분석 팀장이 말하는 비전공자의 데이터 분석가 취업, 이것만 알면 끝!

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"비전공자도 데이터 분석가가 될 수 있나요?"라고 묻는 다면 결론부터 말하자면 "Yes"입니다. 실제로 몇 년 전 모 언론사에서 진행하는 '데이터 분석가 교육과정'에서 내가 들었던 질문입니다. 
 
비전공자로써 데이터 분석가가 되는 꿈을 꾸고 있다면 그만큼의 남다른 준비가 필요합니다. 데이터 분석가는 수학, 통계, 프로그램 기술을 사용해 기업이 의사 결정을 돕는 역할이라는 걸 아실 거예요.
 
그렇다고 데이터 분석가로 취업하기 위해서는 단순히 기술적인 지식만 가지고는 안됩니다. 여러분이 할 수 있다는 것을 증명하는 것이 중요하죠. “자신만의 계획이 있으신가요?” 며칠 전에 있었던 일입니다. 
 

비전공자의 데이터 분석가 취업

얼마 전 후배에게 건네는 조언

저와 지인, 그리고 지인을 따라온 후배까지 3명은 전등 불빛 아래 아늑한 카페에 앉아 있었습니다. 그날은 지인의 후배에 고민 때문에 만나게 됐는데요. 지인의 후배는 명문대를 졸업했지만 비전공자였었죠. 
 
그녀가 몸을 기울이며 말하더군요. 

대학 때 데이터 분석과 전혀 관련 없는 공부를 했어요. 지금은 중소기업에서 공공 프로젝트로 일하고 있고, 주로 엑셀을 사용해요. 일을 하고 있지만 실제로는 내가 원하는 대로 성장하지 못하는 것 같아요. 실제로 데이터 분석가가 되려면 어떻게 해야 하나요?

 
그 질문을 듣는 순간, 분석가를 준비하는 모두가 같은 고민을 하고 있다는 생각이 들었습니다. 후배의 성장에 대한 눈빛과 열망을 옆볼 수 있었기 때문에 내 생각을 다음과 같이 이야기해 줬습니다.
 

분석가 되기 위해 준비해야 할 것들

1. 자격증

자격증은 그 분야의 최소한의 지식을 가지고 있다는 것에 대한 증명입니다. 현실적으로 여러분이 데이터 분석 관련 자격증이 많다고 해서 분석을 잘한다고 인정하지는 않습니다. 
 
하지만 학위나 경력이 없는 신입이라면 자격증이라도 반드시 준비해야 합니다. 필수 자격증은 SQLD, ADsP, 빅데이터분석기사 정도이며, 그래도 현업에서 인정해 주는 자격증은 ADP입니다. 합격률이 낮은 만큼 자격증 소유자가 적어서 희소성이 있습니다. (ADP 응시자격 및 합격기준)
 

2. 석사 이상의 학위

모든 회사가 대학 학위를 요구하는 것은 아니지만 데이터 사이언스 영역에서는 학위가 장점이 될 수 있습니다. 데이터 분석 분야에서는 데이터 과학, 통계학과 같은 분야의 석사 또는 박사 학위를 인정하는 분위기입니다. 
 
이유는 대학원에서 프로젝트나 연구 목적으로 데이터 분석을 실제 경험하기 때문인데요. 이론으로 배우는 학사하고는 다르게 경력(?)으로 생각합니다. 해당 전문 분야에 대학원에서 경험한 연구 경험을 높게 평가하는 이유죠. 
 

분석가 준비 사항 - 학위

3. 프로그램 역량

기업에서는 바로 실무에서 일할 수 있는 직원을 원합니다. 적어도 Python, R 프로그래밍 중 하나에는 익숙해야 합니다. SQL을 사용하여 데이터베이스 작업을 할 수 있거나 Tableau로 데이터를 시각화하는 방법을 알면 더 좋습니다. 
 

