데이터는 대학원 필수? 편견을 깬 사람들 이야기
대기업 롯데에 들어가는데
대학원은 필요 없었어요.
데이터 취업 스쿨 | 이민호 수강생
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editor's note
대학 졸업장을 들고 선 20대, 새로운 직업을 찾아 회사 문을 열고 나온 30대. 이들에게는 공통점이 있다. 사회에서 1인분의 몫을 해내는 사람이 되려면, 바닥부터 시작해 하나하나 쌓아나가는 시기를 거쳐야 한다는 것. 하지만 ‘너무 늦은 게 아닐까’라는 부정적인 감정에 금세 휩싸이곤 한다. 취업이라는 두 글자가 멀게만 느껴진다면, 제로부터 시작한 이들의 깊은 이야기를 들어보는 건 어떨까.
잠깐, 데이터 취업 스쿨이 궁금하다면? 자세히 보러가기 >
데이터 취업 스쿨 이민호 님
안녕하세요 민호 님. 간단하게 자기소개 드립니다.
안녕하세요. 네카라쿠배 데이터 사이언스 스쿨* 수강생 이민호입니다.
현재 데이터 취업 스쿨 수료 후 데이터 분석가로 전향해 롯데정보 통신에서 일하고 있습니다.
*참고: 네카라쿠배 스쿨은 커넥to로 22년 6월 명칭이 변경되었으며,
네카라쿠배 데이터 사이언스 스쿨은 현재 동일한 커리큘럼으로 데이터 취업 스쿨(온라인) 로 운영되고 있습니다.
그동안 데이터와 거리가 있는 일을 하셨다 들었어요.
데이터 분석가로 직무를 바꾼 특별한 이유가 있었나요?
마케팅 분야에서 일하면서 근거를 바탕으로 의사 결정하지 않는 것에 대해 늘 의문을 가지고 있었어요. ‘왜 저런 결정을 할까?’ 라는 질문을 마음속에 품고 살았어요. 그런데 그때 우연히 스마트화에 대한 업무를 맡게 되었습니다. 처음으로 데이터를 기반으로 분석하고, 보고했는데 데이터를 바탕으로 일해보니 저한테 잘 맞겠다는 확신이 왔습니다. 그래서 ‘데이터 직무에 도전해보자’라고 결단을 내렸고, 과감히 퇴사했습니다.
커리어 전환을 위해
대학원을 고민을 하는데
민호 님도 대학원을 생각해 보셨나요?
대학은 물류학과를 전공했고, 3년 정도 영업 마케팅 분야에서 일을 했어요. 대학원을 다니면 커리어 공백이 생겨 불안할 거 같았어요. 고민이 많았지만 결론적으로 현실적인 니즈가 맞지 않아 선택을 안 했습니다. 현재 시간에서 대학원에 2~3년을 투자를 해야 했죠. 현실적으로 부담스러웠어요. 필요한 건 대학원보단 실무적인 스킬들이 더 필요했습니다.
취업 전까지 대학원 나오지 않은
비전공자로서 쉽지 않은 시간을 보냈겠어요.
어려운 점은 무엇이었는지 궁금해요.
데이터 직무 지식도 부족했고, 어떻게 준비해야 효과적으로 준비할 수 있는지도 몰랐습니다. 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트는 각각 어떻게 다른지도 모르는 정도로 공부를 시작했어요. 학생 때는 이끌어줄 사람도 있고, 분야를 탐색해 볼 시간적 여유도 있었는데 서른이 넘다 보니 마음이 자꾸 조급해지기도 했습니다. 빠른 길이 무엇인지, 좋은 길이 무엇인지도 몰랐고 열심히 해야겠다는 동기부여도 안 돼서 힘들었던 기억이 있습니다.
데이터 분석하고 있는 민수 님
4개월 동안 탄탄하게 채워졌을 것 같아요. 취업을 향해 달리셨는데,
가장 결정적인 도움이 된 부분은 무엇이었나요?
크게 두 가지였습니다. 첫 번째로, 실무 프로젝트 경험입니다. 프로젝트를 기획, 운영하고, 성과물을 만들어 발표하는 과정을 팀원들과 함께 진행했었는데요.
캐글 데이터, 크롤링 데이터를 활용해 문제를 해결하는 방식으로 진행하면서 실패도 경험하고, 문제를 해결하는 과정에서 깊게 고민할 수밖에 없었던 것 같습니다. 실제 면접에서도 프로젝트의 전 과정을 설명하면서 경험을 어필했습니다.
