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양승화님 인터뷰

승화님, 소속 팀 소개

Q. 안녕하세요. 승화님, 자기소개를 간단하게 부탁드립니다.
안녕하세요. 양승화입니다. 마이리얼트립에서 데이터와 관련된 여러가지 일들을 하고 있습니다. 처음에는 데이터 분석 팀을 세팅하는 걸로 시작했는데, 얼마전에는 마케팅일도 시작했고 최근에는 또 다른 새로운 일도 하고 있어요. 대외적으로는 그로스 해킹이라는 책을 쓰기도 했습니다.
Q. 승화님 직함을 보니까 데이터&인사이트실에 계시더라구요. 원래 이름은 그로스실이었던걸로 알고 있어요. 팀 이름을 변경하게 된 이유가 있는지, 그리고 그 팀에서는 어떤 일을 하는지 얘기해주실 수 있을까요?
마이리얼트립에 다니는 4년 동안 팀 이름이 많이 바뀌었어요. 처음에는 그로스팀 → 그로스실 → 데이터&인사이트실 몇 번의 변경이 있었어요. 실제로 제가 하는 일도 바뀌었어요. 데이터 분석을 하는 조직의 리더로 일을 하다가 크로스셀 이라는 목적 조직의 리더로 일하기도 하고 그 후에 퍼포먼스 마케팅, CRM 마케팅을 같이 하기도 하고 전사적으로 PO 조직이 강화되면서 전사적으로 데이터 리터러시나 제품 개선 측면에서 데이터 활용이 강조되면서 데이터 분석 팀의 규모도 커졌고요. 정량 데이터 뿐만 아니라 정성 데이터도 체계적으로 관리할 수 있도록 확장하는 과정에서 팀 이름이 바뀌었어요.
팀 명이 바뀐게 큰 의미가 있는건 아닌데요. 그로스실이라는 이름이, 데이터를 기반으로 크로스셀을 개선하는 목적으로 만들어졌었는데, 회사가 점점 커지고 데이터 분석가들이 특정 영역보다는 비즈니스의 모든 영역을 커버하게 되었어요.
요즘에는 정량 데이터 이외에 정성 데이터도 체계적으로 관리를 해보려고 시도하고 있어요. 데이터 분석과 유저 리서치를 같이 하고 있어요. 데이터 분석가는 6명이고, UX 리서처는 채용 중입니다. 놀랍게도 제 첫 커리어는 UX 리서처였습니다.

직무 전환

Q. 마이리얼트립 전에는 기획자로 일하셨었잖아요. 기획자로 일하실 때에는 어떤 일을 하셨는지, 왜 데이터 분석가로 직무 전환을 하셨는지 이야기를 들려주실 수 있을까요?
(첫 커리어가 UX 리서처라고 하셔가지고, 커리어의 여정을 알려주시면 재밌을 것 같습니다)
기획자로 일하다가 데이터 분석가로 전향했다고 아시는 분들이 많은데 기획자 전에도 다른 직무를 많이 경험했습니다.
당시에 사용자 경험이 핫하던 시즌에 네이버 UX랩에 들어가서 네이버 검색과 지도 서비스와 관련된 리서치
국내에 3대 밖에 없다는 시선 추적 장치, 아이 트래커가 있었는데
그렇게 일하다가 프론트 화면에 대한 기획과 설계까지 같이 하게 되어서 그런 일들을 함께 했고요.
이음, 그 회사에서는 스타트업이니까 필요한 일을 다 했는데
전공은 심리학과 HCI였어요. 네이버의 UX 랩에서 UX 리서처로 시작했습니다. 네이버 맵 등 서비스, 시선 추적 실험 같은걸 많이 했습니다. 단순히 리서치만 하는 조직이 아니라, 프론트 기획을 시작하는 식으로 업무가 확장되면서 기획을 시작하게 되었습니다.
