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예체능 출신의 비전공자, 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환했어요

데이터리안의 SQL 데이터 분석 캠프를 수강하는 사람들은 어떤 사람들일까요?

안녕하세요, 퍼포먼스 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환에 성공한 엠마입니다.

Q. 안녕하세요 엠마님, 데이터 분석가로 직무 전환에 성공하셨다면서요! 너무 축하드립니다. 자기소개 부탁드릴게요.
감사합니다(웃음). 안녕하세요, 저는 엠마라고 합니다. 저는 지금 스타트업에서 퍼포먼스 마케터로 일을 하고 있고요. 데이터 분석가로 이직에 성공하여 곧 데이터 분석가로 일을 하게 될 예정이에요. 고등학교 때는 예체능을 공부했고, 대학에서는 교육을 전공했습니다.
Q. 데이터 분석에 관심을 갖게 된 계기가 있나요?
사실 올해 1월까지만 해도 저는 미술관에서 일을 하고 있었어요. 그때까지만 해도 IT 쪽으로 진로를 잡기보다는 미술사 석사를 할까, 큐레이터를 할까 고민을 했었는데요. 지금 일하고 있는 직장에 합격하고 퍼포먼스 마케팅 일을 하게 되면서 데이터 분석에 대해서 관심을 갖게 되었고, 직무 전환까지 하게 되었네요.
슬랙 채널에서 알려주셨던 반가운 이직 소식

데이터를 기반으로 의견을 내는 사람의 목소리가 더 신뢰가 가는 것 같아요

Q. 흥미로운 이야기네요. 그렇다면 어쩌다가 퍼포먼스 마케터가 되셨는지부터 이야기를 해주실 수 있을까요?
퍼포먼스 마케터가 되기까지도 우여곡절이 많았는데요. 대학에 와서 처음으로 프로그래밍 수업을 듣게 되었어요. 저희 학교에서는 전공과 관계없이 필수로 python 수업을 들어야 했었는데요. 공부를 하다 보니까 코딩하는 게 답이 있는 퀴즈를 푸는 것 같아서 재미있더라고요. 문제가 풀리는 게 눈에 보이니까 재미있게 느꼈던 것 같기도 하고요. 그게 1학년 때였는데, 흥미가 생겨서 프론트 엔드 개발 쪽도 아주 살짝 배워봤어요.
그런데 본격적인 개발 공부는 너무 어렵더라고요. 이 길은 내 길이 아니구나라는 생각이 들어 빠르게 다른 분야를 찾아보게 되었고요. 이후에는 디지털 노마드, 해외취업에 관심이 생겨서 어떻게 하면 해외에서 일할 수 있을까 고민을 했는데요. 주변에서 퍼포먼스 마케터라는 직군이 문과 직업인데 데이터를 보는 직업이고, 잘하면 해외 취업도 할 수 있을 거라고 얘기하시는 걸 듣게 되었습니다. 덕분에 퍼포먼스 마케터 직무로 준비를 해서 취업을 하게 되었어요.
Q. 그렇다면 데이터 분석가는 퍼포먼스 마케터로 일을 하시다가 자연스럽게 관심이 생기게 되신 건가요?
네, 그렇다고 할 수 있을 것 같아요. 제가 일했던 곳에서는 퍼포먼스 마케터들이 누구나 데이터를 보고 이해할 수 있도록 데이터 파이프라인을 구축하고 타 부서에서 요청 주신 데이터 추출 및 분석 업무를 했어요.
사실 저는 인턴 취업하기 전까지는 SQL이라는 언어가 세상에 존재하는지도 몰랐거든요. 앞서 업무를 인수인계하고 가신 분께서 SQL을 알려주셔서 그분께 거의 과외를 받으며 시작했어요. 근데 매일 회사에서 하는 일이 데이터 뽑고 분석하는 일이 되다 보니까 공부를 너무 많이 한 거죠. 그래서 데이터 분석가라는 직무에 더 욕심이 생겼습니다.
또 데이터 기반으로 의견을 낼 때 동료들의 태도가 달라지기도 하는 것 같아요. 데이터를 기반으로 한 의견을 낼 때랑 그렇지 않을 때를 보면, 데이터를 기반으로 한 의견을 낼 때 조금 더 신뢰받고 의견을 존중받는 느낌이 들더라고요.

