신입생을 위한 데이터 분석가 채용 정보: 알아야 할 사항

당신은 대학을 갓 졸업했고 데이터 분석 분야에서 경력을 쌓고 싶어합니다. 어디에서 시작합니까?

신입생으로서 데이터 분석가 로서의 경력을 시작하려면 먼저 관련 기술 및 소프트 스킬뿐만 아니라 강력한 포트폴리오를 구축하고 자신의 능력을 다시 보여주는 데 사용할 수 있는 실용적인 경험을 얻는 것이 필수적입니다.

기본 지식을 개발한 후에는 인턴십, 프리랜서 프로젝트 또는 자원봉사 기회를 찾고 해당 분야의 전문가와 네트워크를 형성하여 업계에서 기회를 찾으십시오.

이 안내서는 필요한 기술과 교육 자격, 실무 경험을 얻는 방법, 첫 정규직 일자리를 얻는 데 도움이 되는 구직 전략 등 신입사원으로 시작하기 위해 알아야 할 모든 것을 다룹니다.

시작하거나 "데이터에 뛰어들다"라고 말할 수 있습니다!

목차

• 데이터 분석가 직업에 필요한 기술
  • 데이터 분석가가 되기 위한 필수 기술
  • 데이터 분석가가 되기 위한 필수 소프트 스킬
• 데이터 분석가를 위한 필수 교육 자격
• 실전 경험 쌓기
  • 인턴십
  • 프리랜서 프로젝트
  • 온라인 과정 및 인증
• 신진 데이터 분석가를 위한 최고의 구직 전략
  • 온라인 구인 게시판
  • 네트워킹
  • 소셜 미디어
• 효과적인 이력서 준비
  • 관련 기술 강조
  • 학술 프로젝트 소개
• 인터뷰 못 박기
  • 일반적인 데이터 분석가 면접 질문
  • 인터뷰 모범 사례
• 마지막 생각들

데이터 분석가 직업에 필요한 기술

데이터 분석가는 LuckyTemplates 및 Tableau와 같은 도구를 사용하여 데이터를 시각화하고 인사이트를 얻습니다.

데이터 분석에는 분석 도구 및 기술을 사용하여 복잡한 데이터 세트에서 통찰력을 추출하는 작업이 포함됩니다.

데이터 분석가로서 성공하려면 인사이트를 효과적으로 수집, 처리, 분석 및 전달할 수 있는 기술 및 소프트 스킬의 조합이 필요합니다.

이 섹션에서는 데이터 분석가 작업에 필요한 몇 가지 필수 기술 및 소프트 스킬에 대해 설명합니다.

데이터 분석가가 되기 위한 필수 기술

LuckyTemplates를 사용하여 만든 매니지먼트 회사의 주요 메트릭에 대한 통계적 시각화.

기술 능력은 기술 작업을 수행하는 데 필요한 산업과 관련된 특정 능력 및 지식 집합을 나타냅니다. 이러한 기술은 정량화할 수 있으며 연습을 통해 배울 수 있습니다.

데이터 분석가 작업에 필요한 필수 기술은 다음과 같습니다.

• Microsoft Excel: Excel은 데이터 분석을 위해 가장 널리 사용되는 다목적 프로그램 중 하나입니다. 데이터 처리, 분석 및 시각화를 위한 다양한 기능을 제공하는 데이터 모델을 처리하기 위한 강력한 도구입니다. 전문가 또는 최소한 중급 수준의 숙련도는 데이터 과학에 필수적입니다.
• 프로그래밍 : Python, R 또는 SQL과 같은 하나 이상의 프로그래밍 언어에 대한 숙련도는 대부분의 데이터 분석가 역할에 중요한 요구 사항입니다. 신입 수준의 분석가도 데이터를 조작하고 분석할 수 있는 효율적인 코드를 작성해야 합니다.
• 데이터베이스 관리: 귀하의 목표가 대량의 데이터(의료, 금융, 소매 등)를 처리하는 산업에서 일하는 것이라면 데이터 수집, 데이터 관리 및 처리를 위한 데이터베이스 관리 시스템 사용에 익숙해야 합니다. 널리 사용되는 일부 시스템에는 MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, MongoDB 및 Microsoft SQL Server가 포함됩니다.
• 통계 시각화 : 분석가는 데이터를 처리하는 것 외에도 데이터에서 인사이트를 도출하는 데 사용할 수 있는 차트와 그래프를 만들어야 합니다. Tableau 또는 Microsoft LuckyTemplates 와 같은 도구에 익숙하면 시각적으로 매력적이고 이해하기 쉬운 데이터 결과 표현을 만들 수 있습니다.
• 머신 러닝 : 머신 러닝 알고리즘 및 기술에 대한 지식과 머신 러닝 도구를 사용하는 방법은 분석가가 숨겨진 패턴을 발견하고 데이터를 기반으로 예측하는 데 도움이 됩니다. 일부 인기 있는 기계 학습 도구로는 IBM Watson Studio, Apache Spark 및 Microsoft Azure 기계 학습이 있습니다.