그 뒤에는 ‘이음'이라는 스타트업으로 이직해서 서비스 기획을 시작했습니다. 당시 20명 규모였고요. 서비스 기획이랑 운영 전반적으로 다 볼 수 있었어요. 네이버에서는 서비스 기획을 했지만, 이음에 가서 백엔드를 처음 봤는데요. 서비스 구조가 이렇게 생겼고, 이런 데이터들이 백단에서 생기고 매칭 알고리즘 이야기 서비스에서 어떤 데이터들을 보면서 건전성을 어떻게 판단해야 할지, 운영을 어떻게 해야할지 고민을 할 수 있었습니다.
데이터가 있어야 뭔가 할 수 있겠는데 개발자들은 너무 바빴고
이때 서비스를 잘 하려면 데이터가 필요하구나! 내가 할 수 있는건 직접 하겠다고 생각 했고요. 학부때 통계학을 좀 배우긴 해가지고 R 을 배워서 써먹었습니다. 내부에서 특정 데이터를 가공하거나 데이터를 보기 위해서 환경이 필요한 부분을 인턴을 배정 받아서 내부에 통계 시스템을 만들기 시작했고, 그렇게 하면서 데이터에 대한 경험을 쌓았습니다. 통계왕 이라는 프로젝트 명
1000만명이 쓰는 전화 서비스를 할 수 있는데 국내에 여기밖에 없다
그 후엔 다시 대기업으로 갔는데요. SK 텔레콤에서 일하던 전 직장 동료가 ‘여기는 전화 서비스 할 수 있다. 어디가서 전화 서비스 해보겠냐 여기는 필요하다면 삼성전자에서 API 받아올 수 있는 회사다.’라고 영업을 했습니다. 대규모 트래픽을 받는 서비스를 해보자고 생각해서 합류를 했었고요. T 전화에서 T 114 전화번호부 데이터베이스, 안심통화 라는 스팸정보 데이터베이스 쪽 일을 했습니다. T 전화로 많이 검색하는게 치킨인데 치킨집 전화번호를 가장 잘 현행화 할 수 있을까 고민하다가(당시 T 맵 DB가 아주 정확하진 않았습니다). 교촌 치킨 전화번호를 가장 잘 아는 곳은 교촌 치킨 프랜차이즈 홈페이지여서 크롤링을 했었어요. 데이터를 보면서 서비스 기획자도 재밌긴 한데, 커뮤니케이션이 많은 것 대비 내 손으로 해낼 수 있는 업무가 없어서 아쉽다는 생각을 하면서 다음 커리어를 고민하게 됐습니다.
데이터를 보는 게 대기업이다보니까 스타트업보다 까다로어서 로 데이터를 원하는 만큼 자유롭게 보지는 못했고, 외부에서 크롤링하거나 서드파티 데이터와 통합해서 보는 식으로 데이터 분석을 많이 했어요.
백엔드 기획하고 데이터에 기반해서 업무 효율화하는 일을 했습니다.
10년간 내가 기획자로 일해왔는데 가장 즐거운 순간이 언젠가 하니까 데이터를 가지고 서비스를 개선하고 데이터를 다루는 걸 내가 좋아한다는 걸 깨닫게 되었고, 다음 회사는 이런 일을 할 수 있는 곳으로 가야겠다. 서비스 기획자로 오래 일했지만 데이터로 이런 일을 할 수 있다고 이야기했고 이런 점이 잘 맞아떨어진 마이리얼트립으로 가게 되었습니다. 여러 데이터 분석가가 되기 전에 여러 직군을 경험했다고 요약할 수 있을 것 같아요.
데이터를 보면서 문제를 좀 풀 수 있는 사람을 하고 싶었는데요. 마이리얼트립은 데이터 분석가를 뽑는게 아니라, 데이터를 통해서 문제를 풀 수 있는 사람을 찾는다고 해서 마이리얼트립에 그로스실을 만들면서 조인하게 되었습니다.
저는 이직할 때 어떤 서비스를 만드는지가 중요했어요. ‘T전화 만들러 간다, 이음 만들러간다’라는 생각으로 조인했습니다.