예체능 출신의 비전공자, 비전공자 콤플렉스를 이겨냈어요

Q. 직무 전환을 해야겠다고 결심하시고 나서 어려운 점은 없으셨나요?
제가 사실 ‘데이터 분석가가라는 직무는 어떤 걸까?’ 찾아보다가 보민님 이력서를 먼저 발견했었어요. 당시에 제가 그냥 비전공자도 아니고 예체능 출신의 비전공자인데 데이터 분석가를 과연 할 수 있을까라는 막연한 의문이 있었거든요. 그런데 보민님 이력서를 보니까 문예 창작과를 전공하시고 지금 데이터 분석가로 일을 잘 하고 계신 것 같더라고요. 그 이력서를 보고 ‘아 나도 할 수 있을지도?’라는 생각이 들었습니다.
Q. 예체능 전공자라서 안되겠다고 생각하신 특별한 이유가 있나요?
아무래도 예체능 작업을 할 때의 뇌구조랑 데이터 분석, 통계 같은 작업을 할 때의 뇌구조가  전혀 다르다고 생각해요. 그래서 지금의 사고방식을 갖추기까지의 과정에서 자괴감이나 불안감도 많이 느꼈고요. 비전공자 콤플렉스라고 할까요.
Q. 비전공자 콤플렉스라니 흥미로운 말이네요. 월간 데이터리안 세미나를 할 때에도 ‘비전공자인데 데이터 분석가가 되려면 어떻게 해야 할까요?’라는 질문이 정말 많이 들어와요.  정말  많은 분들이 그런 콤플렉스를 갖고 계시는 것 같은데요. 혹시 엠마님은 이 콤플렉스 어떻게 극복하셨나요?
저는 이 비전공자 콤플렉스를 벗어나기 위해서 주변에서 반례가 되는 사례들을 찾으면서 확신을 얻었던 것 같아요. 보민님 이력서를 발견하고 생각했던 것처럼요. 저에게 SQL 과외를 해주셨던 전임자분도 철학과 출신이신데 데이터 추출은 물론 엔지니어링 업무까지 훌륭하게 하셨던 걸로 알고 있어요. 그분을 보면서도 가능하겠다고 생각했었고요.
또 친구들과 함께 프로젝트를 해보면서도 확신을 얻었는데요. 데이터 분석 쪽으로 직무 전환을 해야겠다고 마음을 먹고 나서 문체부에서 하는 공모전을 준비한 적이 있었어요. BA 복수 전공을 하고 있는 친구들을 섭외해서 프로젝트를 했는데요. 프로젝트를 하다 보니까 머신러닝이나 데이터 전처리는 친구들이 저보다 잘 하지만, 문제 정의를 어떻게 할지, 어떤 데이터를 가져올지, 결과 데이터를 어떻게 해석해서 전달을 할지 기획하고 커뮤니케이션하는 건 제가 조금 더 잘 하는 영역이더라고요.
현실적으로 생각해 보면 학부 때 배우는 딥러닝, 머신러닝만으로는 전공자 친구들도 경쟁력을 갖기 어렵다고 생각해요. 딥러닝, 머신러닝을 경쟁력으로 가지려면 전공자분들도 대학원에 가서 추가적인 공부를 더하고 사이언티스트가 되는 게 맞는 것 같고요. 그러니까 오히려 비전공자로 데이터 분석가를 지망하고 계시는 분들이라면 ‘딥러닝 못하는 데 어떡하지’, ‘데이터 전처리 못하는 데 어떡하지’라고만 생각하지 말고, SQL 같은 기초적인 역량을 갖췄다면 본인이 가지고 있는 장점에 집중해 보면 더 좋을 것 같아요.
비전공자 데이터 분석가에 대한 이야기를 해 본 데이터리안 유튜브 콘텐츠

예전에는 모든 것을 다 잘해야 했다면, 지금은 어느 것 하나라도 잘 하면 자신감을 가질 수 있어요

Q. 엠마님은 본인의 경험 그리고 타인의 경험 속에서 자신감을 얻을 수 있는 부분을 잘 찾아내시는 것 같아요.
어렸을 때는 제가 모든 분야에서 평균 이상은 한다고 생각했었고 그런 점에서 자신감을 갖고 지냈었는데요. 요즘은 오히려 ‘내가 이거 하나는 잘하지’라고 생각하면서 자신감을 갖는 쪽으로 변한 것 같아요. 저는 이 변화가 좋은 변화라고 생각해요.
예전에는 모든 것을 다 잘해야 자신감을 가질 수 있었다면, 지금은 어느 것 하나라도 잘 하면 자신감을 가질 수 있거든요. 이렇게 생각하다 보니까 오히려 못하는 것이 생겨도 이제는 받아들일 수 있고, 잘 하는 것을 더 잘할 수 있으려면 어떻게 해야 할까라는 고민을 더 많이 하게 되는 것 같아요. 데이터리안 유튜브에 있는 마이리얼트립 채용공고 읽기 영상에서도 뾰족한 강점에 대해 이야기를 하셨잖아요. 그 영상을 보면서도 공감을 많이 했어요.
뾰족한 강점에 대해 이야기한 채용공고 읽기 영상

비즈니스 최전방에서 전략을 짜본 마케터 출신 데이터 분석가, 분석을 더 잘 할 수 있지 않을까요

Q. 퍼포먼스 마케팅과 데이터 분석 업무는 어떤 차이가 있나요? 퍼포먼스 마케터 출신 데이터 분석가에게는 어떤 강점이 있을까요?
데이터 분석가는 대부분의 경우 이미 벌어진 상황에 대해서 데이터를 통해 파악하고 인사이트를 찾아내는 일을 많이 하게 되는데요. 반면에 퍼포먼스 마케터는 고객과 만나는 최전방에서 액션을 하고 직접적으로 영향을 미치는 일을 더 많이 하는 것 같습니다.
퍼포먼스 마케터로서 비즈니스의 최전방에서 전략을 짜본 사람이라면 아무래도 어떤 의사결정을 통해서 유저들이 들어오게 되었는지 이해하기가 쉬울 테니까요. 직접 마케팅 의사결정을 통해 데려온 유저들의 데이터를 분석하고 성과를 내는 경험을 할 수 있다면, 자연스럽게 유저와 프로덕트에 대한 열정도 자연스럽게 키울 수 있고요. 그런 백그라운드가 앞으로 퍼포먼스 마케터 경험이 있는 데이터 분석가로서의 강점이 되어줄 것 같아요.

