처음으로  l  로그인  l  회원가입  l  아이디/비밀번호찾기  l  2018.6.24 (일)
글씨크기 크게  글씨크기 작게  기사 메일전송  기사 출력  기사스크랩
 http://www.comtimes.kr/news/899
발행일: 2017/12/03  최해민
선배와의 만남 - 비즈니스 데이터 분석가 김재민 선배님
선배님만의 경험을 통해 현실적인 조언을 들을 수 있었던 강연!

컴퓨터학부 08학번 김재민 선배님

 

  20171127일 정보과학관 102호에서 선배와의 만남이 진행되었습니다. SM 엔터테인먼트와 Vingle에서 근무하신 경력이 있으시고, 현재는 레진코믹스에서 데이터 분석가와 비즈니스 분석가로 일하시는 김재민 선배님께서는 경험을 바탕으로 IT학부 학생들을 위해 현실적인 조언을 해주셨습니다. 일찍 회사 생활을 시작하셔서 아직 졸업을 하지 못하셨다는 김재민 선배님께서는 학우들이 궁금해 할 만한 질문들을 중심으로 데이터 분석, 스타트 업, 취업이나 이직에 관련된 정보 등 많은 경험을 통해 알게된 것들에 대해서 설명해주셨습니다. 본 강연에는 데이터 분석과 스타트 업에 관심 있는 많은 학우들이 참여하였습니다.

 

 

 

Data Analyst에 대해서 설명하시는 김재민 선배님

 

 

 ● '데이터 분석가' 는 어떤 직업인가요?

 

  데이터 분석가는 데이터 분석을 통해서 제한된 자원 안에서 효율성을 추구하는 일을 합니다. 자원이 무한정으로 많다면 분석하거나 최적화 시킬 필요가 없겠지만, 돈도 시간도 인력도 항상 제한된 상태이기 때문에 주어진 자원 안에서 최대한 많은 이익을 내기 위해 데이터를 분석하는 일이 필요합니다. 예를 들어, 어떤 음식점의 데이터를 분석한다고 하면 데이터를 성별, 요일, 나이, 시간대 등으로 그룹핑합니다. 이 결과에 따라 어떤 프로젝트를 내놓으면 좋을지를 생각하고 그것을 시행했을 때 얼마만큼의 이익이 날 수 있는 지 분석하는 일을 합니다.

 

 

  ● 실제로 현장에서는 어떤 일을 하나요?

 

  현장에서는 데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트, 비즈니스 애널리스트, 데이터 엔지니어 등의 분들이 작업을 합니다. 유저의 로그를 수십개의 테이블에 저장하게 되는데 유저의 로그가 한시간에 많게는 수억개씩 쌓이게 됩니다. 데이터 엔지니어는 이 데이터를 하둡(Hadoop, 대용량 데이터를 처리하기 위한 분산 시스템)과 같은 분산 처리를 통해서 각 테이블에 저장을 해놓습니다. 데이터 분석가들이 데이터를 통해 Python, Jupyter, MySQL, Redash, Excel 등의 프로그램을 이용해 데이터 분석, 수집, 처리, 모델링, 시각화 등을 하고 프로젝트를 개선시키는 일을 합니다. 그 결과들을 토대로 각종 협업 부서들이나 경영진을 위한 리포팅 문서를 만들기도 합니다.

 

 

  ● 데이터 분석 쪽의 일을 하시면서 이 분야의 전망에 대해서 어떻게 생각하시나요?

 

  전망은 밝다고 생각합니다. 헌재 데이터 분석쪽에서는 인력이 수요에 비해서 공급이 적은 편입니다. 그리고 능력을 갖춘 사람이 적은 편이기 때문에 자신이 이 일을 좋아하기만 한다면 추천합니다. 머신 러닝(Machine Learning, 기계학습)이나 인공지능으로 대체될 수 있지만, 결국 보고하는 것은 사람입니다. 기계와 사람 사이의 연결 다리는 필요할 것이라고 생각됩니다. 덧붙이자면, 개발 분야에 대한 전망도 밝다고 생각됩니다.

