Q. 데이터분석가 취업

답변 4

• 안

  안뇽내이름은트랜스코스모스코리아

  코사원 ∙ 채택률 50% ∙

  직무

  일치

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  안녕하십니까. 많이 심란하실텐데 조금이나마 도움이 될까 글을 써봅니다. 저는 통계학과도 아니고 자동차공학과였지만 2023년 뉴딜일자리를 통해 취업연계형 인턴(정부에서 100% 인턴비 지금(3개월)) 로 데이터분석가로 인턴활동을 처음부터 시작했었던 것 같습니다. 인턴경험이 있다보니 중견기업에서 면접을 보면서 커리어를 시작했었습니다. 지원자님도 충분히 할 수 있다 생각합니다. 요새는 사피, 기업 연계형 교육일자리 연계같은 부분들도 많이 나와있으니 취업연계형 교육일자리면 반드시 신청하셔서 커리어를 시작하시길 바랍니다.

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  프로답변러YTN

  코부사장 ∙ 채택률 85%

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  멘티님 현재 부트캠프·프로젝트 경험이 있다면 데이터분석가 취업을 현실적으로 충분히 도전할 수 있습니다 공모전 수상 없이도 인턴·아르바이트·프리랜서 형태로 소규모 실무 경험을 추가하며 포트폴리오를 강화하면 서류 통과율이 높아집니다 모델링보다는 분석·개선·전략 도출 역량에 집중해 다양한 산업별 데이터 문제 해결 사례를 포트폴리오에 구체적으로 담으세요 산업 연계 인턴, 협회·교육기관 실습, 기업 분석 인턴 계속 지원하면서 현장 경험을 하나라도 추가한다면 합격 기회는 반드시 생깁니다 계속 도전하세요 포기하지 마시고 커리어를 쌓아가면 충분히 현업 진출 가능합니다 채택부탁드리며 파이팅입니다!

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  Leo.LEELG전자

  코대리 ∙ 채택률 73%

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  안녕하세요. 현업에서 데이터사이언티스트로 재직중인 멘토입니다. 심적으로 많이 힘드시겠네요. 저도 같은 경험을 겪어봤기에 감히 힘내라는 말은 못하고 현업 관점에서 제 의견을 드리니 참고해주세요. 실제 회사에서 데이터 분석가는 모델링보다 데이터 수집·정리, 비즈니스 지표 설계, 대시보드 구축, 리포트 작성과 같은 업무를 훨씬 더 많이 합니다. 통계·머신러닝을 깊게 다루지 않아도, 데이터를 기반으로 의사결정에 도움이 되는 인사이트를 뽑아내는 능력이 중요합니다. 취업 준비 단계에서 현실적으로 도움이 되는 것들을 적어보자면, 1. SQL과 시각화 도구: SQL은 거의 모든 회사에서 필수입니다. Tableau, Power BI 같은 BI 툴 경험도 강점이 됩니다. 2. 작은 프로젝트라도 포트폴리오화: Kaggle, 공공데이터, 회사 사례를 가정한 미니 분석 프로젝트를 정리해서 GitHub/블로그에 올리면 이력서에 힘이 실립니다. 3. 공모전 경험이 있는데 수상경험이 없는건지 모르겠지만 참여 경험이 있다면, 수상 여부보다 참여 경험 자체를 어떻게 해석하고 보여주느냐가 훨씬 중요합니다. 공모전이나 프로젝트에서 수상은 못 했더라도, 그 과정에서 데이터 전처리, 팀 협업, 문제 정의, 결과 도출 과정에서 겪은 시행착오와 개선 방법을 정리해두시면 좋습니다. 오히려 “어떤 시도를 했고, 왜 잘 안 되었는지, 그 경험을 통해 무엇을 배웠는지”를 솔직하게 담는 게 지원서에 더 설득력 있게 다가옵니다. 모쪼록 힘드시더라도 화이팅하시고 응원하겠습니다. 원하시는바 이루세요 채택부탁드립니다.

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  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  말씀하신 공모전이나 프로젝트와 같은 경험을 만드시는 것이 필요합니다. 멘티분이 희망을 하시는 영역은 스킬적인 부분이 상당히 중요하며 이를 객관적으로 증빙을 하는 것이 가장 중요한 포인트입니다. 이런 부분들이 말씀드린 경험들로 증빙이 됩니다.

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