[아티클스터디] 데이터 분석가에게 코딩 테스트가 필요할까?

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데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까? | 요즘IT

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주제

데이터 분석가에게 필요한 역량(기술적 역량을 포함하여)

목차

• 데이터 분석가가 업무에서 하게 되는 것들
• 데이터 분석가의 업무와 필요한 역량

너무 기술적인 관점에만 몰입하면 정작 필요한 결과를 얻기 어렵다!

 

 

1. 데이터 분석가가 업무에서 하게 되는 것들

: 기업의 문제를 데이터를 분석/활용하여 풀어내는 역할

• 데이터를 활용한 운영중인 서비스/프로덕트 고도화
  ex) 국내 소방 사건사고 데이터 분석 사례
• 데이터 기반 의사 결정을 위한 전략/분석 지원
  ex) 서울시 심야버스 노선 최적화 사례
• 전사적 목표 달성을 위한 가설 설정 및 검증 실험 설계 및 분석
  ex) 오바마 캠프의 A/B테스트 사례
• 인사이트 제공을 위한 지표 정의/대시보드,리포트 제작
• + 새로운 가치발견

 

2. 데이터 분석가의 업무와 필요한 역량

• 데이터를 활용해 정해진 답이 없는 문제를 해결하는 사람
• 데이터 분석가로서의 역량을 확인하는 데는 정답이 정해져 있는 코딩테스트❓보다 프로젝트형 과제가 더 효과적임
• 문제를 어떻게 풀것인지? 보다
• 어떤 문제를 왜 풀어서 무슨 변화를 만들수 있는지?* 가 중요

필요 역량	코딩 역량 (실무)	기초 역량
올바른 문제 정의	머신러닝 모델의 평가 지표 계산	기초 통계학 지식
데이터 분석에 대한 이해	SQL을 활용한 메트릭 계산	심리학 지식
(과학적 통찰력에 기반한)
타 직군과의 협업	텍스트 등의 데이터 파싱 및 전처리
빠른 학습 능력

❓ 코딩테스트란?
개발자에게 필요한 역량을 확인하는 목적의 코딩시험
: 특정 프로그래밍 언어를 사용하여 주어진 문제를 잘 해결할 수 있는지 측정

1) 실제업무와 유사하지만 상당히 줄어든 범위의 문제를 풀어내는 코드 작성, 주어진 예시 데이터 바탕으로
2) 코드가 정상 작동하는지, 올바른 결과 값을 보여주는지
3) 그 과정에서 메모리를 비롯한 컴퓨팅 리소스를 얼마나 효율적으로 활용하는지
4) 계산 시간은 어느 정도 걸리는지

 

인사이트

데이터 분석가에게 개발 기술 역량이 필요하다. 하지만 데이터 분석가 업무의 핵심은 문제를 어떻게 풀 것인지보다 어떤 문제를 왜 풀어서 무슨 변화를 만들수 있는지가 더욱 중요하다. 기술적인 역량에 너무 집중하다보면 더욱 필요한 실제 문제 해결에 어려움을 겪을 수도 있다. 기초적인 기술역량을 잘 닦아 놓되 다른 역량을 발전시키는데에 소홀히 해서는 안된다는 생각이 들었다.