[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 데이터 정리 | 선택사항: 이력서에 데이터 추가

 

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데이터 애널리스트 채용 과정

데이터 애널리스트 입사 지원 과정

 

구직 활동의 주요 단계

1. 채용 공고 확인 및 조사:
   • 채용 사이트와 회사 웹사이트에서 원하는 직무를 찾고, 매칭되는 공고를 확인하세요.
   • 채용 알림 기능을 활용하면 새로운 공고가 게시될 때 빠르게 확인할 수 있습니다.
   • 지원하려는 회사에 대해 충분히 조사해보는 것이 중요합니다. 회사 문화, 직무 요구 사항 등을 잘 파악해야 합니다.
2. 이력서 준비:
   • 기본 이력서를 마련한 뒤, 지원하는 직무에 맞게 내용을 수정하는 것이 좋습니다.
   • 스프레드시트에 경력과 성과를 기록해 두면, 이력서를 업데이트할 때 유용하게 사용할 수 있습니다.
3. 네트워킹:
   • LinkedIn과 같은 네트워킹 사이트에서 인맥을 활용해 추천서를 받거나 직무 정보를 알아낼 수 있습니다.
   • 직접적인 네트워크가 없다면, 관심 있는 회사의 직원들에게 연락해 조언을 구할 수 있습니다.
4. 리크루터와의 대화:
   • 리크루터와의 대화는 중요한 첫걸음입니다. 이력서를 보고 연락을 받거나, 직접 지원했을 때 연락이 올 수 있습니다.
   • SQL, 데이터 정리 등 관련 기술 용어를 활용하여 자신의 전문성을 보여주는 것이 좋습니다.
   • 긴장을 풀고, 리크루터가 여러분을 원하는 사람일 수 있다는 자신감을 가지세요.
5. 채용 담당자와의 면접:
   • 채용 담당자는 팀과 잘 맞는지, 직무 수행 능력이 있는지를 확인합니다.
   • 면접 전에 LinkedIn에서 채용 담당자나 해당 직무와 유사한 사람들의 프로필을 살펴보면 도움이 됩니다.
   • 자신이 회사와 잘 맞는지, 그리고 이 회사에서 원하는 커리어를 발전시킬 수 있을지 질문하는 기회로 삼으세요.
6. 채용 제안 및 협상:
   • 채용 제안을 받게 되면, 급여, 복지, 휴가 등 조건을 면밀히 검토하고, 필요할 경우 협상하세요.
   • 다른 회사와의 면접 진행 상황을 활용해 더 나은 조건을 이끌어낼 수 있습니다.
7. 새 직장 준비:
   • 채용이 확정되면 최소 2주 전에 기존 직장에 퇴사 사실을 알리는 것이 관례입니다.
   • 새로운 커리어 시작 전에는 짧은 휴식을 취하며 재충전할 시간을 갖는 것도 좋습니다.

 

구직 과정에서 가장 중요한 것은 끈기와 자신감을 유지하는 것입니다. 거절을 당해도 좌절하지 말고 계속 도전하세요. 다음 시간에는 이력서 작성법에 대해 알아보겠습니다.

 

 

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이력서 작성

 

