내가 느낀 부족함을 적고자 후다닥 고속버스에서 복기해봅니다 🤣.. 제가 갖춘 역량은 부족하다는 것을 알았기 때문에 제가 배워야하는 것을 파악하고, 어떻게 접근해나가야할지를 생각해볼 수 있는 기회가 됐던 면접이었습니다.
- 면접 시간: 1시간 40분
- 면접 방식: 일대다, 회사 팀원분들 전체 참여
- 면접 분위기: 회의실 책상에서 둘러앉아 편한 분위기에서 진행, 커피도 사주셨습니다..! (마시진 못 했지만..) 잘못 대답한 부분이나 개선해야할 부분에 대해서는 명확히 짚어주셨습니다.
데이터 분석가가 되고서 어떤 태스크에 도전해보고 싶은지 명확히 할 것
스스로 꿈이 있고 나름 포부가 있다고 느꼈는데 해당 직무에 대한 포부 질문에서는 “실무 데이터를 다뤄보고 싶어요”와 같은 막연하다는 약점이 있었습니다. 포기해온게 큰 만큼 그게 제 열정이라 생각했는데 해당 질문에 스스로가 “무엇을 하고 싶은걸까?”라는 의문이 들었습니다.
캐글! 실무 데이터가 아닙니다. 정제되지 않은 데이터를 도전하고 실질적인 문제 해결에 뛰어들어가보세요!
캐글이 실무 데이터가 아님은 알고 있었지만 그래도 나름의 순서는 배울 수 있다고 생각했습니다. 하지만 이번에 피드백을 듣고서 내가 도전하고자 하는 프로젝트의 실질적인 아웃풋이 캐글로 이뤄질 수 있는가 “문제 해결”에 도움이 될 수 있는가를 고민할 수 있었습니다. 현실에서 데이터를 기반으로 문제를 정의하고 정의된 문제를 접근하는 과정을 해볼 생각을 못 했습니다.. 이번에 기회가 된다면 공모전이나 데이터셋을 정제 후 제공되는 것보다 날 것에 도전해보는 것도 좋은 공부가 될 수 있다는 생각을 할 수 있었습니다.
진짜 데이터 분석가가 되고 싶은게 맞을까? 데이터 사이언티스트가 되고 싶은 것 아닌가?
이번 면접을 기회로 직무 구분을 단순히 교재나 교육 자료로 판단하기 보다 현직자분들께 어떤 점에서 다른 지 들어봐야한다는 점을 느꼈습니다. 데이터 사이언티스트가 종합적인 T자형 직무라고 생각하고 데이터 분석가의 상위 호환으로 생각했습니다. 그런데 이번 면접에서 분석가냐 데이터 사이언티스트냐 선택을 할 수 있어야한다는 점에서 데이터 분석가에 대한 직무 이해도가 더 필요하고, 다른 직무들과 잘 구분할 수 있어야한다는 점을 배웠습니다.
문제 인식을 했을 때 해결책을 찾는 접근방식이 데이터 분석가로서의 자질을 살펴볼 수 있다!
포트폴리오 상에서는 없지만 비트트레이더 경진대회를 나갔던 경험에 대해 생각보다 오래 면접에서 이야기가 진행됐습니다. 해당 경진대회에서 제가 어떤 식으로 데이터의 특징을 뽑아냈고 어떻게 활용했는지에 대해 궁금해하셨습니다. 그리고 경진대회 진행하면서 데이터에서 문제점을 파악했을 때 데이터의 어떤 문제점을 발견했는지, 해결할 수 없는 문제가 맞는지 등 제가 “문제”로 인식한 것이 있다면 그게 “왜” 문제라고 생각했는지 데이터를 바탕으로 설명해달라고 하셨습니다. 뿐만 아니라 데이터의 문제를 “어떻게” 해결할 수 있는지 아이디어 설명해보라고 하셨습니다.
복기하면서 해당 질문의 의도를 되짚어보니, 예를 들어 고객 데이터를 분석하다가도 데이터상에서 고객의 이탈률이 높아진다거나 체류시간이 짧다든지와 같은 문제를 발견할 수 있습니다.(체류시간이 짧은 것은 문제가 될 수 도 있고 아닐 수도 있습니다.) 그럼 분석가가 고객 데이터의 “이탈률 높음”이라는 문제점을 마주했을 때 고객에게 “어떠한 방법을 써서 해결해보세요”라고까지 말해줄 수 있어야하는 직무가 데이터 분석가라는 것을 알게 됐습니다. 지표 추출까지가 아니라 적절한 해결책을 데이터 기반해서 제시하는 것도 데이터 분석가로서 필요한 역량이라는 점을 배웠습니다.
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