당당히 데이터 분석가로 커리어를 시작하시게 된 연제호님 | 나노디그리 후기

나노디그리 데이터 분석가 취업 코스 1기 수강생이신 연제호님께서 데이터 분석가로 당당히 취업하신 후 그동안 경험하신 생생한 이야기를 듣고자 인터뷰를 진행했습니다. 제호님의 스토리를 함께 들어볼까요?

안녕하세요! 간단한 자기소개 부탁드립니다.

 안녕하세요. [나노디그리 데이터 분석가 취업 코스] 1기 수강생 연제호입니다. 데이터 분석에 대한 더 많은 인사이트를 얻고자 나노디그리를 수강한 수강생입니다. 😊

취업을 축하드립니다. 현재 취업한 곳에 대해 자세하게 말씀해주실 수 있나요?

 현재 오프라인 광고분야 중 한 기업에서 데이터 구축 및 분석 업무를 담당하고 있습니다. 조금 더 깊게 이야기하자면, 데이터 조사 및 설계 포지션. 즉, 데이터 관리를 시작하려는 단계에서 데이터 수집을 위한 시스템을 설계하는 업무를 담당하게 되었습니다.
 주로 업무 자동화(자동 메일링, 제안 아이디 형성, 수주 아이디 형성, 분리 작업 등)를 수행하면서 데이터 웨어하우스 구축 및 데이터 분석 프로젝트를 담당하고 있습니다.

제호님은 분석 또는 개발과는 직접적으로 관련이 없는 학과를 진학하신 것으로 알고 있어요. 조금 더 자세히 이야기해주실 수 있을까요?

 처음 학사로 입학한 곳은 한국대학교 글로벌경영학과였습니다. 그렇게 큰 생각없이 1년을 다니고 군대를 갔는 데, 유학을 생각하게 되어 편입을 준비하게 되었어요. 1차 편입을 준비하면서 더 나은 환경에서 공부를 하고 싶다는 욕구로 2차 편입을 준비하였고, 결과적으로는 경영정보시스템을 전공하게 되었습니다. 인사(HR)로 들어갔다가 최종적으로는 경영정보시스템으로 전과를 한거죠. 전과를 한 가장 큰 이유는 인사(HR)라는 것 자체가 취업 시장이 매우 좁다고 생각했고, 특히 미국 같은 경우, 인사(HR)쪽으로는 한국인이 취업하기 훨씬 힘들다고 알고 있었어요.

 경영정보시스템(MIS)을 전공으로 선택했던 이유는 ‘데이터가 세상을 지배할 것’이라는 막연한 생각 때문이었어요. 특히 MIS는 어느 정도 데이터와 관련된 전공이었고, 대학원까지도 생각할 수 있는 넓은 쪽의 선택이었어요. 그렇게 데이터에 관심을 가지게 되었죠.

막연한 생각을 가지고 MIS를 전공하다가, ‘데이터 분석’이라는 분야로 초점을 맞추게 된 계기가 궁금하네요.

 처음 데이터 분석에 관심을 가진 계기는 미국 유학 당시 광고 동아리에서 대학 근처에 있던 한식당을 컨설팅했던 경험 때문이었습니다. 다른 경쟁 식당에 비해 학생 유입이 적던 한식당은 저희 동아리에 학생 유입을 증가시키기 위한 컨설팅을 요청하였어요. 먼저 이 한식당의 인식과 문제점을 찾고자 ‘학생들이 식당을 선택할 때 중요하게 생각하는 요소’를 알 수 있는 설문조사를 진행하였습니다. 그리고 그 결과물을 데이터화하여 컨설팅을 했었구요.

 많은 양의 데이터는 아니었지만 도출한 인사이트를 활용하여 프로모션을 진행하였고, 그 결과 학생 유입이 1.7배 증가하였습니다. 이 작은 컨설팅을 통해 더 많은 데이터를 분석 및 활용하고 싶다는 생각이 들어 직무를 찾아보다가, ‘데이터 분석가’ 직무에 관심을 가지게 되었습니다.

