<div id="readability-page-1" class="page"><div><p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;저는 2015년부터 데이터 관련 부트캠프를 운영하고 설계하며 꾸준하게 센싱을 이어왔고 변화를 누적해왔습니다. 아래 내용은 이런 경험을 바탕으로 추정한 원인과 그 기술입니다. &quot;}]}]}">저는 2015년부터 데이터 관련 부트캠프를 운영하고 설계하며 꾸준하게 센싱을 이어왔고 변화를 누적해왔습니다. 아래 내용은 이런 경험을 바탕으로 추정한 원인과 그 기술입니다. <p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;첫째는, 조직 내에서 데이터 분석가 포지션의 역할을 둘러싼 정치적 지형의 변화입니다. &quot;}]}]}">첫째는, 조직 내에서 데이터 분석가 포지션의 역할을 둘러싼 정치적 지형의 변화입니다. <p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;둘째는, 데이터 분석 역량이, 한 직군의 독립적인 스킬이 아닌 전 직군이 필수적으로 익혀야 하는 공동역량으로 자리하고 있는 역량 시민화 현상입니다. &quot;}]}]}">둘째는, 데이터 분석 역량이, 한 직군의 독립적인 스킬이 아닌 전 직군이 필수적으로 익혀야 하는 공동역량으로 자리하고 있는 역량 시민화 현상입니다. <p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;셋째는, 데이터 분석의 역할이 가벼운 실험과 목업에서, 비즈니스의 수치와 매출에 크게 기여해야만 존재가치를 증명할 수 있는, 근거기반의 모네타이즈로의 극한 이동입니다. &quot;}]}]}">셋째는, 데이터 분석의 역할이 가벼운 실험과 목업에서, 비즈니스의 수치와 매출에 크게 기여해야만 존재가치를 증명할 수 있는, 근거기반의 모네타이즈로의 극한 이동입니다. <p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;넷째는, 시장에서 요구하는 역량과 학교/학원/부트캠프와 같은 교육현장에서 다루는 내용과 방식의 굉장히 묘한 불일치가 상존해있는, 지나치게 업데이트가 적은, 높은 수준의 경로의존성입니다.&quot;}]}]}">넷째는, 시장에서 요구하는 역량과 학교/학원/부트캠프와 같은 교육현장에서 다루는 내용과 방식의 굉장히 묘한 불일치가 상존해있는, 지나치게 업데이트가 적은, 높은 수준의 경로의존성입니다.<p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;채용에서 요구하는 것과 학습하는 과정의 괴리가 가장 큰 분야가, 데이터 분석 직군이라고 생각합니다. 아직도 데이터 분석 타이틀을 달고, 머신러닝과 딥러닝까지의 풀-싸이클을 도는 과정도 많습니다. 개인적으로는 시대착오적이라고까지 생각합니다. 더 많은 스킬과 훈련의 범위를 가지고 있으면 뭐라도 되겠지라고 접근하는 방향입니다. 더 많은 스킬과 넓은 범위는 더 이상 취업의 성패를 그다지 좌우하지 않습니다. &quot;}]}]}">채용에서 요구하는 것과 학습하는 과정의 괴리가 가장 큰 분야가, 데이터 분석 직군이라고 생각합니다. 아직도 데이터 분석 타이틀을 달고, 머신러닝과 딥러닝까지의 풀-싸이클을 도는 과정도 많습니다. 개인적으로는 시대착오적이라고까지 생각합니다. 더 많은 스킬과 훈련의 범위를 가지고 있으면 뭐라도 되겠지라고 접근하는 방향입니다. 더 많은 스킬과 넓은 범위는 더 이상 취업의 성패를 그다지 좌우하지 않습니다. <p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;되려, 중점을 두는 학습의 주제와 커리어 발전의 컨셉이 없다고 여겨지기까지 합니다. 최근 몇 년 동안 굉장히 흥미로운 현상 중 하나는, 데이터 분석 직군을 희망하는 분들이 머신러닝과 딥러닝을 다루는 스킬은 광범위하게 익히지만, 비즈니스와 프로덕트의 개선과 변화에 중점을 두는 데이터 분석 역량은 현저히 낮거나 관심이 거의 없어보이기도 한다는 것입니다. 데이터 분석을 머신러닝과 딥러닝을 배우기 위한 프리-코스 정도로 여기는 것도 많이 보았습니다. &quot;}]}]}">되려, 중점을 두는 학습의 주제와 커리어 발전의 컨셉이 없다고 여겨지기까지 합니다. 최근 몇 년 동안 굉장히 흥미로운 현상 중 하나는, 데이터 분석 직군을 희망하는 분들이 머신러닝과 딥러닝을 다루는 스킬은 광범위하게 익히지만, 비즈니스와 프로덕트의 개선과 변화에 중점을 두는 데이터 분석 역량은 현저히 낮거나 관심이 거의 없어보이기도 한다는 것입니다. 데이터 분석을 머신러닝과 딥러닝을 배우기 위한 프리-코스 정도로 여기는 것도 많이 보았습니다. <p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;또한, 특기할 만한 점은 캐글이나 데이콘 같은 플랫폼의 데이터를 이용해 높은 수준의 점수를 획득하는 것보다, 스스로 고객을 정의하고 가설을 수립하며, 소위 데이터를 만들어내며 시장의 반응까지 살펴보는, 이른바 제로투원의 프로젝트가 더 좋은 인상을 준다는 것입니다. 