이력서 작성의 주요 단계

1. 간결한 구성:
   • 이력서는 한 페이지에 모든 중요한 내용을 담아야 합니다. 글머리기호는 2~4개로 요점을 간단하게 설명하세요.
   • 채용 담당자와 리크루터는 짧은 시간 동안 많은 이력서를 검토하기 때문에 빠르게 핵심을 전달해야 합니다.
2. 템플릿 활용:
   • Microsoft Word, Google Docs 등에서 제공하는 이력서 템플릿을 사용하면 간단하고 깔끔한 형식의 이력서를 작성할 수 있습니다.
   • 자리표시자가 있어 필요한 정보를 채울 수 있고, 디자인 요소로도 적절한 수준을 유지할 수 있습니다.
3. 연락처 정보:
   • 이력서 상단에 이름, 주소, 전화번호, 이메일을 작성하세요. 전문적이고 신뢰감을 주는 연락처를 사용해야 합니다.
   • 구인 웹사이트에 입력한 연락처와 이력서의 연락처가 일치하는지도 확인하세요.
4. 형식 선택:
   • 경력을 강조하고 싶다면 최신 경력부터 적어 내려가는 형식이 좋습니다. 직업 이력에 공백이 있거나 커리어를 새로 시작하는 경우에는 스킬과 자격을 강조하는 형식이 유용합니다.
   • 자신의 상황에 맞는 형식을 선택하고, 세부정보를 적절하게 추가하세요.
5. 요약 섹션 (선택사항):
   • 데이터 애널리스트로서의 경력을 시작하는 경우 요약을 추가할 수 있습니다. 긍정적이고 자신감 있는 문장을 사용해 자신을 설명하고, 관련 경험과 기술을 강조하세요.
   • 예를 들어 "엔트리 레벨 데이터 애널리틱스 전문가, Google 데이터 애널리틱스 과정 수료"처럼 요약할 수 있습니다.
6. 경력 섹션:
   • 다양한 경험을 포함할 수 있습니다. 자원봉사, 프리랜서, 부업 경험도 중요합니다. 중요한 것은 이를 지원 직무와 연관 지어 설명하는 것입니다.
   • 직무 기술서에 나와 있는 최소한의 요구사항과 우대 요건을 충족하는지 확인하고, 그에 맞는 경험을 이력서에 반영하세요.
7. 스킬과 자격:
   • SQL, 스프레드시트 같은 기술 스킬 외에도 다른 관련 경험을 추가하세요. 팀워크나 협업 경험도 중요한 스킬입니다.
   • "Z를 하여 Y로 측정되는 X를 달성했다"라는 공식으로 경험을 구체화해 적는 것이 좋습니다.
8. 학력 섹션:
   • 이수한 교육 과정을 포함하세요. 현재 수료 중인 Google 데이터 애널리틱스 과정도 명시해 두는 것이 좋습니다.
   • 기술 스킬 섹션을 추가하여 자신이 습득한 기술을 정리하고, 외국어 능력도 함께 적어 두면 좋습니다.

 

이력서를 작성할 때 핵심은 간결하면서도 중요한 정보를 빠짐없이 전달하는 것입니다. 템플릿을 활용하여 전문적인 느낌을 주고, 채용 공고와 맞춰 내용을 수정하는 것이 중요합니다. 다음 시간에는 이력서를 더욱 돋보이게 만드는 방법을 알아보겠습니다.

 

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데이터 애널리스트 이력서의 요소 이해

개성 있는 이력서 작성

 

이력서 작성의 핵심

1. 명확한 의사소통:
   • 데이터 애널리스트로서 분석 능력뿐만 아니라 그 결과를 명확하고 이해하기 쉽게 전달할 수 있는 능력을 보여주어야 합니다. 채용 담당자와 리크루터는 이력서를 통해 이를 빠르게 파악할 수 있어야 하므로 간결하고 일관성 있게 작성하는 것이 중요합니다.
2. 요약 섹션:
   • 요약에는 주로 자신이 구직 중이라는 사실과 앞으로 어떤 분야에서 일하고 싶은지를 적어야 합니다. 예를 들어, "자동차 업계를 떠나 데이터 애널리틱스 업계에서 상근직 일자리를 찾고 있습니다"라고 작성할 수 있습니다.
3. PAR 형식 사용:
   • 문제(Problem), 조치(Action), 결과(Result)를 기반으로 문장을 작성하는 PAR 형식을 사용하면 명확하고 간결한 문장을 구성하는 데 도움이 됩니다.
   • 예를 들어, "블로그 게시물을 작성했습니다" 대신 "인지도가 낮은 웹사이트에서 블로그를 전략적으로 활용하여 2,000건의 신규 클릭수를 기록했습니다"라고 작성하는 것이 좋습니다.
4. 스킬 섹션:
   • 스프레드시트, SQL, Tableau, R과 같은 데이터 분석 도구 사용 경험을 강조하세요. 이 과정에서 배우게 될 SQL과 R을 포함하여 자신이 습득한 기술들을 정리하는 것이 중요합니다.
   • 특히 피벗 테이블, SQL, R과 같은 스킬은 채용 담당자나 리크루터의 눈길을 끌 수 있는 중요한 항목입니다.
5. 실습 링크 추가:
   • 수료증 과정 중 완료한 실습이나 사례 연구 링크를 이력서에 포함하여 채용 담당자가 여러분의 스킬을 직접 확인할 수 있도록 하세요.

 

이렇게 이력서를 개선하면 경쟁자들과 차별화할 수 있습니다. PAR 형식과 스킬 섹션을 활용해 자신만의 강점을 명확하게 표현하세요. 다음 시간에는 경험을 추가하는 방법에 대해 더 깊이 다루겠습니다.

 

 

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이력서에서 경험 강조

이전 경력 활용

 

경력 활용의 중요성

모든 사람에게는 직업 이력의 시작이 있습니다. 중요한 것은 이력서에서 경력을 어떻게 제시하느냐입니다. 데이터 애널리스트로서 사용될 수 있는 전용성 스킬을 강조하는 것이 핵심입니다. 이는 특정 직무나 업종에서 사용되었지만, 다른 직무에서도 적용될 수 있는 스킬을 의미합니다.