위의 목록은 데이터 분석가에게 필요한 기술 능력의 스냅샷을 제공해야 합니다. 많아 보일 수 있지만 압도당하지 마십시오!

아무도 당신이 나열된 모든 기술, 특히 초보 수준 위치에 익숙할 것이라고 기대하지 않을 것입니다. 그러나 최소한 이러한 기술의 기본 사항에 익숙해지도록 노력해야 합니다.

이제 자주 간과되는 소프트 스킬을 확인해보자.

데이터 분석가가 되기 위한 필수 소프트 스킬

소프트 스킬 은 다른 사람과 잘 일하고, 도전에 적절하게 대응하고, 갈등을 관리할 수 있기 때문에 직장에서 성공하는 데 필요한 것으로 간주되는 대인 관계 능력을 말합니다 .

기술 능력과 달리 소프트 스킬은 가르치고 정량화하기가 더 어렵지만 긍정적인 작업 환경을 조성하는 데 중요합니다.

핵심 소프트 스킬 데이터 분석가는 다음을 포함해야 합니다.

• 의사소통: 숙련된 연설가일 필요는 없지만 복잡한 데이터 통찰력을 기술 및 비기술 이해관계자 모두에게 편안하게 전달하고 통찰력을 기반으로 권장 사항을 제시할 수 있어야 합니다.
• 문제 해결: 데이터와 관련된 문제는 체계적으로 접근해야 합니다. 그것들을 더 작은 부분으로 분해하고 기술 및 분석 기술을 사용하여 좋은 솔루션을 찾을 수 있어야 합니다.
• 비판적 사고: 데이터 분석의 큰 부분은 트렌드와 패턴을 식별하기 위해 많은 양의 데이터를 검토하는 것입니다. 분석가로서 가설을 개발 및 테스트하고, 여러 관점을 고려하고, 데이터 중심으로 만드는 강력한 비판적 사고 기술이 있어야 합니다. 권장 사항.
• 세부 사항에 대한 주의: 원시 데이터에는 많은 세부 사항이 있으며 데이터 분석가는 데이터가 정확하고 오류가 없는지 확인하기 위해 세부 사항에 강한 주의를 기울여야 합니다. 아주 작은 오류나 부정확성도 데이터 품질에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
• 시간 관리: 주니어 데이터 분석가라도 여러 프로젝트를 동시에 작업하는 경우가 많습니다. 작업의 우선순위를 정하고 시간을 효과적으로 관리하는 능력은 프로젝트 마감일을 맞추고 작업이 제시간에 전달되도록 하는 데 매우 중요합니다.

데이터 분석가에게는 기술적 능력이 중요하지만 강력한 소프트 스킬을 개발하는 것도 이 분야에서 성공하는 데 똑같이 중요합니다. 기술 및 소프트 스킬을 함께 개발하는 데 집중하면 첫 직장을 준비하는 신입사원으로서 우위를 점할 수 있습니다!

우리는 이것을 충분히 표현할 수 없습니다. 소프트 스킬은 오늘날 오늘날의 직장에서 매우 중요합니다. 데이터 분석가, 비즈니스 분석가 또는 우편 배달부라면 관련이 없습니다!

데이터 기술과 함께 소프트 기술을 연습하면 우위를 점할 수 있습니다!

데이터 분석가를 위한 필수 교육 자격

에서 제공하는 초보 데이터 분석가를 위한 과정입니다 .

