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데이터 직무 입문 (지표 이해, 데이터 정제, 실전 팁) 데이터 직무를 처음 준비할 때 저는 통계를 먼저 완벽하게 알아야 한다고 생각했습니다. 평균, 분산, 가설검정 같은 공식부터 붙잡았지만, 실제 데이터를 다뤄보니 더 중요한 것은 데이터가 어디서 생기고 어떤 지표로 해석되는지 이해하는 일이었습니다. 방문자 수가 늘어도 전환율이 떨어지면 좋은 결과가 아닐 수 있고, 결측값이나 중복값을 정리하지 않으면 분석 결과도 흔들릴 수 있었습니다. 저는 통계가 중요하지 않다는 뜻이 아니라, 데이터의 흐름과 지표의 의미를 먼저 알아야 통계도 제대로 활용된다고 느꼈습니다. 이 글에서는 제 경험을 바탕으로 데이터 직무 입문자가 통계보다 먼저 이해하면 좋은 것들을 정리해 보겠습니다.데이터 직무 입문자가 지표 이해부터 해야 하는 이유일반적으로 데이터 직무를 준비한다고 하면 통계부터.. 2026. 6. 9.
ERP 개발자 업무 (직무 이해, 필요 역량, 취업 준비) ERP 개발자라는 직무를 처음 접했을 때 저는 단순히 사내 시스템을 관리하는 개발자라고 생각했습니다. 하지만 내용을 살펴보니 ERP는 회계, 인사, 구매, 재고, 생산, 영업이 하나의 흐름으로 연결되는 기업 운영의 핵심 시스템이었습니다. 특히 ERP 개발자는 코드를 작성하기 전에 현업의 업무 방식과 데이터 흐름을 이해해야 한다는 점이 인상적이었습니다. 재고 수량 하나가 구매, 생산, 회계 처리까지 이어질 수 있기 때문에 작은 오류도 큰 문제로 번질 수 있습니다. 저는 이 직무가 화려한 기술보다 SQL, 업무 분석력, 꼼꼼함, 현업과의 소통 능력이 중요한 분야라고 느꼈습니다. 이 글에서는 제 경험과 생각을 바탕으로 ERP 개발자의 실제 업무와 준비 방향을 정리해 보겠습니다.ERP 개발자 업무, 직무 이해E.. 2026. 5. 31.
데이터 분석가 도구 (팩트, 경험, 심층분석) 도구를 많이 알면 데이터 분석가가 될 수 있을까요? 저도 처음엔 그렇게 생각했습니다. Python 배우고 SQL 공부하면 취업되는 줄 알았습니다. 그런데 실제로 공부를 시작해 보니, 도구 이름보다 훨씬 앞에 있어야 하는 게 있다는 걸 깨달았습니다. 이 글은 도구 목록이 아니라, 어떤 도구를 왜 배워야 하는지 방향이 필요한 분들을 위해 썼습니다.데이터 분석가가 실제로 쓰는 도구, 팩트부터 정리합니다데이터 분석 업무는 단계마다 쓰는 도구가 다릅니다. 데이터를 정리하는 단계, 꺼내는 단계, 분석하는 단계, 전달하는 단계가 각각 따로 있고, 그 단계마다 맞는 도구가 있습니다.가장 먼저 접하게 되는 건 엑셀입니다. 엑셀은 피벗테이블(PivotTable)을 활용해 대량 데이터를 조건별로 집계하고 요약할 수 있습니다.. 2026. 5. 24.
데이터 분석 vs 비즈니스 분석 (직무 차이, 필요 역량, 준비 방향) 데이터 분석 직무와 비즈니스 분석 직무를 처음 봤을 때 저는 둘 다 데이터를 다루는 비슷한 일이라고 생각했습니다. 하지만 채용 공고와 포트폴리오 방향을 비교해 보니 두 직무는 목적이 달랐습니다. 데이터 분석은 SQL과 Python을 활용해 데이터 안에서 원인과 패턴을 찾는 일에 가깝고, 비즈니스 분석은 그 결과를 바탕으로 매출, 고객 경험, 마케팅 전략 같은 실제 의사결정으로 연결하는 역할에 더 가깝습니다. 저는 두 직무를 같은 방식으로 준비하면 방향이 흐려질 수 있다고 느꼈습니다. 이 글에서는 제 경험을 바탕으로 데이터 분석과 비즈니스 분석의 차이, 필요한 역량, 준비 방향을 정리해 보겠습니다.데이터 분석 vs 비즈니스 분석 - 직무 차이: 데이터가 말하는 것 vs 데이터로 무엇을 할 것인가일반적으로 .. 2026. 5. 8.

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