1. 의사소통 스킬

• 의사소통 스킬은 데이터 애널리스트에게 필수적입니다. 특히 데이터나 기술적 배경이 없는 사람들에게도 명확하게 분석 결과를 설명할 수 있어야 하죠.
• 이전 직장에서의 프레젠테이션 경험이나 고객, 팀원과의 의사소통을 예로 들어 이력서에 작성하세요. 예를 들어, "대규모 프레젠테이션을 통해 회사의 방향성을 제시하고 팀의 생산성을 15% 향상시켰습니다"처럼 구체적으로 작성하면 효과적입니다.

2. 문제 해결 능력

• 데이터 애널리스트는 문제 해결사입니다. 데이터베이스나 코드에서 문제가 발생했을 때 이를 파악하고 해결할 수 있어야 하죠.
• PAR 형식(문제[Problem], 조치[Action], 결과[Result])을 사용하여 문제 해결 능력을 나타내세요. 예를 들어, "비효율적인 워크플로를 개선하여 팀 생산성을 15% 향상시켰습니다"라고 작성하면 됩니다.

3. 팀워크와 소프트 스킬

• 팀워크는 중요한 전용성 스킬입니다. 데이터 팀뿐만 아니라 회사 전체와 협력해야 하는 경우가 많기 때문에, 팀워크를 강조하는 것이 좋습니다.
• 예를 들어, "팀과의 협력을 통해 데이터 분석 프로젝트를 성공적으로 완료했습니다"라고 작성하세요.
• 데이터 애널리스트에게 중요한 꼼꼼한 사고방식과 인내심 같은 소프트 스킬도 강조하세요. 예를 들어, 소매점에서 근무하며 "시재 불일치를 정확히 찾아내 고객 신뢰도를 높였습니다"와 같은 구체적인 사례를 이력서에 포함하면 좋습니다.

전용성 스킬 활용

이력서에서 자신이 보유한 전용성 스킬을 최대한 활용하세요. 의사소통, 문제 해결, 팀워크, 꼼꼼함 등은 데이터 애널리스트뿐 아니라 다른 직무에서도 유용하게 사용될 수 있는 스킬입니다.

 

 

 

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이력서에 전문적인 스킬 추가

 

탄탄한 이력서를 작성하려면 기술 스킬이 중요합니다. 이는 기업에 여러분이 직무를 성공적으로 수행하는 데 필요한 전문적인 스킬을 갖췄음을 보여줍니다. 전문적인 스킬을 도구 상자라고 생각해보세요. 스킬을 이력서에 작성하는 방식이 기업에 여러분의 도구 사용 능력을 보여주는 방식을 좌우합니다.

일반적인 엔트리 레벨 데이터 애널리스트의 전문적인 스킬

성공적인 데이터 애널리스트가 되는 데 필요한 스킬은 다양하지만, 기업이 데이터 애널리스트를 채용할 때 주목하는 스킬은 주로 다음과 같습니다.

 

1. 구조적 쿼리 언어(SQL): SQL은 모든 엔트리 레벨 데이터 애널리스트 직무에 필수적인 기본 스킬입니다. SQL은 데이터베이스와 상호작용하는 데 사용되며, 보다 자세히 이야기하면 데이터베이스에서 정보를 가져오는 도구입니다. 매달 게시되는 수천 개의 데이터 애널리스트 공고에서 SQL 스킬이 요구되며, SQL 사용 방법을 알아야 데이터 애널리스트의 가장 일반적인 업무를 수행할 수 있습니다. 

 

2. 스프레드시트: SQL이 인기 있지만 62%의 회사는 여전히 데이터에서 유용한 정보를 얻는 도구로 스프레드시트를 선호합니다. 데이터 애널리스트로서 첫 직무를 수행할 때 데이터베이스의 첫 버전은 스프레드시트 양식일 가능성이 있습니다. 스프레드시트는 데이터 세트를 보고하거나 제시할 때도 활발히 사용되는 강력한 도구입니다. 그러므로 스프레드시트를 사용하여 데이터의 유용한 정보를 얻는 데 익숙해야 합니다.