당신은 갓 졸업했으므로 마침내 학위를 받았습니다. 그러나 그것이 데이터 분석 분야의 경력에 ​​적합한 것입니까?

엔트리 레벨 직책을 쉽게 얻을 수 있는 특정 교육 자격이 있습니다.

고려해야 할 필수 자격 중 일부는 다음과 같습니다.

1. 수학, 통계, 경제학 또는 컴퓨터 과학과 같은 관련 분야의 학사 또는 석사 학위 . 몇 년의 경험을 쌓은 후 선임 데이터 분석가, 데이터 과학자 또는 데이터 엔지니어의 역할을 맡으려면 고급 학위가 필요할 수 있습니다.
2. 통계 분석 및 데이터 조작을 위한 R 또는 Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 지식 .
3. 비즈니스 데이터를 분석, 시각화 및 제시하기 위한 SQL, Tableau 또는 Excel과 같은 다양한 데이터 분석 도구 및 소프트웨어에 대한 이해 .
4. 원시 데이터에서 인사이트를 도출하기 위해 양적 및 질적 연구 방법을 능숙하게 사용합니다.

관련 없는 분야에서 학위를 받았지만 여전히 데이터 분석가 직업을 추구하고 싶다면 당황하지 마십시오! 관련 없는 분야의 학위를 가지고 있거나 학위가 전혀 없는 업계에서 일하는 것은 여전히 ​​가능합니다.

관련 또는 관련 분야에 대한 강력한 기반을 갖추는 것이 경쟁 우위를 제공하지만 필요한 기술을 습득할 수 있는 다른 많은 방법이 있습니다.

예를 들어 온라인 과정에 등록하거나, 전문 자격증을 취득하거나, 데이터 분석 작업에 필요한 기술적 노하우를 습득하는 데 도움이 되는 전문 부트캠프에 참석할 수 있습니다.

또한 관련 학위가 있더라도 새로운 추세를 파악하고 데이터에서 더 나은 통찰력을 얻으려면 도메인 전문성을 계속 개발해야 합니다.

궁극적으로 기술 및 도메인 지식과 결합된 교육 자격은 데이터 분석가로서의 성공에 중요한 역할을 할 것입니다.

다음 섹션에서는 데이터 분야에서 일자리를 찾는 데 사용할 수 있는 몇 가지 전략과 취업 기회를 높일 수 있는 방법을 살펴봅니다.

실전 경험 쌓기

LuckyTemplates를 사용한 간단한 데이터 관리의 예입니다.

데이터 분석에 대한 실무 경험을 얻고자 하는 신입생으로서 기술을 습득하고 잠재적인 고용주에게 자신의 능력을 보여줄 수 있는 많은 방법이 있습니다.

다음 옵션 중 일부를 살펴보겠습니다.

인턴십

인턴십은 업계 전문가의 지도 아래 실제 경험을 쌓을 수 있는 좋은 방법입니다. 많은 조직에서 갓 졸업한 사람이나 데이터 분석 분야로 전환하려는 사람을 위해 특별히 설계된 인턴십을 제공합니다.

귀하의 관심사와 기술에 맞는 인턴십에 지원하면 실제 데이터 분석 프로젝트를 수행할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.

프리랜서는 어떻습니까?

프리랜서 프로젝트

데이터 분석가가 만든 LuckyTemplates 대시보드 샘플

실용적인 경험을 얻는 또 다른 방법은 데이터 분석에서 프리랜서 프로젝트를 수행하는 것입니다. Upwork와 같은 플랫폼을 사용하여 데이터 분석 서비스가 필요한 클라이언트와 연결하십시오.

씹을 수 있는 것보다 더 많이 물지 마십시오. 더 복잡한 작업에 지원하기 전에 비즈니스 분석을 위한 데이터 입력과 같은 간단한 작업을 시도하십시오.

프리랜서로 일함으로써 다양한 프로젝트에 기술을 적용하고 여러 산업 분야에서 아르바이트 경험을 쌓을 수 있습니다.

프리랜서 프로젝트를 완료하면 잠재적인 고용주에게 눈에 띄는 데 도움이 되는 긍정적인 리뷰와 추천으로 이어질 수도 있습니다.