데이터 분석 직무로 준비를 하면서 많은 과정들을 알아보셨을 것 같아요. 그럼에도 러닝스푼즈를 선택한 특별한 이유가 있을까요?

 본격적으로 데이터 분석가로 취업하기 위해 노력했던 건 작년 7월에 한국에 들어와서부터 였습니다. 몇 개월 동안은 한 대학에서 진행하던 데이터 관련 교육을 듣기도 했었습니다. 국비지원으로 듣게 된 교육이었는데, 너무 많은 것을 다루더라구요. 그 당시에는 저도 잘 모르는 상황이어서 모든 내용을 이해해보려고 했었는데 쉽지 않았습니다. 아쉬움이 많이 남던 시간이었어요. 그렇게 여러 과정들을 살펴보다, SNS 광고를 보고 처음 러닝스푼즈를 알게 되었어요.

 제가 이 과정을 선택한 가장 중요한 이유는 커리큘럼이었습니다. 나노디그리 과정 전에 들었던 국비교육은 짧은 기간 안에 Java, Linux, Elastic Search 등 너무 많은 내용을 다뤄서 다 흡수하기 힘들었습니다. 그리고 수업방식 또한 전달식이었고 명확한 가이드라인은 주지 않았었죠. 제가 직접 해볼 수 있는 것들이 많이 없어서 그런 부분이 좀 아쉬웠어요. 하지만 나노디그리 과정은 데이터 분석가에게 가장 필요한 부분들만 집중적으로 다루는 부분이 좋았습니다. 커리큘럼 사이사이 프로젝트를 진행하여 배운 과정들을 직접 적용시킬 수 있는 부분도 마음에 들었습니다.

 돌이켜 생각해보면 같은 분야로 진출하기 위해 노력하는 수강생분들과의 호흡도 좋았습니다. 또 강사분들은 물론 러닝스푼즈에서 소개시켜주셨던 전문가분들과의 인맥을 쌓는다는 것도 좋았습니다.

기대감을 가지고 직접 경험한 나노디그리 과정. 가장 마음에 들었던 부분은 무엇이었나요?

 과정을 관리하는 담당 매니저분들이 지속적으로 수강생분들과 소통을 하는데, 그 과정에서 나왔던 수강생들의 의견을 적극 수용하여 빠르게 피드백을 반영하는 것이 가장 만족스러웠습니다. 이 부분이 수강생분들의 신뢰와 만족도를 더욱 높일 수 있게 만들지 않았을까라는 생각을 하게 되었어요. 특히 포트폴리오 제작을 위한 프로젝트 진행에 있어 가이드를 줄 멘토가 필요하다는 의견을 듣고 이런 도움을 줄 수 있는 데이터 사이언티스트를 섭외하는 등 학생들을 위해 아낌없는 지원을 해줬습니다. 실제로도 담당 강사님의 프로젝트 가이드 및 피드백을 통해 더 많은 것을 배우고 좋은 결과물을 만들 수 있었습니다.

 그리고 채용 관련 프로세스도 굉장히 마음에 들었습니다. 채용 관련 강의를 담당해 주셨던 원티드 담당자님의 강의와 인성 및 기술 모의면접을 통해서도 큰 자신감을 많이 얻을 수 있었습니다. 제가 부족했던 부분에 있어서도 납득할 수 있는 피드백을 즉각즉각 주시니까 면접을 많이 경험해보지 못한 저로서는 큰 도움이 되었습니다. 특히 과정이 끝났음에도 불구하고 이력서와 자소서 피드백을 지속적으로 해주고, 취업과 관련된 정보 제공 을 받을 수 있었다는 점이 굉장히 좋았습니다. 특히 자소서 첨삭이 가장 저에게 도움이 되었던 것 같아요.

과정이 종료된 이후 취업 준비 과정은 어떠셨나요?