그럼에도 불구하고, 여전히 ‘더 좋은 공개데이터‘, 더 높은 순위’ 로의 갈망은 마르지 않는 샘물처럼 유행의 온도가 꺼지지 않고 있습니다.&quot;}]}]}">또한, 특기할 만한 점은 캐글이나 데이콘 같은 플랫폼의 데이터를 이용해 높은 수준의 점수를 획득하는 것보다, 스스로 고객을 정의하고 가설을 수립하며, 소위 데이터를 만들어내며 시장의 반응까지 살펴보는, 이른바 제로투원의 프로젝트가 더 좋은 인상을 준다는 것입니다. 그럼에도 불구하고, 여전히 ‘더 좋은 공개데이터‘, 더 높은 순위’ 로의 갈망은 마르지 않는 샘물처럼 유행의 온도가 꺼지지 않고 있습니다.<p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;결론적으로, 데이터 분석 직군으로의 취업은 굉장히 많은 변화를 인정하고 그 변화 속에서 내가 어떤 역할을 해내야 하는지, 그걸 위해 어떠한 성장의 과정이 필요한지를 촘촘하게 설계해야만 그 확률을 높일 수 있다고 생각합니다.뭐라도 배우면, 어떻게든 되겠지라는 접근은 당장의 안도감을 줄 수 있겠지만, 취업으로의 길에서는 가장 처참하게 망할 수 있는 직군은 바로 데이터 분석 직군입니다. &quot;}]}]}">결론적으로, 데이터 분석 직군으로의 취업은 굉장히 많은 변화를 인정하고 그 변화 속에서 내가 어떤 역할을 해내야 하는지, 그걸 위해 어떠한 성장의 과정이 필요한지를 촘촘하게 설계해야만 그 확률을 높일 수 있다고 생각합니다.뭐라도 배우면, 어떻게든 되겠지라는 접근은 당장의 안도감을 줄 수 있겠지만, 취업으로의 길에서는 가장 처참하게 망할 수 있는 직군은 바로 데이터 분석 직군입니다. <p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;개인적으로는, 데이터 분야의 직군은 ‘분석을 뾰족하게’ 접근하는 직무와 ‘환경을 탄탄하게’ 접근하는 엔지니어링 사이드로 양분화되어 달리고 있다는 느낌을 받아왔습니다. 그 중간적 역할을 하는 분들은, 매우 뛰어난 센싱능력과 조율능력을 바탕으로 수퍼맨처럼 일하는 것 같다는 인상도 꾸준히 느껴왔습니다. 이런 현상들은 다른 직군에 비해, 특히 데이터 분야에서 더욱 가파르고 치명적인 형태의 변화로 다가오는 것 같습니다. &quot;}]}]}">개인적으로는, 데이터 분야의 직군은 ‘분석을 뾰족하게’ 접근하는 직무와 ‘환경을 탄탄하게’ 접근하는 엔지니어링 사이드로 양분화되어 달리고 있다는 느낌을 받아왔습니다. 그 중간적 역할을 하는 분들은, 매우 뛰어난 센싱능력과 조율능력을 바탕으로 수퍼맨처럼 일하는 것 같다는 인상도 꾸준히 느껴왔습니다. 이런 현상들은 다른 직군에 비해, 특히 데이터 분야에서 더욱 가파르고 치명적인 형태의 변화로 다가오는 것 같습니다. <p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;데이터 분석 직군은, ‘21세기 가장 유명한 직업으로 데이터 사이언티스트’ 로 꼽힌 덕분에, 그 어떤 분야보다 공급이 풍성하다못해 터질 지경입니다. 이런 상황 속에서는 철저하게 커리어 포지셔닝에 기반한 전략적인 수가 필요합니다. 치열한 경쟁상황에서는 그 상황을 고려한 전략이 수반되어야만 합니다. 그렇게 준비를 하더라도, 절대로 만만한 전투가 아닙니다. 그렇기에, 이 직군을 준비하는 분들이라면, 절대로 혼자서 준비하거나 재학생 산배의 말을 듣지 않기를 추천합니다. 지금 바로 당장, 실무의 전문가를 찾아가 조언을 듣고 주기적으로 계획을 개선하는 것을 강력하게 권장합니다. &quot;}]}]}">데이터 분석 직군은, ‘21세기 가장 유명한 직업으로 데이터 사이언티스트’ 로 꼽힌 덕분에, 그 어떤 분야보다 공급이 풍성하다못해 터질 지경입니다. 이런 상황 속에서는 철저하게 커리어 포지셔닝에 기반한 전략적인 수가 필요합니다. 치열한 경쟁상황에서는 그 상황을 고려한 전략이 수반되어야만 합니다. 그렇게 준비를 하더라도, 절대로 만만한 전투가 아닙니다. 그렇기에, 이 직군을 준비하는 분들이라면, 절대로 혼자서 준비하거나 재학생 산배의 말을 듣지 않기를 추천합니다. 지금 바로 당장, 실무의 전문가를 찾아가 조언을 듣고 주기적으로 계획을 개선하는 것을 강력하게 권장합니다. </div></div>

김영웅

저는 2015년부터 데이터 관련 부트캠프를 운영하고 설계하며 꾸준하게 센싱을 이어왔고 변화를 누적해왔습니다. 아래 내용은 이런 경험을 바탕으로 추정한 원인과 그 기술입니다.   첫째는, 조직 내에서 데이터 분석가 포지션의 역할을 둘러싼 정치적 지형의 변화입니다.   둘째는, 데이터 분석 역량이, 한 직군의 독립적인 스킬이 아닌 전 직군이 필수적으로 익혀야

데이터 분석 직군으로의 취업은 끔찍할 정도로 어렵습니다 - 커리어 포지셔닝에 기반한 전략적인 준비가 절실히 필요합니다.

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