중간 중간 어떤 생각을 하면서 커리어 전환을 하셨는지 이야기해주셔서 재밌었고, 다양한 업계에서 다양한 직군으로 경험해보신 것 같아요.
Q. 제 주변에도 기획자로 일하시다가 종종 데이터 분석가로 직군 전환을 하시는 분들이 계시더라구요. 다니던 회사는 계속 다니면서 직군만 전환하는 경우를 많이 봤는데, 승화님은 회사를 옮기면서 직군도 바꾸셨어요. 직군 변경을 어떻게 준비하셨는지, 하고나서 어려움은 없었는지, 그리고 만족하셨는지 궁금해요.
마이리얼트립으로 이직할 때 데이터 분석가가 되어야지 한 건 아ㅣㄴ었어요. 데이터로 문제를 푸는사람이 되고 싶다ㅗㄱ 했는데 마이리얼트립은 크로스셀을 잘하고 싶다는 문제가 명확해서 그렇게 일을 시작했고요.
문제는
R 같은 스크립트 언어는 쓸 줄 알았지만 디비에서 직접 데이터를 꺼낼 줄은 몰랐어요.
어려운점 많았습니다. 마이리얼트립으로 옮길 때에는 데이터로 이것저것 해봐야겠다는 생각 정도만 했는데, SQL을 실무에서 깊이 써본 적이 없더라구요. SK 텔레콤은 DB를 안 열어줬고, 이음은 열어주긴 했는데 되게 단순한 데이터만 있었어요.
입사한 날 마이리얼트립에서 강의를 결제해서 밤에는 공부하고 낮에는 쿼리짜고
그런데 마이리얼트립에서는 SQL을 모르면 안되더라구요. 공부를 하면서 업무를 병행했습니다. 이미 분석 환경이 클라우드로 다 올라온 상황이어서 ETL 리대시 연결 되어있고 인프라 엔지니어가 따로 없이, 초기에 합류했던 분석가 동료들이 그런데에 의욕이 높았던데서 도움을 많이 받았습니다.
영어 강의를 들었었는데요. 나중에 마이리얼트립에 SQL 교육을 시킬 때도 그 강의를 같이 봤습니다. 한글 강의 보자는 이야기도 있는데, 제가 배운게 그 강의라서 그걸로 계속 하고 있어요. 누적 9회차를 하고 있습니다.
(사내 SQL 강의를 지속적으로 한다는 게 정말 쉽지가 않은 일인 것 같아요. 양승화님께서 끌고가주시니까 유지가 되는거겠죠?)
처음에는 끌고 갔는데, 시간이 좀 지나니까 문화가 생겨서 자동으로 굴러가더라고요. 옆 사람은 데이터 직접 뽑아서 이것저것 하고 있는 걸 보면 나도 저렇게 하고싶잖아요. 요즘은 새로 입사하신 분들이 교육 언제 하냐고 자꾸 물어봐요.
(그 정도면 후임 강사 양성이 필요한 게 아닌가요?)
분석 팀원들이 저보다 더 바빠요. 그리고 스스로 데이터를 보기 위해 SQL을 배우는 일이 여러번 반복해서 리더가 할 만큼 중요한 일이다라는 메시지를 전달하는 것도 있습니다.

채용

Q. 보통 데이터 분석가 채용은 서류 넣고, SQL이나 파이썬 코딩 테스트를 보고, 종종 과제를 보는 곳이 있고, 이후에 실무진 면접과 경영진 면접을 보는 식으로 구성이 되어있잖아요. 마이리얼트립의 데이터 분석가 채용 과정은 어떻게 구성되어 있나요? 채용 과정에 대한 소개랑 그렇게 구성하게 된 이유를 설명해주실 수 있나요? (3~4분)
큰 틀에서는 예시 들어주신 것과 비슷한데요. 서류 심사를 하고 SQL 코딩 테스트를 보고, 실무진 면접과 경영진 면접을 봅니다. 여전히 조금씩 바꿔보고 있습니다. SQL 코딩 테스트를 서류 심사 이전에 보기도 하고, 테스트의 난이도나 문항도 바꿔보고 하고 있습니다.