 

 

강연을 듣고 있는 IT대학 학우들

 

 

  ● 스타트 업은 어떤가요이제 막 시작하는 스타트 업에 들어가는 것은 추천하지 않으시나요?

 

  스타트 업은 다들 처음에 빠른 성장, 수평적인 팀 문화, 정부 지원 등 좋은 쪽으로 생각하시는 분들도 많을 텐데, 좋은 점이 많은 만큼 불안한 수익, 서버 비용, 과도한 자유, 낮은 월급 등 안 좋은 부분도 존재합니다. 하지만 괜찮은 곳도 많이 있고, 저도 대기업에 갔으면 지금까지의 경험을 해보지 못했을 것이라고 생각하기 때문에 추천합니다. 하지만 능력이 되신다면 대기업에 가시면 좋겠죠?(웃음) 이제 막 시작하는 스타트 업은 복불복이라고 생각합니다. 한국은 소비자가 적은 편이고 결제 허들이 높아서 돈을 많이 쓰지 않는 경향이 있기 때문에 한국의 스타트 업은 조금 힘든 편이라 검증된 곳을 추천하지만, 꿈을 갖고 지원하는 것도 좋다고 생각합니다.

 

 

  ● 지금 일하시는 레진코믹스에 대해서는 어떻게 생각하시나요?

 

  일하기에 좋은 회사라고 생각합니다. 복지도 좋은 편이고 급여도 좋은 편이라고 생각합니다. 몇몇 스타트 업의 경우는 대기업 아쉽지 않은 연봉과 좋은 복지를 제공하는 경우도 많이 있습니다. 어느 정도 만족하기 때문에 와서 강연을 하면서 추천하는 것이지 않을까요?(웃음)

 

 

  ● 비즈니스 모델 제안 쪽에 관심이 있는데 다룰 줄 아는 언어는 없습니다어떻게 준비해야 하나요?

 

  보통 사람들이 직업에 대해 생각하면 직업의 정점에 서있을 때의 모습만을 생각하는 경우가 많습니다. 하지만 비즈니스 모델 제안 쪽만 하더라도 그런 일을 하는 분들은 경력이 정말 많고 높은 지위에 있는 분들이고 직원들은 할 수 없는 경우가 많습니다. 비즈니스 모델을 제안하는 일을 하고 싶으시다면 일단 잘 할 수 있는 것을 가지고 취직을 하신 후에 커리어를 그 쪽과 관련된 쪽으로 쌓아 가시는 게 꿈에 가장 가까이 갈 수 있는 방법이라고 생각이 됩니다.

 

 

특강을 해주시는 김재민 선배님

 

 

  ● 어떻게 여러 회사들에 취직 및 이직하게 되었나요?

 

  처음 SM엔터테인먼트에 입사할 당시에는 컴타임즈선배의 소개로 아르바이트를 하러 가게 되었습니다. 뉴미디어 사업을 하는 팀에서 일을 하다가 정규직을 채용되어 근무하던 중 학교 때문에 그만두게 되었습니다. 그 후에 빙글에서도 인턴으로 지원해 카드 뉴스 에디터로 일하게 되었습니다. 에디터 일을 하면서도 DB가 모인 서버 계정을 부탁하여 분석하고 어떻게 하면 개선할 수 있을지 등 많은 생각들을 하던 중 정규직으로 채용되었고, 현재는 레진코믹스에 경력직으로 채용되어 근무하고 있습니다.

 

 

  ● 학부 수업과 실무는 크게 연관이 없나요학부 생활 중에 능력을 키우기 위해서는 어떤 것을 하면 좋을까요?

