Data Analytics

DA Team의 역사와 현재

(구)Data Design Team

Data Design팀에 대한 소개

(현) Data Analytics 팀은 과거 16기까지 Data Design 팀의 이름으로 활동이 이루어졌습니다.

과거에는 데이터 분석 과정의 큰 프로세스를 Data Engineering, Data Science, Data Design 팀으로 나누어 운영하였고, Design 팀은 데이터 분석의 전체적인 흐름을 디자인하는 팀이었습니다.

(현)Data Analytics

팀명 변화의 계기

기존 Design 팀의 빅데이터를 디자인한다는 정체성에 대한 질문에서 시작되어 (구)Design팀은 새롭게 Data Analytics 팀으로 개편되었고, 데이터 분석에 필요한 문제 인식부터 결과 도출까지 전체 프로세스를 실습 및 프로젝트를 통해 적용 능력을 강화하는 팀의 정체성을 형성하게 되었습니다.

특히 학교 수업 만으로는 습득하기 어려운 ‘문제 인식’ 능력의 경우는 다양한 공모전 등의 참여를 의무화하여 경험을 통해 스스로 터득할 수 있도록 독려하고 있습니다.

DA 수료를 위해 필요한 필수 활동 기간

[최초에 DA 팀을 선택하신 경우]

Data Analytics 팀 활동은 크게 주니어 기수 활동과 시니어 기수 활동으로 나눌 수 있습니다.

신입기수 교육세션이 종료된 후에 DA팀에서는 학기 동안 DA 주니어 교육세션과 컨퍼런스 일정 전에 DA 주니어 교육세션에서 배운 내용을 바탕으로 DA 주니어 프로젝트를 진행하게 됩니다.

학기 말에 컨퍼런스 진행 후에는 방학 부터 시니어로 전환되어 활동이 이루어집니다.

방학 동안 두 번의 DA 시니어 프로젝트를 진행하게 되며, 이어지는 학기의 컨퍼런스까지 활동을 하게 되면 수료하기 위해 필요한 의무 활동 기간이 종료됩니다.

[타 팀 수료 후에 DA 팀을 선택하여 연장 활동하시는 경우]

신입 기수 때 DA 팀을 선택하지 않으셨더라도 1년 의무 활동 이후에 DA로 팀을 옮겨 활동하시는 시니어 분들도 계십니다. 이러한 경우는 한 학기와 한번의 방학 동안 시니어로 활동하시면 수료증이 발급됩니다.

현업에서의 Data Analytics

최근 여러 기업들에서 작성하는 채용 공고에서 데이터 분석가에게 요구되는 사항들은 문제정의, 커뮤니케이션 능력, 기존의 단순한 분석 및 시각화 역량이 있고, 대용량 데이터 처리 역량 보유 시에 우대하는 회사들도 존재합니다.

[채용공고에 등장했던 주요 역량]

• 원활한 커뮤니케이션 능력

• 가설 검정 및 A/B test 역량 ( 기초 통계적 역량 )

• SQL 활용 능력

• Python 활용 능력 ( 혹은 R 활용 능력 )

• Tableau, PowerBI 등 데이터 시각화 툴 활용 능력 ( 대시 보드 제작 )

• (모델을 활용하는 경우) 머신러닝 혹은 딥러닝 활용 능력

• PySpark 활용 능력 ( 로그 데이터 등 규모가 큰 데이터로 분석을 진행하는 경우 )

이외에도 각 도메인에 맞게 추가적인 역량을 요구하는 분야들도 존재합니다.

대체적으로 SQL 및 Python 그리고 커뮤니케이션과 시각화 역량이 공통적인 경우가 많았고,

회사에 따라 SQL을 주로 활용하거나 Python 혹은 R을 주로 활용하는 등의 차이는 존재합니다.