온라인 학습은 어떻습니까?

온라인 과정 및 인증

에서 제공하는 데이터 변환 및 모델링 과정입니다 .

데이터 분석 개념 및 도구에 대한 심층 교육을 제공하는 다양한 이러한 과정에는 실용적인 기술을 개발하는 데 도움이 되는 실습, 프로젝트 및 평가가 포함되는 경우가 많습니다.

공인 기관에서 인증을 취득하면 학습에 대한 의지를 보여주고 데이터 분석 능력을 검증할 수 있습니다.

시간을 내어 몇 가지 온라인 과정을 이수하고 잠재적인 고용주에게 이력서를 더욱 매력적으로 만들어 줄 인증을 취득하십시오.

신진 데이터 분석가를 위한 최고의 구직 전략

구직 과정은 모든 산업 분야에서, 특히 업무 경험이 전혀 없는 신입 졸업생에게는 어려운 일입니다.

또한 데이터 분석이 경쟁 분야라는 것도 도움이 되지 않습니다. 꿈의 직업을 얻고 싶다면 전략을 갖는 것이 중요한 이유입니다!

올바른 전략은 취업 시장을 효과적으로 탐색하고 잠재적인 취업 기회를 식별하며 고용주에게 눈에 띄는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 섹션에서는 네트워킹 및 강력한 온라인 입지 구축을 위한 팁을 포함하여 데이터 분석가를 위한 몇 가지 효과적인 구직 전략을 살펴봅니다.

온라인 구인 게시판

DataJobs는 특히 데이터 분석가를 위한 온라인 구인 게시판입니다.

신입생을 위한 데이터 분석가 일자리를 찾는 가장 효율적인 방법 중 하나는 온라인 구인 게시판을 이용하는 것입니다. 이러한 플랫폼은 위치, 작업 유형 및 경험 수준을 기반으로 검색을 사용자 지정할 수 있는 필터를 사용하여 초급 위치에 대한 작업 알림을 제공할 수 있습니다.

인디드 와 같은 주요 채용 공고는 데이터 분석 분야의 신입 기회를 찾기에 좋은 곳입니다. 또한 데이터 분석가 역할을 찾을 때 보다 맞춤화된 구직 경험을 위해 DataJobs 와 같은 산업별 구인 게시판을 확인해야 합니다 .

네트워킹

네트워킹은 데이터 분석 산업에 뛰어들기 위한 좋은 전략입니다. 온라인 및 오프라인 업계 이벤트에 참석하고 컨퍼런스, 모임 및 워크숍에 참석하여 전문가를 만나고 네트워크를 확장하십시오.

귀중한 추천을 받고 흥미로운 이니셔티브에 접근할 수 있는 해당 분야의 전문가들과 관계를 구축하기 위해 노력하십시오. 상호 작용에 진정성을 갖고 데이터 분석에 대한 열정을 보여주십시오.

또한 온라인 포럼, 데이터 분석 커뮤니티 및 LinkedIn 그룹에 가입하여 같은 생각을 가진 사람들과 연결하고 업계 동향에 대한 정보를 얻는 것을 고려해야 합니다 .

이러한 플랫폼에서 토론에 참여하고 관련 콘텐츠를 공유하면 해당 분야에 대한 전문성과 열정을 보여줄 수도 있습니다.

그리고 당신이 당신의 작품을 선보이고 있다면 잠재적인 고용주를 알 수 있는 기회를 갖게 될 것입니다. LinkedIn에는 거대한 데이터 커뮤니티가 있습니다.

소셜 미디어

구직 과정에서 소셜 미디어의 힘을 과소평가하지 마세요! LinkedIn 및 Twitter와 같은 플랫폼은 데이터 분석가 채용 공고를 찾고 업계의 인플루언서와 연결하는 데 효과적인 도구가 될 수 있습니다.

데이터 분석과 관련된 기술, 경험 및 프로젝트를 보여줌으로써 소셜 미디어 계정을 최적화하십시오. 해당 분야의 회사 및 전문가를 팔로우하여 그들의 활동 및 협업 기회에 대한 최신 정보를 확인하세요. 관련 해시태그 또는 토론 스레드에 참여하여 가시성을 확보하세요.