 

3. 데이터 시각화 도구: 데이터 시각화 도구는 복잡한 데이터를 간소화하고 데이터를 시각적으로 이해할 수 있게 합니다. 데이터 애널리스트는 데이터를 수집 및 분석한 뒤 결과를 제시하고 정보를 이해하기 쉽게 만드는 일을 담당합니다. 데이터 분석에서 일반적으로 사용되는 도구는 Tableau, Microstrategy, Data Studio, Looker, Datarama, Microsoft Power BI 등입니다. 그중에서 Tableau가 가장 사용하기 쉽다고 알려져 있으며, 초보 데이터 애널리스트의 필수 도구입니다. 또한 연구에 따르면 Tableau가 요구되는 데이터 분석 직무는 향후 10년 동안 34.9% 증가할 전망입니다.

 

4. R 또는 Python 프로그래밍: 엔트리 레벨 데이터 애널리스트 직무 중에서 Python 또는 R 지식을 요구하는 곳은 1/3 미만이므로 엔트리 레벨 데이터 애널리스트가 프로그래밍 언어에 능숙해야 할 필요는 없습니다. 그러나 R 또는 Python은 커리어를 발전시켜 나감에 따라 배워 두면 큰 도움이 됩니다. 

핵심 요약

데이터 애널리스트로서 여러분은 특정 목적을 위해 데이터를 수집하고 분석하라는 요청을 주로 받게 됩니다. 어떤 플랫폼과 언어를 사용할지 알면 데이터를 분석하여 어떤 정보가 중요한지 알아내고, 이상치를 조사하고, 질문을 준비하고, 위험을 평가하는 등의 작업에 도움이 됩니다. 

 

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이력서에 소프트 스킬 추가

 

데이터만 알면 데이터 애널리스트가 되는 것은 아닙니다. 다양한 소프트 스킬도 필요합니다. 소프트 스킬을 통해 다른 지원자와 차별화하고 채용에 관심이 있는 기업에 여러분의 존재감과 업무 수행 능력을 알릴 수 있습니다. 엔트리 레벨 데이터 애널리스트 이력서에서 볼 수 있는 가장 일반적인 소프트 스킬은 다음과 같습니다.

List of data analytics skills/characteristics next to icons. Presentation skills, collaboration, communication, research, problem-solving skills, adaptability, attention to detail.

 

옆에 아이콘이 있는 데이터 애널리틱스 스킬/특징 목록. 발표 스킬, 협업, 의사소통, 조사, 문제 해결 스킬, 적응력, 꼼꼼함

 

1. 발표 스킬

데이터 수집 및 분석도 중요하지만, 분석 결과를 명확하고 간단한 방식으로 제시할 줄 아는 스킬도 중요합니다. 분석 결과를 구조화하여 상대방이 의도된 결론에 정확히 도달할 수 있게 해야 합니다. 

 

2. 협업 

데이터 애널리스트는 많은 내외부의 팀, 이해관계자와 일해야 하며, 이때 아이디어, 유용한 정보, 비판을 주고받는 능력이 정말 중요합니다. 여러분은 엔지니어, 연구자로 구성된 팀과 함께 최선을 다해서 일을 완료해야 합니다. 

 

3. 의사소통

데이터 애널리스트는 필요한 데이터를 얻기 위해 효과적으로 소통해야 합니다. 또한 팀 및 비즈니스 리더가 이해하는 언어로 소통하고 함께 일할 수 있어야 합니다. 

 

4. 조사 

데이터 애널리스트는 모든 데이터를 확보하고 있더라도 이를 분석하여 유용한 핵심 정보를 도출해야 합니다. 데이터를 분석하고 결론을 도출하려면 업계 트렌드를 읽어내기 위해 조사를 실시해야 합니다. 

 

5. 문제 해결 스킬 

문제 해결 스킬은 데이터 애널리스트 직무의 중요한 요소입니다. 데이터베이스, 코드, 심지어 데이터 캡처 도중에도 오류가 발생할 수 있습니다. 오류에 맞춰 창의적으로 생각하고 문제를 극복할 해결책을 찾아야 합니다.

 

6. 적응력 

끊임없이 변화하는 데이터 세계에서는 변화에 유연하게 적응해야 합니다. 요구사항과 지식수준이 제각각인 여러 팀과 협업하게 되므로 다양한 팀과 이해관계자, 지식수준에 적응하는 능력이 데이터 애널리스트에게 중요합니다.  

 

7. 꼼꼼함 

코드가 한 줄만 잘못돼도 원하는 결과를 얻지 못할 수 있습니다. 세부정보에 중시하는 태도가 데이터 애널리스트에게 중요합니다. 분석 결과를 이해하고 보고할 때는 상대방에게 중요한 세부정보에 초점을 맞추는 것이 좋습니다. 

