데이터를 자유자재로 활용할 수 있는 능력을 키우고 싶었어요 | 나노디그리 후기

 러닝스푼즈의 나노디그리 데이터 애널리스트 과정은 비전공자도, 커리어 전환을 원하는 사람도, 기업이 원하는 데이터 분석가로 성장할 수 있도록 구성된 5개월 전일제 교육과정입니다. 나노디그리 데이터 분석가 취업 코스 4기 수강생이신 문태기님은 데이터 관련 업무를 하다 데이터 분석 업무를 맡게 되고, 커리어 전문성을 키우기 위해 나노디그리 데이터 분석가 과정을 찾아주셨다고 하는데요. 그 자세한 이야기를 인터뷰를 통해 확인해 보시죠!

안녕하세요, 간단하게 자기 소개 부탁드려요!

   안녕하세요, 나노디그리 4기 수료 후 현재 데이터 분석가로 일하고 있는 문태기라고 합니다. 저는 현재 빅데이터 기반 서비스 플랫폼의 데이터팀에서 데이터 전처리 및 파이프라인 구축 및 추천 그리고 검색어 최적화를 담당하고 있습니다.

나노디그리 부트캠프에 오시기 전, 어떤 일을 하셨나요?

   사실 나노디그리를 수강하기 전부터 데이터 수집 및 전처리를 하는 업무와 함께 웹개발을 담당했습니다. 하지만 데이터 분석가 업무를 위해 더 체계적인 교육을 받고자 여러 교육 기관을 알아보았고, 그 중 러닝스푼즈의 나노디그리가 실무에 필요한 강의로 구성되어 있다고 생각해 신청하게 되었습니다.

이미 데이터 분석 업무를 경험하고 계신데도 불구하고,
나노디그리에서 데이터 분석 과정을 수강하게 된 계기는 무엇인가요?

   기반이 탄탄하게 다져져야 높은 빌딩을 쌓을 수 있듯, 데이터 분석을 하기 위해서는 데이터를 핸들링 할 수 있는 코딩 실력 및 웹의 전반적인 흐름을 알아야 한다고 생각했습니다. 그래서 데이터 전처리 직무를 맡은 이후 업무의 전문성을 키우기 위해 데이터 분석 교육을 찾게 되었습니다.
많은 부트캠프를 알아보았지만 나노디그리 과정의 가장 좋았던 점은 소수정예의 수강생으로 구성되어있고, 교육과정에 대해 투명하게 공개되어 있었다는 점이었습니다. 또한 상담을 진행하면서도 신청하기 이전부터 수강생과의 소통에 신경쓰는 곳이라고 생각했어요. 이런 점들을 고려하였을 때, 데이터 분석 커리어를 발전시키고 싶은 저에게 나노디그리 과정이 가장 부합하다 생각하여 선택하게 되었습니다.

나노디그리 과정 중, 가장 도움이 되었던 수업은 무엇인가요?

   나노디그리에서는 데이터 분석을 위한 다양한 커리큘럼이 준비되어 있었습니다. 모든 수업이 도움이 되었지만, 저는 개인적으로 EDA 프로세스를 배우는 과정이 가장 도움이 되었던 것 같습니다.
   EDA(Exploratory data analysis)는 탐색적으로 데이터를 분석하는 방법론인데요. 단순히 주어진 데이터를 정해진 프로세스에 맞추어서 처리하고 분석하기보다, EDA를 경험해보면서 직접 수집과 분석 그리고 결과 도출까지 논리력으로 사고하고, 추리해보고, 고민할 수 있는 경험이 현재까지 가장 큰 도움이 되었습니다.
또한 프로젝트 수업을 진행하면서, EDA를 적극적으로 활용해볼 수 있었는데요. 프로젝트 주제를 선정하고 데이터 분석에 앞서 전체적으로 데이터 흐름을 확인할 때 EDA를 활용했습니다. 뿐만 아니라, 데이터를 다양한 차원에서 살펴보는 것은 데이터를 이해하고 분석하는 데 도움이 되기 때문에 다양한 요인(계절, 시간, 특정 카테고리 등)을 축으로 데이터를 살펴볼 때 EDA를 유용하게 사용했습니다.

현재 일하고 있는 곳에서는 데이터가 어떻게 활용되고 있나요?

   저희 회사에서는 주로 레스토랑 관련 빅데이터를 기반으로 유의미한 정보를 추출하며 업무에 활용하고 있는데요. 데이터 전처리 기법들의 테스트를 진행하면서 이 가설의 검정 데이터를 나열하고, 구매율이 높은 매장들의 정보들을 분석하여 카테고리 추가 및 필수 항목을 지원을 해주고 있습니다. 또한 검색어 최적화 할 때에는 A/B테스트 통하여 얻은 인사이트들을 토대로 의사결정에 활용하는 등 다양한 분야에서 데이터 분석이 활용되고 있습니다.
   특히 나노디그리를 통해 어떤 현상이나 사건을 분석하는 사고를 기를 수 있었고, 가능하다면 수치적으로 해석하고 가설을 세우는 습관이 직무 전반적으로 크게 도움이 되었던 것 같습니다.

데이터 분석을 공부해야하는 이유는 무엇이라고 생각하시나요?

   ‘어떤 현상을 현재 흐름이나 감, 혹은 경험적으로 결론을 내는 것’은 한계가 분명히 존재하며, 데이터를 활용하지 않는다면 정확하게 성공 또는 실패 요인을 분석 및 피드백을 할 수 없기 때문입니다. 예를 들어, 데이터를 공부하기 전에는 일(하루) 단위 기준으로 생각하여 “평일보다는 주말에 더 음식점 예약이 더 많을 것이다”라는 추상적인 결론에 이르겠지만, 회사에서 실제 사용자들의 데이터를 직접 살펴본 뒤 일 단위가 아닌 시간 단위가 더 정확하다는 것을 알게 되고 의사결정에 적극적으로 활용할 수 있게 되었습니다. 뿐만 아니라 가설을 세우고 검증하는 단계에서 더더욱 정확하게 피드백이 가능한 장점이 있습니다.

나노디그리를 추천한다면, 이유는 무엇일까요?

   먼저 데이터 분석을 할 때 Python 혹은 SQL이라는 언어를 사용하는데, 최소한 이 언어를 사용함에 있어서 불편함을 크게 못 느낄 정도로 할 줄 알아야 데이터 분석을 잘 할 수 있다고 생각합니다. 그런 점에 있어서 나노디그리는 실무에서 실제 쓰이는 언어를 기반으로 데이터 분석을 교육하고 있어 좋았습니다.
   또한 나노디그리의 수강생들은 아무나 들어오는 것이 아니라, 소수정예로 선별된 데이터 분석 공부에 의지가 있는 사람들이기 때문에, 이러한 집단에 속해있다는 것만으로 동기가 부여가 되며 책임감을 가지게 됩니다. 그리고 교육 과정에 있어서도 항상 매니저분들과 대화가 열려있어서 교육 외적인 부분 또한 채워나갈 수 있었습니다. 수강을 듣다가 부족한 부분에 대해서 매니저에게 이야기가 가능하며 수강으로 채워지지 않은 부분을 서로 대화하면서 또 다른 것을 얻어 갈 수 있는 유연함이 이 과정에 있기 때문에 데이터 분석가로 직무 전환을 고민하고 계시다면 나노디그리 과정을 추천합니다.

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