소셜 미디어 플랫폼에 전문적으로 참여하면 온라인 인지도를 상당히 높일 수 있으며 이는 데이터 분석 영역에서 정규직 채용 기회로 이어질 수 있습니다.

다시 LinkedIn으로 돌아가서 소셜 미디어 데이터 유형에 대해 선호하는 수다방입니다.

그러나 구직 지원을 시작하기 전에 이력서를 완벽하게 작성해야 하며 다음 섹션에서 이에 대해 이야기할 것입니다.

효과적인 이력서 준비

인상적이고 잘 구성된 이력서는 신입생이 직업을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 섹션에서는 매력적인 이력서를 만들기 위해 관련 기술을 강조하고 학업 프로젝트를 소개하는 방법에 대해 논의합니다.

관련 기술 강조

이력서에서 관련 기술을 강조하는 방법의 예

신입생으로서 데이터 분석가로서의 잠재력을 보여주는 기술을 강조해야 합니다. 이러한 기술은 코스워크, 인턴십 및 과외 활동을 통해 습득했을 수 있습니다.

다음은 이력서에서 관련 기술을 효과적으로 강조하기 위한 몇 가지 팁입니다.

1. 관련 기술 식별 : 먼저 직무 설명을 검토하고 고용주가 찾고 있는 핵심 기술을 식별합니다. 여기에는 데이터 분석, 데이터베이스 관리, 프로그래밍 언어와 같은 기술적인 능력과 커뮤니케이션, 팀워크, 문제 해결과 같은 소프트 스킬이 포함될 수 있습니다.
2. 이력서 맞춤화 : 이력서를 맞춤화하여 지원하는 직무와 가장 관련성이 높은 기술을 강조하십시오. 직무 설명의 키워드와 문구를 사용하여 이력서가 초기 심사 과정을 통과하도록 돕습니다.
3. 정량화 가능한 데이터 사용: 가능하면 정량화 가능한 데이터를 사용하여 기술의 영향을 강조하십시오. 프로젝트나 회사의 비용이나 시간을 절약한 일을 했다면 구체적인 수치와 함께 해당 지표를 포함하세요.

관련 기술을 효과적으로 강조하면 잠재적인 고용주에게 깊은 인상을 남기고 일자리를 확보할 가능성이 높아집니다.

학술 프로젝트 소개

이력서의 학술 프로젝트의 예

신입생으로서 학술 프로젝트는 실제 데이터 문제를 처리한 경험에 대한 확실한 증거를 제공합니다. 다음은 눈에 띄는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 전략입니다.

1. 관련 프로젝트 선택: 지원하는 직업과 가장 관련이 있는 학술 프로젝트를 선택하십시오. 이는 데이터 분석의 특정 영역에서 기술과 경험을 입증하는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 귀하의 역할 강조: 귀하의 역할과 기여한 구체적인 내용을 명확하게 설명하십시오. 이것은 기술, 문제 해결 능력 및 팀워크 기술을 입증하는 데 도움이 됩니다.
3. 메트릭 포함 : 가능하면 프로젝트의 영향을 보여주는 메트릭 또는 결과를 포함합니다. 예를 들어 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 도움이 되는 프로젝트에서 작업한 경우 이러한 개선 사항에 대한 구체적인 세부 정보를 포함합니다.
4. 효과적인 형식 지정 : 학술 프로젝트를 나열할 때 읽기 쉽고 시각적으로 매력적인 일관된 형식을 사용하세요. 프로젝트 제목, 기간 및 간략한 작업 설명이 포함됩니다. 잠재적인 고용주가 작업에 액세스할 수 있는 GitHub 또는 다른 리포지토리에 프로젝트에 대한 링크를 포함할 수도 있습니다.

학술 프로젝트 포트폴리오를 포함하면 이력서를 더욱 강화하고 데이터 분석에 대한 실무 경험을 보여줄 수 있습니다.

인터뷰 전에 데이터 시각화 예시를 확인하려면 아래 동영상을 확인하세요.

훌륭한 이력서는 문을 통과할 수 있게 해주지만 이는 첫 번째 단계일 뿐입니다. 다음은 불가피한 취업 면접을 준비하는 것입니다.

