 영업·마케팅 등 다양한 직무에서 데이터 분석을 활용할 수 있는 인재를 뜻하는 말입니다. 특히 영업 직무에서 데이터 분석의 중요도가 커지고 있어요. 데이터를 해석하는 수준에 따라, 매출이나 시장 점유율 순위가 달라질 수 있기 때문이죠. 실제로 제가 경영관리 업무를 수행할 당시에도 월별 손익 데이터를 바탕으로 KPI를 설정했습니다.
3. 문과도 데이터 분석으로 ‘취뽀’할 수 있을까요?
데이터 스토리텔링 역량이 ‘취업 필살기’가 될 수 있다고 생각합니다. 데이터 스토리텔링이란 기업 등이 직면한 문제와 관련해, 데이터에 근거한 해결책을 스토리 형식으로 풀어내는 역량을 뜻해요. 이과 출신과 취업 전선에서 경쟁할 때, 머신러닝 등 기술적 역량을 강조하는 전략은 승산이 크지 않다고 생각합니다. 학부 커리큘럼에서부터 격차가 크기 때문이죠. 반면 데이터 스토리텔링에선 문과가 강점을 보일 수 있겠죠. 랄프로렌 BM ‘취뽀’에 성공한 부트캠프 수강생 분의 사례가 그 방증이라고 생각합니다.
4. 데이터 분석 공부 어디서부터 시작해야 할까요?
데이터 분석이 흥미롭게 느껴지는가? 데이터 분석 공부에 앞서, 자신에게 던져야 하는 질문입니다. 데이터 분석 관련 유튜브 영상이나 책을 보시면서, 영상을 끝까지 보게 되는지 또는 책장이 계속 넘어가는지 등을 확인해보시면 좋을 것 같아요.
데이터 분석이 흥미롭게 느껴진다면, 코세라(Coursera)에 등록된 IBM 데이터 분석가 과정이나 구글 데이터 애널리틱스 과정을 수강해보시는 것을 추천해요. 한국어 자막도 지원됩니다. 문제 해결 과정 등 소프트 스킬을 주로 전달하는 점에서, 챗GPT가 ‘디폴트’가 된 시대에 딱 맞는 강의라고 생각해요. 수료증도 발급되는데, 링크드인 등의 플랫폼에 등록하는 식으로 활용하실 수 있습니다.
인턴 경험이 실무 역량 쌓기에는 가장 좋지만, 상황이 여의치 않다면 공모전 참여하시는 방법도 추천해요. 공공 데이터를 활용한 불법 주정차 문제 해결책이라는 주제로 공모전에 참여한 경험이 있는데, 일련의 과정에서 많은 것을 배웠던 것 같습니다. 특히 데이터 분석의 설득력을 높이기 위해서는 관련 논문이나 서적 읽는 것을 추천해요. 데이터 분석도 결국 배경 지식을 가진 누군가를 설득하기 위한 근거니까요.
5. [데선배의 취업 비책]
데이터 스토리텔링은 커뮤니케이션의 연장선에 놓여있습니다. 도서관에서 자격증이나 토익 공부에 몰두하는 것도 중요하지만, 사람들과 부딪혀봐야 해요. 회사에선 혼자 일할 수 없기 때문이죠. 대학 중앙동아리 경험이 제겐 큰 도움이 됐어요. 여러 사람과 소통할 수 있는 활동 추천 드리는 이유입니다.
질문하는 습관도 중요하다고 생각해요. 질문이 사는대로 생각하는 인생과 ‘생각하는 대로 사는 인생’을 구분짓는다고 생각합니다. ‘현재 상황을 개선하려면 어떻게 해야할까’라는 주제로 질문을 던지는 습관을 길러보시면 어떨까요? 질문하는 습관은 취뽀 소식을 알려오는 제자 분들의 공통점이기도 해요!
데이터와 관련된 고민이 있으신가요?
고민을 보내주시면, 현직에 계신 데선배님들에게 답변 들어올게요!