반응형 데이터6 분석가의 미래는 어떨까? 여러 회사를 다니면서, 여러 부서에서 분석 업무를 해본 분석가의 푸념?글이라고 봐주면 좋겠다. 데이터 사이언스 관련 석사 학위를 17년도에 받았다. 이전에도 말했지만 당시는 알파고의 시대로 머신러닝에서 딥러닝으로 넘어가는 과도기였다. 대학원 시절 svm, knn 등 머신러닝에 대해서만 배웠는데 면접때마다 받던 질문은 온통 신경망에 대한 내용들 뿐이었다. cnn, rnn, r-cnn, bert 등 여러 모델들이 등장하고 이전과도 비교도 할 수 없는 성능을 내는 모델들이 나오기 시작했다. 이런 모델들을 적용하려하고 따라하려하고 할때마다 분석가에게 필요한건 모델을 구축하고 미래를 예측하는 능력일까? 라는 의문점이 생겼다. 요즘 나는 분석가는 주관식의 문제를 객관식으로 만들어주는 사람이라고 생각한다. 그 방식이.. 2024. 1. 1. 실제 데이터 분석가들은 어떤 일을 할까? 최근 독일 여행도 다녀오고, 여기저거 이력서를 내면서 정신이 없었다. 면접 준비나 과제도 다 끝난 건 아니지만 그래도 생각도 정리할겸 적어보려 한다. 데이터 분석가로 경력을 쌓은 지 만 6년이 다 되어가지만, 회사마다 분석가에게 기대하는 역량이나 업무는 너무 천차 만별이다. 요샌 분석가도 데이터 분석가, 프로덕트 분석가, 비즈니스 분석가 등 세분화되어있어, 내가 어떤 분석가인지 조차 구분하기 어렵다. 여기선 내가 진행해왔던 업무들 위주로 정리할 예정인데, 나는 굳이 따지자면 프로덕트 분석가에 가까운 것 같다. 1. 외부 데이터 수집(크롤링, API) 외부 데이터의 경우 게임회사에 근무할 때 많이 진행했었다. 주로 디지털 마케팅 관련 데이터였다. 디지털 마케팅의 경우 하나의 매체만 사용하는 것이 아니라 여.. 2023. 8. 20. 데이터 분석가에서 비즈니스 분석가로 최근 이직을 했다. 개발팀 소속으로 데이터 분석을 하면서 불만이 있거나한건 아니었다. 내가 만드는 데이터가 서비스에 노출되고 그걸 유저들이 사용한다는 점에서 오히려 내가 불만이 있는게 더 이상할 정도였다. 나는 데이터 분석이란걸 하면서 머신러닝, 딥러닝과 같은 모델을 서비스에 녹여내고 싶었다. 근데 이 일을 하면서 느낀게 머신러닝, 딥러닝과 같은 데이터 사이언스는 크게 특별한 것들이 아니었다. 데이터를 보면서 만들어 놓은 많은 보고서들이 쌓여, 하나의 로직이 되고 그게 모델이 되는 것 자체가 데이터 사이언스라는 생각이 들었다. 그런 생각이 드니, 내가 정말 분석을 잘하고 있는 걸까 라는 의문이 들었다. 2년 넘게 혼자 일하다, 팀원을 충원하면서 같이 일했는데, 내가 이 친구들을 리딩할 정도의 시니어가 아.. 2023. 2. 26. [Python] 파이썬 책 추천(깔끔한 파이썬 탄탄한 백엔드) 8월 중순에 이직한 이후 정신없이 프로트젝트에 참여하고 있는 요새다. 더군다나 이직하고 1주 지나마자 코로나가 다시 터지면서, 재택에 들어갔다. 최근에 다시 풀렸는데, 월급을 두번이나 받았음에도 아직 입사 2주차 같다. 코로나로 우는 소리는 여기까지하고, 현재 가장 어려운 건 회사보다 소속 팀이 바뀐 게 제일 크다. 이전 회사에서는 사업부 소속이었는데 옮긴 회사에선 개발팀 소속이다. 덕분에 잘 안쓰는 깃헙도 쓰고.. 이전에는 분석하고 태블로와 같은 시각화 툴로 자동화하는게 끝이었다면, 지금은 실제 서비스에 반영하는 것까지 신경을 써야한다. 드디어 본론을 얘기하는데, 사수와 코드를 공유하면서 사수가 추천해준 책이다. 파이썬 책을 보면 크게 2가지 종류이다. 기초 프로그래밍 책과 머신러닝/딥러닝과 같이 분석.. 2020. 10. 10. 이전 1 2 다음 반응형