이제 다음 섹션에서 취업 면접을 위한 몇 가지 전략을 살펴보겠습니다.

인터뷰 못 박기

면접은 채용 과정에서 중요한 단계입니다. 여기에서 기술, 경험 및 성격을 보여주고 역할에 대한 적합성을 입증할 수 있습니다.

면접에 성공하려면 회사와 역할 조사부터 일반적인 면접 질문 연습과 적절한 옷차림에 이르기까지 신중한 준비가 필요합니다.

이 섹션에서는 일반적인 인터뷰 질문에 답하고 인터뷰를 준비하기 위한 팁을 포함하여 데이터 분석가로서 인터뷰를 성공시키기 위한 몇 가지 효과적인 전략을 살펴보겠습니다.

일반적인 데이터 분석가 면접 질문

데이터 분석가 직책에 새로 지원하는 사람으로서 일반적인 인터뷰 질문을 준비하는 것이 필수적입니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 지도 학습과 비지도 학습의 차이점을 설명할 수 있습니까?
• 데이터 세트에서 누락되거나 일관되지 않은 데이터를 어떻게 처리합니까?
• SQL 및 데이터베이스 관리에 대한 귀하의 경험은 어떻습니까?
• 분석의 정확성을 어떻게 보장합니까?
• 데이터 분석에 어려움을 겪었던 상황과 이를 극복한 방법에 대해 설명해주실 수 있나요?

가능한 다른 데이터 분석가 인터뷰 질문을 검토하고 답변을 연습하십시오.

중요한 인터뷰 질문이 많이 있으며 이 책보다 더 잘 보여주는 사람은 없습니다.

인터뷰 준비? 고정을 위한 몇 가지 모범 사례에 대해 논의해 봅시다!

인터뷰 모범 사례

새로운 데이터 분석가로서 성공 가능성을 높이려면 인터뷰에 대한 다음 모범 사례를 고려하십시오.

1. 회사 조사 : 인터뷰 전에 회사의 산업, 제품 및 데이터 관련 문제를 이해합니다.
2. 강점에 집중 : 데이터 분석, 프로그래밍 언어(예: Python 또는 R), 데이터베이스 관리 및 데이터 시각화 도구에 대한 기술을 강조하십시오.
3. 프로젝트 보여주기 : 학업 또는 개인 경험에서 나온 프로젝트를 제시하여 능력을 보여줍니다. 당신이 만든 대시보드를 보여주고, 당신이 만든 보고서를 표시하고, 군중들 사이에서 돋보이게 하세요.
4. 사고 과정 설명 : 기술적인 질문에 답할 때 추론과 사고 과정을 명확하게 설명하여 분석 능력을 보여주세요.
5. 행동 질문 준비 : 팀워크, 의사 소통 및 문제 해결 기술에 대한 질문을 예상하십시오. 구체적인 예를 준비하십시오.
6. 사려깊은 질문하기 : 회사의 비즈니스 인텔리전스 전략과 해당 직책의 구체적인 책임에 대해 관련성 있고 통찰력 있는 질문을 준비하십시오.

면접을 철저히 준비하고 이러한 모범 사례를 따르면 성공 가능성을 높일 수 있습니다.

마지막 생각들

데이터 분석은 경력 성장 및 직업 기회에 대한 큰 잠재력을 가진 빠르게 성장하는 분야입니다. 그러나 신입생 또는 신규 졸업생으로서 이 분야에 뛰어드는 것은 명확한 계획과 효과적인 구직 전략 없이는 어려울 수 있습니다.

올바른 기술 및 소프트 스킬을 개발하고, 산업별 구인 게시판 및 네트워킹 기회를 활용하고, 강력한 이력서를 구축함으로써 신입 졸업생은 데이터 분석가로서 일자리를 확보할 기회를 높일 수 있습니다.

또한 면접을 준비하고 이력서에 관련 기술과 학업 프로젝트를 효과적으로 보여주는 것은 다른 지원자와 차별화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

우리가 경험한 이러한 전략을 따르고 경력 목표에 전념함으로써 데이터 분석 분야에서 성공적으로 경력을 시작할 수 있습니다!

데이터 분석가가 사용하는 데이터 시각화 기술에 대해 알아보려면