SQL 테스트에서 중점적으로 보는 것 : 어떤 식으로 문제에 접근하는지를 중요하게 보는 것 같아요. SQL 쿼리를 짜는 건 레고블럭 만드는 것과 마찬가지라고 생각하는데요. 저희는 정답을 미리 주기 때문에 정답을 맞추는 것이 중요하지 않아요. SQL 문법을 알고 있고, 그걸 머리속에서 어떻게 구조화하는지를 보고 있습니다.
(라이브 코딩을 하나요?)
테스트 진행하는 화면이 녹화가 되어서 나중에 풀이 과정을 볼 수 있어요.
Q. 원티드나, 기업의 채용 사이트에 올라와 있는 채용 공고는 지원자를 만나는 첫 문이기도 하면서, 그 포지션에 대한 첫 인상을 결정한다고 생각하는데요. 대충 쓰는 곳이 많더라구요. 그런데 마이리얼트립의 채용 공고는 ‘이건 생각을 많이 하고 쓴 글이다!’,  ‘채용에 대한 철학이 많이 녹아있고 구체적이다’ 라는 인상을 줬어요.
채용 공고를 작성하면서 특별히 신경쓴 부분이나, 몇 번 쓰다보니 ‘이렇게 쓰면 좋다’ 하는 노하우가 있으실까요? 쓰면서 가장 어려웠던 점을 공유해주셔도 되구요. (3~4분)
채용이 중요하다고 많이 얘기하시는데요. 채용이 진짜 중요하면 그걸 우선 순위를 높여야 해요. 저는 좋은 사람을 뽑으면 정말 좋구나 라는걸 많이 느꼈어요. 좋은 동료들을 뽑으니까 제가 일하기가 너무 편해지더라고요. 그래서 저는 업무중에서 채용을 가장 우선순위를 높게 가져가고 있고요.
채용공고를 쓸 때에는 실제 지원하는 사람 입장에서 이 조직을 상상할 수 있는가를 생각하면서 쓰는 편이에요. 있어보이는 말을 안쓰려고 하고요. 분석가분들과 얘기 해보면 예측 분석 같은거 많이 하고 싶어 하세요. 그런데 저희는 입사하시면 예측 분석 같은거 실제로 그렇게 많이 하지는 않거든요.
그리고 채용 공고에서 어떤 부분이 인상적이었나를 면접에서 물어봅니다. 채용 공고에서 이런 부분을 보고 지원했다라고 얘기하시는 분들이 있고, 이런 부분이 다른 회사들과 다르더라라고 대답해주시는 분들이 있어요.
또 여러가지 블로그 포스팅 링크를 채용 공고에 걸어주고 있기도 하고요.
(블로그 포스팅 링크 해주시는 것들도 정말 도움이 많이 되는 것 같아요.근데 이것도 내부에 글을 잘 쓰시는 분들이 계셔야 가능하긴 한 것 같네요.)
마이리얼트립에서는 분석가들이 글을 굉장히 많이 씁니다. 일부는 외부로 공개가 되기도 하고 일부는 내부에서만 공유하기도 하는데요. 마감을 주고 글을 쓰게 하기도 하고, 글을 많이 쓰도록 독려해요.
(분석가는 결국에 데이터를 가지고 다른 사람을 설득하는 일을 하는 사람이라고 생각하는데요. 글도 글을 읽는 사람들을 설득하는 거잖아요. 그런 점에서 분석가 분들이 글을 많이 쓰도록 독려하는 분위기가 분석가의 성장에도 도움이 많이 되겠다는 생각이 드네요.)