두 번째는 SQL 수업입니다. SQL은 데이터 분석가의 업무에 가장 많이 쓰이기 때문에, 머릿속으로 쿼리를 짤 수 있도록 익숙하게 만드는 것이 중요합니다. 실제로 면접에서는 ‘이런 데이터가 있는데, 어떤 조건으로 데이터가 출력되도록 쿼리를 한국말로 짜보라’라는 질문을 받았는데,
열심히 연습한 덕분에 주저하지 않고 답변드릴 수 있었습니다.
‘실무 프로젝트’에 대해 더 들어보고 싶어요.
데이터 취업 스쿨에서 가장 두드러지는 장점이기도 한데,
소개할 만한 프로젝트가 있을까요?
딥러닝을 활용해 네트워크 침입을 탐지하는 모델을 개발하는 프로젝트가 가장 많이 기억에 남습니다. 기존에 많이 접해보지 못한 Semi-supervised Learning 방식의 모델링을 진행했고, 익숙하지 않았던 오픈소스 머신러닝 라이브러리를 사용해서 설계하거나, 최신 논문을 찾아보면서 모델에 적용해봤습니다. 그 과정에서 실패를 정말 많이 했어요. ㅎㅎ
최종적으로 보면 60%는 실패했는데, 실패가 있었기에 면접 자리에서도 왜 실패하고 어떻게 개선했는지를 설명할 수 있었습니다. 입사하고 나서도, 앞으로도 실패할 수 있다고 생각하는데요.
이 과정에서 ‘새로운 것들을 어떻게 내 것으로 바꿔서 적용하지?’라는 고민을 하면서 성장할 수 있는 힘을 기르지 않았나 생각합니다.
데이터 스쿨을 수강하며 작성한 수업노트. 사진= 이민호 제공
수료 후, 1개월도 채 되지 않아 취업을 성공했다고 들었어요.
지금 어디에서 어떤 일을 하고 계시나요?
롯데정보통신의 데이터 분석가로 일하고 있습니다. 지금은 4개월 차인데요. 구체적으로는 콜센터에 AI 기술이 접목된 업무를 하고 있습니다. 저희 회사가 가진 콜 시스템 기술을 바탕으로, 그룹사의 콜센터 운영을 진행하고 있습니다.
그중에서도 고객과 상담사와의 대화를 인공지능 모델이 텍스트로 바꿔주는 STT(Speech To Text) 기술과, 말하는 텍스트 중 뽑아내고 싶은 것들을 추리는 TA(Text Anlaysis) 기술을 맡고 있습니다. 결과물인 텍스트를 엔지니어링하고 분석해, 실무에 계신 분들께 도움을 드리고 있습니다. 14곳의 그룹사를 대상으로, 하루에 3~4만 건의 콜을 처리하고 있습니다.
벌써부터 엄청난 전문가 포스가 느껴져요!
대학원을 나오지 않은 비전공자로서
데이터 분석가로서 중요한 역량은 무엇일까요?
하고 있는 업무를 통해 말씀드릴게요. 고객사 데이터로부터 지표를 설계하고, 태블로를 활용해서 대시보드를 만드는 일인데요. 현업에 계신 분들에게 실질적인 니즈가 있는 지표를 만드는 것,
현업에 도움 되는 태블로 디자인을 뽑아내는 것이 중요합니다. 그리고 모든 과정에서 가장 중요한 점은 ‘데이터 자체의 품질을 잘 정리하는 것’입니다.
앞서 말씀드렸다시피 매일 엄청나게 방대한 데이터가 쌓이는데, 극히 일부의 데이터만 정리되고 분석이 이루어지고 있어요. 그래서 데이터가 적절하게 들어오고 있는지, 누락된 데이터는 없는지 등 데이터의 품질을 체크하고 정리하는 일을 잘 해두어야 합니다. 니즈에 맞게 데이터를 뽑으려면,
데이터 자체가 편향되어 있으면 안 되고, 편향되면 올바르지 않게 의사결정이 이루어질 수 있거든요. 그래서 가장 중요한 작업이 데이터 전처리 작업이자 과정이라고 할 수 있을 것 같습니다.
데이터 스쿨을 수강하며 작성한 기록한 블로그. 사진= 이민호 제공
데이터 직무로 취업을 준비할 때, 중요한 점은 무엇이 있을까요?
평소 관심 분야에 맞는 프로젝트를 하거나, 관심 분야를 넓히는 연습이 중요한 것 같습니다. 아무래도 잘 모르는 분야에 대해 프로젝트를 하다 보면 데이터 해석부터 못하는 경우가 생깁니다. 저는 첫 프로젝트로 ‘지하철 혼잡 여부 예측’을 진행했는데, 물류를 전공해서 수월했던 반면 관심이 없는 친구들은 어려워했던 기억이 있습니다. 평소에 내가 관심 갖는 분야는 무엇인지를 잘 생각해서 프로젝트를 하고, 그 도메인으로 취업을 준비하는 게 좋은 것 같습니다. 실제로 면접 단계에서도 자신 있게 이야기할 수 있고요.