 

  연관이 없다는 답을 듣고 싶으신 것 같습니다 (웃음). 물론 현업에서 쓰는 스킬들은 보통 일하면서 배우는 경우가 많습니다. 하지만 학부 수업이 실무에 도움이 되지 않는 것은 아닙니다. 생각보다 학교 수업에서 배운 것들이 쓰이는 경우가 많이 있습니다. 그리고 취직을 위해서는 실력을 쌓는 것이 굉장히 중요한데 이를 위해서는 하나라도 더 하려는 자세가 중요합니다. 실력을 쌓기 위해 좋은 것 중에 하나가 카피캣입니다. 본인이 만들고 싶은 서비스를 혼자서 구현해 보세요. 요즘에는 공공데이터 포털을 통해 데이터 원본 소스를 받을 수 있는데, 이런 데이터를 이용해서 자신이 분석하고 싶은 데이터를 로컬에 저장하시고 MySQL 등의 프로그램을 이용하여 시각화를 해보거나 웹 페이지를 구축해서 포트폴리오를 만들어보는 식의 다양한 방법으로 실력을 쌓으신다면 회사에 들어갈 때에 좋은 반응을 보실 수 있으실 거라고 생각합니다.

 

 

현실적인 조언을 해주시는 김재민 선배님

 

 

  ● 취직은 어떻게 하나요대기업은 석사나 박사를 많이 뽑던데, 스타트 업도 그런가요?

 

  대기업은 보통 공식 루트로만 채용하는 경우가 많습니다. 하지만 대기업이 아니라면 공식 루트로 채용하는 경우도 있지만 보통 30~50% 정도는 소개로 들어갑니다. 저도 소개로 들어간 경우가 많고요. 그리고 입사시에 대기업은 알고리즘을 보는 경우가 많은데 스타트 업은 실무를 많이 보는 편입니다. 구현 과제를 내주고 어떻게 수행하는지를 보는 편입니다. 그렇기 때문에 스타트 업은 실무 과제와 면접 과정을 통해서 채용한다고 할 수 있습니다. 그리고 대기업은 학점을 많이 보는 편이지만 스타트 업은 학점을 많이 보지 않기 때문에 오히려 프로젝트를 많이 해서 지원하는게 낫지 않을까 생각합니다.

 

 

  ● 진로는 어떻게 정하는 것이 좋을까요좋아하는 일이 없는데 어떡하죠?

 

  저는 만족도 = 좋아하는 것 + 조건(돈이나 환경)’이라고 생각합니다. 저도 실제로 좋아하는 일을 하고 있고 조건에도 만족하고 있습니다. 그래서 아침마다 회사에 가는 것이 기다려질 만큼 직업에 대한 만족도가 굉장히 높습니다. 하지만 저 공식도 실력이 좋을 때에 성립한다고 생각합니다. 실력이 좋아야 자신이 좋아하는 것을 할 수 있고 좋은 조건에서 일할 수 있기 때문입니다. 좋아하는 일이 없는 이유는 좋아하는 걸 해볼 만큼의 경험이 없기 때문입니다. 무엇이라도 해봐야 좋아하는 것을 찾을 수 있다고 생각합니다.

 

 

특강을 해주시는 선배님과 열심히 듣는 학우들

 

 

  김재민 선배님께서는 좋아하는 일을 찾아서 그와 관련된 실력을 키우라는 조언을 해주시면서, 학우들의 여러 가지 질문에 구체적인 답을 해주셨습니다. 어디에서도 들을 수 없었던 현실적인 조언까지 해주시면서, 학우들이 미래를 위해 어떤 준비를 해야하는지 알려주셨습니다. 데이터 분석을 통해 개선할 수 있는 방향을 찾는 일을 하는 비즈니스 데이터 분석가에 관심이 있다면, 본 강연을 해주신 선배님의 조언을 통해 도움을 받아 꿈을 향해 나아가시기 바랍니다.

 

 

 

 

 

기사 작성 : 최해민 기자(haemin0128@naver.com)

사진 촬영 : 김수연 기자(syd0269@naver.com)

 

편집 : 최유진 미디어팀장(barbby20@naver.com)

최동인 편집팀장(cdi1996@naver.com)

김수연 국장(syd0269@naver.com)

 


관련사진  l 작은 사진을 클릭하시면 큰 사진을 보실수 있습니다.
데이터 분석에 대해 설명해주시는 김재민 선배님
데이터 분석에 대해 설명해주시는 김재민 선배님