개발자들도 코딩 테스트 때문에 스트레스 받는다는데, 저는 코테가 마냥 두렵지는 않더라고요

Q. SQL 데이터 분석 캠프가 엠마님께 어떤 도움이 되었나요?
첫 번째로 도움이 된 점은 코테가 죽을 만큼 무섭지는 않게 되었다는 점입니다. SQL은 파이썬, 자바 같은 어렵고 복잡한 언어는 아니잖아요. 실무에서 알아야 하는 내용은 정해져있기 때문에 자신감이 오히려 중요하다고 생각해요. 개발자들 중에서도 코딩 테스트라는 말 들으면 압박감을 느끼고 스트레스를 받는 사람들이 많다고 들었는데요. 저는 그래도 SQL 데이터 분석 캠프에서 코테 준비를 많이 하게 해준 덕분에 코테라고 해서 마냥 두려워하지는 않게 되었습니다.
두 번째로 도움이 된 점은 이직 면접 시 데이터 분석가로서 과제를 어떻게 해야 하는지 감을 잡을 수 있었다는 점이에요. 데이터 분석가로 이직하는 회사에서 3번의 면접을 보았는데요. 데이터로 사전 과제를 하고 리더분이랑 이야기를 하는 면접이 있었어요. 그런데 저는 기존에 마케터로서만 취업 준비를 해서 데이터 분석 직무 과제를 어떻게 해야 하는지 감이 잘 안 왔거든요. 데이터리안 캠프에서 강사님들께서 공유해 주신 프로젝트 템플릿을 보고, 슬랙 프로젝트 채널에서 다른 분들이 데이터 분석 프로젝트를 어떻게 하시는지를 보면서 데이터 분석 프로젝트는 이런 식으로 하는 거구나 감을 잡을 수 있었습니다.
세 번째로 도움이 된 점은 제가 우물 안 개구리가 되지 않게 꺼내주었다는 점이었어요. 지금까지 저는 전 회사에서 좋은 시니어 밑에서 마냥 귀여움 받던 막내였기 때문에 주니어 중에선 나름 데이터를 잘 보는 사람이라고 생각하고 있었거든요. 그런데 계속 그렇게만 있었다면 우물 안 개구리가 될 수 있었다고 생각해요. 채용 시장에서 취업에 성공하려면 우물 안 개구리가 되지 않는 게 중요한 것 같은데요. 데이터리안에서 운영하는 슬랙 채널, 오픈 카톡 방에 오가는 이야기들을 보면서 지금 데이터 분석가로 취업 준비를 하는 다른 지원자분들은 대략 어느 정도의 수준을 가지고 있는지, 나는 다른 분들에 비해 어느 정도의 수준을 가지고 있는지, 내가 다른 지원자분들에 비해 좀 더 뾰족한 부분은 어떤 부분인지를 파악하는 데에 도움이 되었습니다.
Q. 캠프 듣기 전과 후 달라진 점이 있으신가요?
생각지도 않게 직무, 회사, 연봉 모든 것이 달라졌죠. 가족 빼고 다 달라졌다고 할 수 있겠네요(웃음). 캠프 듣기 전에는 사람 이름, 이메일 주소, 전화번호를 뽑을 때 SQL을 사용했었는데요. 캠프 들은 후 분석 기법을 사용해서 인사이트를 뽑아낼 수 있게 되었어요. 덕분에 이미 좋은 곳에서 좀 더 새로운 배움이 있는 곳으로 모험을 떠나는 기회를 얻은 것 같아요.
데이터 분석가 코딩 테스트를 두렵지 않게 만들어주는 캠프 커리큘럼이 궁금하다면?

캠프에서 배웠던 분석 기법들을 새로운 회사에서는 어떻게 적용할 수 있을지 생각해 보려고 해요

Q. 이직하신 회사 출근까지 시간이 조금 남으신 걸로 알고 있어요. 그때까지는 무엇을 하실 생각이신가요?
사실 이직 준비를 하느라고 강의를 최대한 빨리 들었는데요. 이직 확정이 되었으니까 캠프 내용을 다시 돌려보면서, 이직할 회사의 BM에 대입해 보며 실무에서 분석가로 일할 때 캠프에서 배웠던 분석 기법들을 어떻게 적용할 수 있을지를 생각해 보려고 해요. SQL 데이터 분석 캠프가 VOD 강의이고, 기간 내 완강을 하면 무제한으로 들을 수 있기 때문에 이런 부분에서 정말 좋은 것 같아요.
이보민 데이터 분석가
데이터 분석가, 데이터리안 강의 기획자, 레몬 러버 입니다.

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