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데이터분석가6

데이터 분석 직무 엑셀이 중요한 이유(정리, 검증, 실무요청) 데이터 분석 직무를 준비하는 취업 준비생의 프로젝트를 함께 점검하다 보면 Python과 SQL은 능숙하게 사용하는데, 정작 엑셀 파일 하나를 받았을 때 데이터를 어떻게 확인해야 할지 오래 걸리는 경우가 있습니다. SQL로 복잡한 JOIN과 집계를 할 수 있고 Python으로 데이터 전처리도 가능하지만, 현업에서 전달받은 엑셀 파일에 숨겨진 열이 있는지, 날짜 형식이 섞여 있는지, 중복 행이 존재하는지, 전체 합계와 세부 합계가 맞는지 빠르게 확인하는 과정에서는 익숙하지 않은 식입니다. 반대의 경우도 있습니다. 엑셀 함수와 피벗테이블은 능숙하게 사용할 수 있지만 데이터가 커질수록 수작업이 반복되고, 같은 분석을 매주 다시 해야 하는 상황에서도 복사와 붙여 넣기로 처리하는 경우입니다. 이 경우 엑셀을 사용할.. 2026. 10. 16.
BI분석가 데이터분석가 준비법(대시보드, 분석, 커뮤니케이션) 데이터 직무를 준비하는 취업 준비생의 포트폴리오를 함께 점검하다 보면 Tableau나 Power BI로 만든 대시보드는 상당히 잘 구성되어 있는데, 자신이 BI 분석가와 데이터 분석가 중 어느 방향을 준비하고 있는지 설명하는 단계에서 답변이 모호해지는 경우가 있습니다.매출과 고객 수, 전환율을 한 화면에 정리했고 필터와 차트도 다양하게 구성했지만, 왜 해당 지표를 선택했는지와 누가 이 화면을 사용해 어떤 결정을 내려야 하는지를 질문하면 시각적으로 보기 좋게 만들었다는 설명에서 멈추는 식입니다.반대의 경우도 있습니다. Python과 SQL을 이용해 데이터를 전처리하고 여러 변수의 관계를 분석했으며 통계 검정까지 수행했지만, 분석 결과를 현업 담당자가 어떤 업무에 활용해야 하는지와 이후 어떤 지표를 계속 관.. 2026. 10. 8.
데이터분석가 공고에서 먼저 볼 기준(문제정의, 지표, 의사결정) 데이터 분석가를 준비하는 취업 준비생의 포트폴리오와 채용공고를 함께 점검하다 보면 Python, SQL, Tableau, Power BI 같은 도구는 다양하게 사용할 수 있는데 정작 프로젝트의 출발점과 결과를 설명하는 단계에서 답변이 약해지는 경우가 있습니다. SQL로 데이터를 추출했고 Python으로 전처리했으며 시각화 대시보드까지 만들었다고 설명하지만, 왜 그 데이터를 분석했는지, 무엇을 확인하려고 했는지, 분석 결과를 통해 실제로 어떤 판단을 내릴 수 있는지 질문하면 매출을 분석했다거나 고객 데이터를 시각화했다는 수준에서 멈추는 식입니다.프로젝트를 다시 살펴보면 기술 사용 과정은 자세하게 남아 있지만 분석 기준은 충분히 정리되지 않은 경우가 많습니다. 예를 들어 월별 매출 그래프를 만들었는데 왜 월.. 2026. 9. 29.
데이터분석 취업 Python만으론 부족(SQL, 지표, 비즈니스) 데이터분석 취업을 준비하는 학생의 포트폴리오를 보면 Python으로 만든 결과물이 가장 먼저 눈에 들어오는 경우가 많습니다. pandas로 데이터를 정리하고, matplotlib이나 다른 시각화 도구로 그래프를 만들고, 결측치를 처리하거나 간단한 분석 모델을 적용한 프로젝트도 있습니다. 처음에는 준비가 잘 된 것처럼 보이지만 프로젝트 설명을 조금 더 깊게 들어가면 예상하지 못한 빈틈이 나타납니다. 분석에 사용한 데이터는 어디에서 가져왔는지, 필요한 데이터만 다시 조회해야 한다면 어떤 조건을 사용해야 하는지, 매출 증가율이나 재구매율 같은 지표의 기준을 어떻게 정의했는지, 그래프에서 숫자가 달라졌다면 실제 업무에서는 어떤 행동으로 이어져야 하는지 설명하지 못하는 경우입니다.처음 설명은 보통 Python으로.. 2026. 9. 20.
데이터 분석가 취업 준비에서 SQL이 중요한 이유 (데이터추출, 지표분석, 실무역량) 데이터 분석가 취업을 준비하는 분들의 포트폴리오와 모의면접 답변을 점검하다 보면 Python, Pandas, Tableau, Power BI 같은 도구는 많이 적혀 있지만 정작 SQL 설명이 약한 경우를 자주 봅니다. 분석 결과 그래프는 있고 대시보드 화면도 있지만, 그 결과를 만들기 위해 어떤 기준으로 자료를 추출했는지, 어떤 조건으로 필터링했는지, 어떤 지표를 집계했는지 설명하지 못하는 경우가 있습니다. 실제 면접에서 매출이 줄어든 원인을 어떻게 확인하겠는지, 활성 사용자를 어떤 기준으로 뽑겠는지, 재구매율을 어떻게 계산하겠는지 질문하면 답변이 막히는 준비생도 많습니다. 저는 이 지점이 데이터 분석가 준비에서 매우 중요하다고 생각합니다. SQL은 단순 조회 문법이 아니라 데이터추출, 지표분석, 실무역.. 2026. 7. 6.
IT 커리어를 시작할 때 직무 선택이 중요한 이유 (개발자, 데이터, 클라우드) IT 분야를 처음 준비하는 사람들을 보면 대부분 어떤 기술을 먼저 배워야 하는지부터 고민합니다. Java를 배워야 하는지, Python을 배워야 하는지, 데이터 분석을 해야 하는지, 클라우드 자격증을 준비해야 하는지 혼란을 느끼는 경우가 많습니다. 저 역시 여러 취업 준비 사례를 보면서 공부량은 많지만 방향이 분명하지 않아 결과물과 면접 답변이 약해지는 경우를 자주 확인했습니다. IT 분야는 하나의 큰 산업처럼 보이지만 실제로는 개발자, 데이터, 클라우드처럼 역할과 준비 방식이 크게 나뉩니다. 어떤 직무를 선택하느냐에 따라 공부해야 할 기술, 만들어야 할 프로젝트, 정리해야 할 포트폴리오, 면접에서 강조해야 할 경험이 달라집니다. 저는 IT 커리어를 시작할 때 가장 먼저 해야 할 일은 유행하는 기술을 따.. 2026. 6. 21.