 과정이 끝나고 개인적으로도 프로젝트를 진행하고, 몇 개 기업에 서류도 넣으며 시간을 보냈습니다. 그리고 복습도 하면서 꾸준히 실력을 다지기도 했습니다.

 제가 지원한 분야는 모두 데이터 분석 관련 직무였습니다. 감사하게도 어떤 기업에서는 제 이력서를 보시고 먼저 기회를 주시기도 했고, 서류 합격도 이전보다 수월하게 진행되었습니다. 몇몇 기업은 코딩테스트와 분석 및 비즈니스 관련 과제들도 있었습니다. 제가 취업준비를 하면서 느꼈던 점은, 나노디그리 커리큘럼이 큰 도움이 되었다는 것이었어요. 데이터 분석가라면 알아야 할 지식들과, 데이터 관련 필수 툴들을 모두 배울 수 있었던 점이 큰 장점이 되었습니다.

나노디그리 수료 후 자신에게 가장 크게 변화된 부분은 무엇이며 수료 후 느낀 점은?

 데이터를 바라보는 관점에 대해 많은 변화가 있었다고 생각합니다. 어떤 데이터를 보게 되면 처음에는 이것을 어떻게 다뤄야 될 지 몰랐는 데 이제는 데이터를 봤을 때 어떻게 활용하고 가공하면 될지에 대한 생각과 사고가 늘어난 것 같아요. 어떤 식으로 전처리하면 좋을 지와 같은… 조금은 보는 눈이 생겼다고 해야 하나? 그런 것 같습니다.

 이 과정 이후 참여하게 된 프로젝트를 하며 부탁 받은 일들을 할 때, 막히더라도 다양한 방향으로 나아갈 수 있는 넓은 시야를 가지게 된 것 같습니다. 만약 이 과정을 배우지 않았다면 어떻게 처리해야할 지 막막했을거에요. 데이터 분석가로서 일할 수 있는 자신감을 얻었습니다.

끝으로 이 과정을 어떤 분들에게 추천하고 싶나요? 고민하는 분들에게 하고 싶은 말이 있다면?

 만약에 그 친구가 데이터 분석을 모른다고 해도 기초부터 머신러닝이라는 심화과정까지 5개월이라는 게 데이터 분석을 배우는 것에 있어서는 긴 기간은 아니라고 생각해요. 이 과정은 기본기부터 심화과정까지 탄탄하게 배울 수 있다고 생각하고 정말 필요한 것들을 배워 깊이가 얕지 않고 심도 있게 배울 수 있습니다. 충분히 투자할 만하다고 말씀드리고 싶어요.

 특히 제 입장에서 머신러닝과 통계는 데이터 분석에서 뗄레야 뗄 수 없는 데, 그런 많은 부분들을 쉽고 임팩트있게 가르쳐주셔서 좋았어요. 전 통계를 딱 전공에서 한 과목 들은 정도이고 그래서 통계에 대해서는 잘 모른다고 할 수 있어요. 머신러닝 돌리는 것까지는 통계를 몰라도 할 수 있지만, 머신러닝의 결과를 해석하기 위해서는 통계적인 개념이 필수죠. 원리를 알고 돌리는 거랑 모르고 돌리는 거랑 차이는 크다고 생각해요. 이런 부분을 알려주시니까 큰 도움이 되었구요. 다양한 데이터를 활용한 프로젝트를 통해 배우니까 그런 부분들이 좋았어요.

 데이터에 대해 관심을 갖고 계시고 이 분야에서 일하고 싶으신 분들에게 추천드리고 싶습니다. 짧은 과정 안에 핵심적인 것들을 배워나갈 수 있으니까 이 과정을 통해서 어느 정도 방향을 잡을 수 있는 부분이 좋아요. 이 과정을 통해서라면 충분히 이 분야를 시작할 수 있다고 생각해요. 준비된 과정을 잘 따라가신다면 많이 발전하실 수 있을거라 생각합니다.

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