4. 포트폴리오 또는 경력(경험)

자격증이나 학력은 어디까지나 잠재력을 나타낼 뿐입니다. 포트폴리오는 실제로 어떤 데이터 분석 프로젝트를 수행했고, 어떤 결과를 도출했는지를 보여주는 객관적인 증거가 됩니다.

어떤 문제를 해결하기 위해 어떤 데이터를 활용했고, 어떤 분석 기법을 적용했는지 구체적으로 보여줌으로써 문제 해결 능력을 어필할 수 있습니다. 실제로 면접관들이 포트폴리오 위주로 물어보는 이유기도 합니다. 
 

분석가가 되는 두 가지 방법

1. (대) 기업 내 데이터 분석팀

기업의 비즈니스영역의 데이터를 분석하는 팀으로 들어가는 겁니다. 이런 경우는 그 분야에 전문성이 중요하기 때문에 석사 학위 이상 학위를 우대합니다. 또는 동종 업계의 데이터 분석 경험이 있는 경력자를 선호하죠. 데이터 분석의 경험이 쌓일수록 업무 도메인을 정말 중요하다는 것을 느끼게 됩니다. 
 
예를 들어, 헬스케어 분야 석사 또는 박사 이상이라는 지원 조건으로 제한하는 경우가 많습니다. 해당 업무 분야에 깊이 있는 데이터 분석을 할 수 있다는 증거가 필요합니다. 데이터를 분석한 인턴십, 연구 프로젝트 또는 이전 경력은 이런 기업에 취직하는데 큰 이점으로 작용합니다. 
 

2. 데이터 분석 컨설팅 업체 또는 스타트업

이러한 기업은 자신의 기업의 데이터를 분석하는 것이 아니라 외부 프로젝트를 수행합니다. 고객사의 제안서를 제출해 경쟁을 통해 수주한 경우 데이터 분석을 진행할 수 있습니다. 일반 기업은 자체 분석팀이 있기 때문에 이런 수요가 적고, 공공 프로젝트는 수요가 많습니다. 장점은 다양한 프로젝트 경험을 할 수 있지만 하나의 도메인에 대한 전문성은 떨어집니다. 
 
여기는 학위보다는 자격증과 포트폴리오, 그리고 데이터 분석에 대한 마인드가 중요합니다. 오히려 서울대, 카이스트 등 명문대는 서류에서 제외되기도 합니다. 잠깐 있다가 경력만 쌓고 떠날 거라고 생각하기 때문입니다. 실제로도 그런 Case가 많기도 합니다. 그래서 학력보다는 내가 데이터 분석 업무에 얼마나 적극적인지가 중요하죠. 
 
보통 대기업은 경력자를 우선하는 경향이 있습니다. 비전공자들은 통계학 관련 대학원을 가지 않는다면 데이터 분석 컨설팅 업체에서 경험을 쌓은 방법을 선택할 수 있습니다. 이런 업체에서 최소 3~4년 이상의 경력이 쌓이면 대기업에 지원했을 때 훨씬 가능성이 있기 때문입니다. 
 

데이터 분석가 채용 팁

 
마치며

그래서 데이터 분석가가 되기 위해서는 자신이 현재까지 준비한 스펙과 상황이 중요합니다.  그리고 어떤 커리어패스로 데이터 분석가가 될지 가능성을 보고 선택해야 합니다.
 
처음부터 대기업에 일하면 안정적이고, 하나의 도메인에 대해 깊이 있는 전문가가 될 수 있습니다. 하지만 데이터 분석 전문 업체나 스타트업과 같은 기업은 다양한 기술을 접할 수 있는 기회가 되기도 합니다. 
 
여러분이 가치를 어디에 두냐에 따라 다르지만 앞부분에 내가 당부한 준비해야 할 4가지는 꼭 준비하시기 바랍니다. 그래야 기회가 더 높아진다는 점을 기억하세요. 

역시 너는 계획이 다 있었구나!

영화 기생충(출처: 나무위키)