 

이력서에 소프트 스킬 추가

이력서에 소프트 스킬을 추가하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

1. 이전 경력을 분석하고 소프트 스킬을 언급할만한 상황을 찾습니다. 예를 들어 음식점에서 일했다면 붐비는 시간대에 효과적으로 손님을 응대한 경험으로 본인의 의사소통 스킬과 적응력을 강조할 수 있습니다. 
2. 이전 프로젝트 또는 관련 수업 활동에서 활용한 문제 해결, 프레젠테이션, 조사, 의사소통 스킬에 관심을 유도합니다.
3. 이력서의 스킬 또는 개요 섹션에 소프트 스킬과 전문적인 스킬을 함께 추가하세요.

 

 

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관심 영역 살펴보기

여러분의 관심사는 무엇인가요?

 

데이터 애널리스트 직무의 다양성과 구직 전략

데이터 애널리스트 직무는 매우 다양하며, 단순히 "데이터 애널리스트"라는 직책 외에도 "시장 조사 애널리스트"나 "디지털 데이터 애널리스트" 등 다양한 직책이 존재합니다. 다양한 직책이 있다는 것은 데이터 애널리스트로서 많은 취업 기회를 가질 수 있음을 의미합니다. 그러나 자신에게 맞는 직무를 찾는 것이 중요하며, 모든 직무가 자신에게 적합하지는 않을 수 있습니다. 이때, 개인의 관심 분야를 고려하여 자신에게 맞는 직무를 선택하는 것이 좋습니다.

 

관심 분야와 경력을 반영한 이력서 작성

이력서를 작성할 때는 자신의 관심 분야에 맞춰 경력을 강조하는 것이 중요합니다. 관심 분야에서의 경험이 있다면, 그 경험을 이력서에서 큰 장점으로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 소매업, 의료, 금융 분야에서의 경력이 있다면 이를 바탕으로 지원하는 것이 유리합니다. 그러나 해당 분야에서 경험이 없더라도 관심 있는 업계의 직무를 찾아보는 것이 중요합니다. 구직은 개인의 관심사와 열정을 반영하는 과정이며, 좋아하는 일자리를 찾는 것이 성공적인 구직 활동의 시작이 될 수 있습니다.

 

다양한 데이터 애널리스트 직무의 예시

주니어나 사원급 데이터 애널리스트는 다양한 업계에서 시작할 수 있으며, 의료, 마케팅, 비즈니스 인텔리전스, 금융 등 여러 분야에서 역할을 할 수 있습니다.

1. 의료 애널리스트는 환자 데이터를 수집하고 분석하여 의료의 품질을 높이고 비용을 절감하는 방법을 제안하는 역할을 합니다. 이를 통해 환자 경험을 개선하거나 조직 내 의료 프로세스를 효율화하는 데 기여합니다.
2. 마케팅 데이터 애널리스트는 시장 분석을 통해 중요한 통계 자료를 제공하고, 이를 기반으로 마케팅 전략을 개선합니다. 분석 결과를 이해관계자들에게 제시하여 데이터 기반의 의사 결정을 지원합니다.
3. 비즈니스 인텔리전스 애널리스트는 기업의 내부 데이터를 분석하여 효율성을 높이고 수익을 극대화할 방법을 찾습니다. 많은 양의 데이터를 다루며 비즈니스 트렌드를 파악하고 유용한 인사이트를 도출하는 것이 주요 역할입니다.
4. 금융 애널리스트는 금융 데이터를 분석하여 투자 기회를 발견하고 기업의 재무 상태를 평가합니다. 주니어 금융 애널리스트는 데이터 수집, 금융 모델링, 스프레드시트 관리 업무 등을 수행하며, 데이터를 바탕으로 비즈니스 기회를 제시합니다.

업종 간 이동 가능성과 커리어 확장

비즈니스 인텔리전스 애널리스트와 같은 직무는 의료, 정부, 이커머스 등 다양한 업종에서 적용될 수 있어 직종 간 이동이 가능합니다. 이는 데이터 애널리스트로서 경력을 확장하고 다양한 분야에서 일할 수 있는 기회를 제공하기 때문에 유리한 점입니다. 자신의 커리어를 확장하는 기회가 될 수 있으므로 업계의 확장 가능성을 염두에 두고 경력을 쌓아가는 것이 중요합니다.

 

결론적으로, 데이터 애널리스트로서의 경력은 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 업계에서 쌓을 수 있으며, 이를 통해 넓은 취업 기회를 가질 수 있습니다. 앞으로 자신에게 맞는 직무를 찾고, 이를 통해 커리어를 지속적으로 발전시킬 수 있을 것입니다.

 

 

 

 

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