Q. 요즘 데이터 분석가 채용하는 사람들은 큰 회사든 작은 회사든 상관없이 ‘무지 어렵다! 사람이 없다!’라고 하더라구요. 저한테도 종종 ‘추천해 줄 사람 없냐’고 연락이 오는데요. 그런데 제가 교육을 하다보니 기획자, 마케터, 운영 등 다양한 직군으로 일하시는 분들이 데이터를 공부하시는 경우도 많지만, 데이터 분석가라는 포지션 자체를 준비하시는 분들도, 하고싶어 하시는 분들도 많은 것 같거든요.
뽑는 사람들은 ‘사람이 없다’라고 하고, 지원하는 사람들은 ‘뽑는데가 없다’라고 하는데 이유가 뭘까요? 많은 지원자들을 만나봤을 승화님의 생각이 궁금해요. (5~6분)
주로 채용을 하는 쪽이다보니까 ‘사람이 없다'고 얘기하는 편인데요. ‘뽑는데가 없다' 데이터 분석가를 뽑는 절대적인 숫자가 적어서 그런 것 같습니다. 개발자처럼 한 회사에 100명 뽑는 포지션이 아니다보니까 저변이 넓은 업은 아닌 것 같아요.
제가 채용을 하면서 ‘사람이 없다’고 느끼는 포인트가 몇 가지 있는데요. 신입 지원자분들은 학교에서 공부도 많이 하시고 교육 프로그램들이 잘 되어 있어서 데이터 분석 스킬셋을 가지고 지원하시는 분들이 많은데요. 프로그램에서 코드를 따라서 쳐본 것 이상의 뭔가를 만들어본 경험이 있어야 한다고 생각해요. 정해진 커리큘럼을 따라가면, 당연히 예쁘고 정해진 산출물이 나오기 마련이지만, 왜 이 정보를 왜 이런 방식으로 시각화 했는지? 왜 이 주제를 선정했는지? 어떤 결론을 냈는지?가 더 궁금하거든요. 그런 점에서 지원자분들이 포트폴리오에서 강조하는 부분이랑 채용을 하는 사람이 보는 부분이랑 다르다고 생각이 들었습니다.
데이터 분석가로 지원하시는 분들이 머신러닝 교육 안 받았으면 좋겠어요. 데이터 사이언티스트라면 몇 달 교육받고 한 번씩 모델을 돌려본 경험 정도 가진 사람을 뽑는데 주저할 것 같거든요. 제 생각에는 데이터 사이언티스트나 머신러닝 쪽을 가겠다고 하면 그쪽을 깊게 파보는 게 필요할 것 같고요.
데이터가 많지 않다보니까 어려운 점이 있겠지만 똑같이 교육 받은 사람들과 차별화를 어떻게 보여줄 수 있는지 고민하는게 필요한 것 같아요. 분석에 어떻게 접근하는 지 등.
경력이 있는 분들의 경우에는 데이터를 가지고 어떤 성과를 만들어 냈는지 설득하는게 핵심인 것 같습니다. 스킬셋을 여러개가 가지고 있다고 어필하는 것보다, 이전 회사에서 데이터를 가지고 어떤 문제를 풀었고 데이터로 어떤 가치를 만들어낼 수 있는지 설득하는게 이직에서 좋은 결과를 만들어낼 수 있지 않을까 생각합니다.
이직 이유를 물어보면 ‘단순 추출만 해서 다른 일을 하고 싶어요’라는 식으로 얘기를 하는 경우가 있는데, 이런 경우에는 이 사람을 왜 뽑아야하는지 이유를 알 수가 없어요.
(이직시 이전 직장 데이터, 또는 성과를 어느 정도까지 넣어야 하는지 궁금하다는 분들이 많은데 혹시 이 부분에 대해 조언해주실 게 있으신가요?)
전 직장 데이터를 너무 오픈하는 것도 좋게 보이지는 않습니다.
전환율이 몇 퍼센트에서 몇 퍼센트로 올랐는 지 같은 구체적인 숫자가 궁금한 건 아니고요. 왜 그렇게 했는지, 어떻게 그렇게 할 수 있었는지 등등 채용 담당자가 궁금해하는 포인트를 잘 잡아서 알려주는 것이 좋아요.

