데이터를 분석하는 일을 하고 싶은데 관련 직무가 정말 많죠.
나만의 커리어를 쌓아가기 위해서 직무별 특징을 이해하고 필요 역량을 살펴볼게요.
각종 채용 공고를 보고 각 직무별 요구하는 job skills를 정리해봤습니다.

Data Analyst

정의

Data-driven 의사결정을 내릴 수 있도록 정량적 수치와 분석 결과를 제공하는 사람

하는 일

서비스에서 발생하는 Raw Data들을 정제/가공/적재하며,
회사 구성원에게 Insight가 전달될 수 있도록 대시보드 및 리포트를 구성

Skill

필수 역량

  • 모바일 서비스 데이터 분석 방법(LTV, AARRR, Cohort, Funnel 등)에 대한 이해
  • SQL을 사용한 Raw Data 핸들링 역량

우대 역량

  • 통계, 예측 모델링 지식
  • 데이터 시각화(Tableau, Grafana 등)에 대한 경험
  • Data Warehouse 구축 지식이나 경험

Data Engineer

정의

효율적인 데이터환경을 함께 만드는 사람

하는 일

Hadoop-Ecosystem에서 데이터마트를 설계하고 Data Workflow개발 및 자동화 업무를 수행
효율적인 데이터 활용 및 데이터거버넌스와 관련된 데이터 도구들을 개발

Skill

필수 역량

  • Hadoop-Ecosystem, Database, Data Warehouse에 대한 기본적인 이해
  • 데이터마트를 주도적으로 설계 및 구축하고 운영한 경험
  • 복잡하거나 반복적인 문제를 데이터모델을 이용하여 단순화, 자동화하여 해결한 경험
  • SQL상급, Python중급 정도의 기술역량

우대 역량

  • AARRR모델과 관련된 데이터처리 경험
  • 데이터거버넌스 관련 도구 개발, Airflow 운영 및 트러블슈팅, 웹개발(React)경험
  • kubernetes 활용경험

Data Scientist

정의

데이터에 대한 깊이 있는 분석을 기반으로 서비스와 직/간접적으로 연결될 수 있는 아이디어 도출, 모델 개발 및 모듈화를 수행

하는 일

  • 데이터 분석 과정에서 다양한 Data Mining 및 Machine Learning/Deep Learning 기술들을 활용
  • 실시간, 대용량, 복잡한 데이터와 비즈니스 상황에 적합한 가공/분석 기법을 개발하고 제언하며, 기존의 기술들에 대해서도 최적화/개선을 수행

Skill

필수 역량

  • 서비스 환경의 데이터를 이용한 모델 개발 및 적용 경험
  • Python, R, Scala, Java, SQL 등 데이터를 분석하고 모델링 할 수 있는 하나 이상의 개발 언어
  • 통계, Machine Learning/Deep Learning에 대한 이해와 목적을 달성하기 위한 모형 및 데이터 선택에 대한 분석 경험

우대 역량

  • Hadoop이나, Spark, Hive 같은 빅데이터 분석 플랫폼 사용 경험과 대용량 데이터 분산 처리에 대한 이해
  • 고객과 서비스에 대한 고민을 데이터와 연결 지어 생각하시고, 적극적으로 분석하고 새로운 가치를 발굴해 나간 경험
  • 적극적이고 효율적인 커뮤니케이션을 통해서 개발된 결과를 비즈니스와 연결하시거나 인사이트를 제공하여 의사결정에 기여한 경험