대학원을 나오지 않아도 취업을 하기 위해선 어떤 성향이 취업에 유리할까요?
어떤 것에 있어 근거를 들어 설명하려 하고, 데이터를 예시로 들어 문제를 해결하고 싶다는 생각이 필요해요. 미래에 얼마나 유망한지도 중요하지만, 개인의 성향을 잘 아는 것도 중요한 것 같아요.
대학원을 나오지 않은 수강생분들이 취업을 준비하는 과정에서
데이터 취업 스쿨을 어떻게 활용하면 좋을까요?
한 단계씩 과정을 밟으면서 취업을 준비하게 될 텐데요, ‘데이터 분석 직무로 해당 조직에서 일하면 어떻게 일할 것인지’를 머릿속으로 그려지게끔 설명하고 표현할 줄 알아야 합니다.
잘 표현하기 위해 데이터 취업 스쿨에서 기른 기술적인 역량과, 커뮤니케이션 경험 등이 잘 어우러져야 하는데요.
현업에 도움 되는 태블로 디자인을 뽑아내는 것이 중요합니다. 그리고 모든 과정에서 가장 중요한 점은 ‘데이터 자체의 품질을 잘 정리하는 것’입니다.
데이터 분석과 모델링 경험은 어떤 것들이 있는지, 실무와 관련한 토이 프로젝트로는 무엇을 했는지 등등 기술적인 부분들뿐만 아니라, 팀 프로젝트에서는 어떤 점을 담당했는지, 협업 과정에서 강점은 무엇인지 등을 이력서와 포트폴리오에 녹이면 신입으로서의 역량을 확실히 보여줄 수 있을 거 같습니다.
비전공자여서 부족하다거나,
약점으로 느껴질 수 있는 점은 어떻게 보완하여 어필하셨나요?
비전공자에게 아쉬운 점은 ‘얼마나 똑똑한지, 어떤 활동을 해왔는지, 어떤 대회에서 수상을 했는지’가 부족하다는 점이 아닐까 싶은데요. 이력서 상에서 역량들이 눈이 가는 건 사실이지만, ‘그동안의 활동을 가지고 데이터 분석가로서 해당 직장에 어떻게 기여할지’를 잘 설명하고 표현하는 것이 더 중요하다고 생각합니다. 제로베이스 스쿨 커리어 매니저님이나 스쿨 동료들과 함께 취업을 준비하고, 이력서와 포트폴리오를 다듬는 시간을 정말 잘 활용했던 것 같습니다.
추가로, 전공 과목과 데이터 프로젝트를 접목해보거나, 직장 경험이 있다면 이전 직장에서의 경험을 잘 살려보는 것도 좋은 방법 같습니다.
저의 경우에는 마케팅이나 물류에 대한 이해가 있었기에 지원한 회사의 산업에 대한 이해를 어느정도 할 수 있었고, 이 점에서 다른 지원자보다 조금 더 플러스가 될 수도 있었다고 생각하거든요. 이렇게, 비전공자라는 점은 뒤집어 보면 강점이 될 수도 있는 것 같습니다. 물론 데이터를 분석하고, 인사이트를 내는 것이 더 증요한 역량임을 잊어서는 안 되겠죠. 각자가 지닌 약점을 강점으로 바꾸어보는 경험, 여러분도 해보셨으면 좋겠습니다.
마지막으로, 데이터 직무 취업을 준비하는 분들께 한마디 부탁드립니다.
불과 몇 개월 전이긴 하지만, 수강생 시절에 이렇게 다짐했었어요. ‘취업이 될지 고민할 시간에 공부를 하자!’라는 것. 잔소리처럼 느껴지겠지만 정말 맞더라고요. 데이터 직무로 진로를 결정했다면, 당장 시작하시고요. 스스로 믿고, ‘나는 된다’라고 마인드 컨트롤하면서 공부해 보세요. 그렇게 준비하다 보면, 기회가 왔을 때 잡을 수 있게 될 겁니다. 같은 대학원을 나오지 않은 비전공자 출신으로서 수강생분들을 응원하고 있겠습니다. 화이팅!
제로베이스에서 새 출발할 여러분을 기다립니다.
데이터 직무를 꿈꾸는 누구나
취업은 제로베이스.
대학원 대신 제로베이스를 선택한
수강생들의 이야기를 만나보세요.