인재상

Q. 제가 사실 마이리얼트립에 지원했다가 떨어진 적이 있어요. 그때 승화님하고 같이 면접도 봤었는데요. 2019년에 데브그라운드 강연도 이미 들어봤었기 때문에 팬심을 가지고 인터뷰를 봤던 기억이 나네요. 정말 같이 일하고 배우고 싶었던 분이라서 떨어진게 다른 회사들보다 많이 아쉽기도 했었고요. (2~3분)
지인중에 떨어뜨린 분들이 많아서 빚지는 느낌인데요. 회사의 다양한 사정이 있습니다. 회사의 내부적인 사정이란게 사실 언제든 바뀔 수 있거든요. 예를 들면 분석가 티오가 2명인데 신입을 이미 한명 뽑기로 결정이 되었다면 나머지 한 명 자리에 신입을 데려오는 걸 고민할 수 밖에 없거든요. 이건 그 분이 아무리 좋은 분이더라도 고민이 되는거에요.
그 외에도 팀에 여자밖에 없으면 다양성을 위해 남성 후보자를 원하기도 하고, 통계학을 전공한 분을 원할 때는 또 그런 분을 뽑기도 합니다.
지원자분들이 자격증을 따거나 시험을 보는 것처럼 어떤 기준을 넘으면 채용이 된다고 생각을 하시는데요. 사실 채용에서는 그렇게 기준이 고정이 되어있는 게 아니에요.
Q. 데이터 분석가를 채용하는 면접을 볼 때 특히 중요하게 보는게 있으신지, 중요하게 생각하는 면을 캐보기 위해서 특별히 해보는 질문 같은게 있는지, 그걸 인상깊게 답변한 지원자가 있었는지가 궁금해요. (4~5분)
크게 두가지를 봅니다.
첫번째, 이 사람을 움직이는 키워드가 무엇인지를 봅니다. 어떤 이유로 이직을 하려고 하고, 어떤 이유로 우리 회사를 선택하려고 하는지. 성장, 도메인, 성장, 보상 등 어떤 것 때문에 이직하는지. 이런것 때문에 오고싶다고 얘기를 하면 그 경험을 우리 회사에 왔을 때 할 수 있는지 상상해봐요.
두번째, 어떤 성과를 만들어 냈는지(기존에 어떤 환경에 있었던 상관없이)를 봅니다. 시니어가 있는 환경에 가고 싶다고 말하는 분이라면 시니어가 없는 환경에서는 어떻게 일을 하고 계신지를 여쭤보고요. 동료가 중요하다고 말씀하시는 분이라면 혼자 일할때는 어떻게 일했는지를 물어봅니다.
이 조건만 만족되면 일을 잘 할 수 있을거야 생각하는 분들이 많은데요. 정말 그 조건이 만들어 질 때 제대로 성과를 내는 분이 많지 않아서, 이런 부분을 체크합니다.
면접을 하면서도 배우는게 많음
Q. 데이터 분석가를 하려면 어떤 자질이 있는 사람이어야 하는지, 어떤 재능이 필요한지 등 재능과 자질에 대해서 저희 세미나로 질문을 굉장히 많이들 보내주시는데요.
양승화님은 데이터 분석가 채용을 하는 사람으로서 ‘어떤 자질을 가진 사람을 뽑아야 하나?’에 대한 질문을 스스로도 그리고 조직 분들하고도 얘기를 많이 해보셨을 것 같아요. 어떻게 생각하시나요? 데이터 분석가 하려면 재능이 필요한가요? 필요하다면 어떤 재능이나 자질이 필요할까요? (2~3분)
교과서적인 답변일 것 같은데 협업을 잘하는 사람이 일을 잘하는 것 같아요. 같이 일하고 싶은 동료를 뽑고 싶어요.
