[특강] 메타코드M 10년차 데이터분석가 서류 통과율 높이는 전략

 

매주 선착순으로 무료로 진행하는 현직자 특강, 여러 분야의 전문가 분들이 설명을 해줘서 잘 듣고 있다. 사실 다양한 직무를 고민중이고 들었던 강의 중 기억에 남아 이렇게 리뷰를 쓰고자 한다. 데이터 분석가는 요즘 서류탈락으로 이어지는 취준생이 많을텐데 그 고민에 대한 해결책을 제시해주었고 만약 보고 싶다면 사이트에서 다시보기로 제공하고 있다. 관심있으면 한 번 시청하는 것도 좋을 듯 하다.

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채용 공고 분석에 앞서, 데이터 분석가 세부 직무별 주로 하는 일과 필요한 역량을 이해하고 있어야 한다.

크게 3가지로 나누어 강사님은 설명해주셨다.

• product 데이터 분석가 : 서비스의 효율성을 높이기 위한 데이터 분석
• 특정 분야의 데이터 분석가: 재무/의료/마케팅/설비/보안 등 특정 분야에 특화된 데이터 분석
• Business 데이터 분석가: 서비스가 올바른 방향으로 가고 있는지, 성과는 어떤지, 장애물은 무엇인지 확인하기 위한 데이터 분석

 

데이터 분석가 채용 공고를 보면 흔히 보이는 자격/역량 모두 필요하지만 그중에서도 가장 중요한 건

1.방향성을 논리적으로 정의하고 복잡한 분석결과를 쉽게 설명하고 해결하는 문제해결역량

2. 다른 팀과 협업 경험 및 의사소통능력

두 가지이다. 다른 스킬들은 학습을 통해 얻을 수 있지만 두 스킬은 오랜기간 노력을 통해 습득해야 된다고 한다. 

약간 타고난 기질 느낌

 

만약 내가 데이터 분석가로 지원한다고 하면 단계별 검증 포인트는 위의 표와 같다

서류에서는 테스트로 확인가능한 스킬뻬고는 다 본다고 보면 된다.

여기서 중요한건 말 그대로 1차 서류가 가장 빡세기 때문에 서류만 통과한다면 분석가로 취업할 확률이 급상승한다는 것

그래서 서류를 잘 준비해서 통과하는게 가장 중요하다!

 

많은 취준강의에서 말하는 부분이지만 분석 배경, 목적, 성과, 구체적인 내용이 없고 추상적으로 표현하는 것은 금물

필요한건

- 분석한 과제의 배경이나 목적, 성과/결과를 구체적으로 설명

- 대시보드/데이터마트 구축 경험을 1순위로 강조하는 것은 지양

- 교육 수료/ 강의 수강/ 자격증이 중요하게 고려하는 경우는 X

 

 

프로젝트를 기술할 때 조언, 나쁜 예시와 좋은 예시로 나누어 설명하고 있다.

나쁜 예시는 말그대로 굉장히 모호하게 작성되어 있다. 예측을 왜 했는지, 어떤 문제를 어떻게 정의했는지 정확하게 나와있지 않다. 

좋은 예시는 현상 및 배경, 원인, 결과, 액션을 구체적으로 정의하고 서술한다. 이렇게 작성하면 명확한 의사소통과 시야를 보여준다.

이런 팁들을 많이 알려주시는데 더 많은 내용은 메타코드 현직자 강의에서 볼 수 있다.

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서류부터 어떻게 뚫어봐야되는 이유... 오늘도 다들 화이팅이다 ㅎ