고도로 발달한 데이터 분석가는 PO와 구별할 수 없다고 생각하는데요. 영역을 넓혀가다보면 되게 다양한 직군들과 협업을 해야하고, 다양한 일들을 하게 되니까 결국 PO와 비슷해진다고 생각해요.
그래서 다른 사람이 ‘저 사람 하고 같이 일했으면 좋겠다' 는 사람을 뽑으려고 하는데요. 정말 그런 분인지 확인하기 위해 레퍼런스 체크를 꼼꼼하게 하는 편이에요. 스킬셋은 필요할 때 배우면 된다고 생각합니다. 다 할 수 있다고 생각해요.

공부 방법 & 마무리

Q. 인터뷰를 하기 전에 승화님이 쓰신 ‘그로스 해킹: 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법’을 다시 읽어봤는데요. 많은 지식이 체계적으로 정리되어 있는 것을 보고 놀랐어요. 언제 이걸 다 공부를 하셨는지, 어떻게 하셨는지 궁금하더라구요.
이음 다닐때, ‘소셜 데이팅 이음은 이렇게 한다’라는 발표를 했어요. 발표를 했더니 또 발표 요청이 들어오더라고요. 이런저런 요구사항에 맞춰 발표자료를 수정하고 덧붙이고 하다보니까 분량이 어느정도 나와서 강의만들거나 책 만들어도 되겠는데 생각했고요. ppt 50장으로 시작한 게 마지막에는 350장 분량으로 만들어졌습니다.
그로스 해킹 책에 들어있는 내용들도 한번에 배운 건 아니고, 일을 하면서 습득 한 것들이에요.
저는 원래 나가서 발표하고 공유하고 하는 걸 좋아하는 편이어서, 초보가 왕초보를 가르친다는 느낌으로 이야기를 하면서 지식들을 스스로 정리할 수 있었습니다.
평소에 이런 지식을 얻는 채널이 따로 있으신 건가요? 데이터를 공부하는 사람들에게 추천할만한 웹사이트나, 책 같은게 있다면 알려주세요. (4~5분)
제가 블로그 글을 많이 쓰긴 하는데요. 블로그나 유튜브는 공부하는 데 쓰긴 적합하지 않은 것 같아요. 실제 지식을 쌓는 건 책이나 강의를 들어야 한다고 생각하고요. 저도 생각해보면 블로그에 A to Z를 다 쓰진 않거든요. 공부를 할 때에는 책을 많이 보고 강의를 많이 듣는 편입니다.
책 추천 리스트 (문제해결 관련)
진화된 마케팅 그로스해킹 (션 엘리스, 모건 브라운 저)
빅데이터를 활용한 예측 마케팅 전략 (외머 아튼, 도미니크 레빈 저)
틀리지 않는 법 (조던 엘렌버그 저)
디멘드: 세상의 수요를 미리 알아챈 사람들 (에이드리언 슬라이워츠키 저)
데이터 과학을 위한 통계 (피터 브루스, 앤드루 브루스, 피터 게데크 저)
Q. 마지막으로 데이터 분석가 채용을 하고 계시는 시니어 분들에게, 그리고 데이터 공부를 이제 시작하고 있거나 지원을 막 해보고 있는 주니어 분들에게 각각 한 말씀 부탁드려요. (2~3분)
시니어: 조직 구조, 채용 에 대한 고민을 많이 해보면 좋을 것 같아요. 업계 자체에서 이런 고민을 많이 하면 좋을 것 같고요. 도움이 필요할 땐 마이리얼트립 공고를 참고하시면 좋겠습니다.
주니어: 업에 대한 환상을 갖지 않으면 좋겠습니다. 불안하니까 넓게 공부하려는 경향이 있는데요. 좁고 빠르게, 필요할 때 필요한 것을 배우는 것이 중요한 것 같아요. 도메인을 공부하고 동료들과 잘 지내는 것이 중요합니다.
김민주 데이터 분석가
20대에 창업, 합병, 퇴사 후 지금은 데이터 분석을 합니다.

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