[2주차] 취업을 위한 이력서와 경력 만들기

#2주차 과제

4월 5일 저녁 7시에 진행된 2주차 세션의 과제는 가상 이력서를 작성해보는 것이었다. 먼저 내가 작성한 가상 이력서의 링크를 첨부하고, 가상 이력서 작성에 대한 세션 내용과 함께 나는 어떻게 작성했는지 써 보고자 한다.

데이터 분석가 희망 이력서

 

<이력서 작성하기>

• 지원 포지션을 정확히 정의할 것

#1. 채용 공고를 찾아보고 분석하기-구글로 검색!

 

내가 찾아본 채용 공고 몇 가지이다.

[당근마켓] https://www.wanted.co.kr/wd/65223
[프레시코드] https://www.wanted.co.kr/wd/84068
[넥슨코리아] https://www.wanted.co.kr/wd/48892
[콘텐츠웨이브] https://www.wanted.co.kr/wd/77539
[무신사 솔드아웃] https://www.wanted.co.kr/wd/90334

 

#2. 자주 등장하는 필수 요구 사항 및 우대 사항 나열

• A/B 테스트 설계 및 결과 분석을 하고 프로덕트에 기능 적용 경험
• SQL을 통한 데이터 정제 및 가공, 분석 경험
• Python을 통한 데이터 분석 및 모델 개발 경험
• A/B 테스트, 앱 분석 툴을 기반한 분석 및 Insight 도출 경험
• 시각화 툴을 활용한 대시보드 설계 경험

 

#3. 잘 모르는 것이 있을 때는 무엇인지 조사하기

• A/B 테스트: A/B 테스트는 데이터를 근거로 하는 대표적인 정량적 테스트 기법이다. 일부 사용자에게 A에 해당하는 기능 혹은 디자인을 보여주고, 다른 사용자에게는 B에 해당하는 기능 혹은 디자인을 보여주고, 두 그룹의 데이터를 비교 분석하는 것이다. 이를 토대로 더 좋은 결과가 나왔거나 유의미한 결과를 보여주는 것을 채택하여 제품에 적용하는 것을 말한다.

*출처는 아래 글이며, A/B 테스트의 자세한 설명과 설계 방법에 대해 잘 나와 있어 첨부합니다.

A/B Test, 강력한 제품 검증 도구 : 네이버 포스트 (naver.com)

 

• 인사이트(Insight) : 사전적 의미로는 '통찰력', 데이터 분석에서는 '빅데이터를 통해 창출되는 지식'을 의미한다. 이를 통해 한 단계 더 나은 의사결정을 하여 새롭거나 더 나은 가치를 만들 수 있다.

*참고하면 좋은 글: [Data Science] 인사이트(Insight)! 다시 기본으로 · TheoryDB

 

• 가상(희망) 이력서 작성법

- 공개된 장소인 Github에 쓰는 것이 좋다
- 한눈에 들어오게 간추려라
- 최상단에는 이메일, 블로그 주소, 깃헙 주소 쓰기
- 자소서는 필요없음
- 아직 경험이 많이 없기 때문에 갖고 싶은 스킬 위주로 작성하기(희망 사항은 별도로 마킹하고 이를 명시하기)

 

• Github에 직접 블로그 구축도 가능하다

# hugo나 jekyll을 이용

# 블로깅과 잔디 심기를 한 번에!

# 하지만 댓글 시스템, 방문자 분석, SEO를 직접 구성해야 하는 번거로움이 있음

 

• 블로그도 이력서에 추가가 가능하다

# 논문 리뷰

# 특정 주제에 대한 Deep Dive

# 명령어만 나열하는 것이 아니라 생각이 들어가야 함

# 처음에는 질보다 양! 시간을 많이 들여서 많이 써 보기

 

<이력서에 넣을 경력 만들기>

#1. 책 읽기나 온라인 강의의 경우

• 책이나 강의 내용으로 미니 프로젝트 진행하기
• 블로깅+소스코드
• 출처 밝힐 것!

#2. AWS 유저 그룹에서 발표하기

• 취준생도 많지만, 좋은 인재를 데려가려는 CTO도 다수 활동 중이다!
• 다른 사람들의 발표를 많이 들어볼 것
• 발표 전에 리허설을 해볼 것

#3. 워크숍 진행하기

• 다양한 워크숍 콘텐츠들이 있다
• 배우고자 하는 기능명을 넣어서 검색해 보기-키워드!

#4. 스터디

• 발표 많이 하기
• 자기 발표는 녹화해서 확인해보기

 

<Github 잔디 심기>

• 주력 언어를 선정하기! - 데이터 직군은 Python과 SQL

 

#2주차 세션을 마치고

  가상 이력서를 작성하면서 내가 해야 할 일과 갖춰야 할 기술들을 정리할 수 있어서 좋았다. 데이터분석가는 파이썬과 SQL 같은 언어만 잘하면 된다고 생각했는데, BI와 시각화 툴 사용 경험을 요구하는 곳도 많다는 걸 알았다. 도현 님의 세션이 끝나고 스터디원 황진성 님의 발표도 들었는데, 입학 후 처음 1년은 허비했지만 군대에서부터 지금까지 공부와 스터디를 뭐라도 많이 해 본 결과 인턴도 하고 자신의 진로를 찾게 되었다는 이야기가 나에게 동기 부여가 많이 되었다. 나도 올해에 처음으로 스터디도 참여하고 슬랙이라는 것에도 가입해보면서 새로운 경험을 많이 했다. 앞으로도 뭐라도 해 보면서 경험과 실력을 쌓다 보면 기회가 올 것이라고 생각한다.

  그리고 이 동아리 내에 있는 SQL 스터디 그룹에 참여하여, 12일 첫 OT를 시작으로 활동할 예정이다. <데이터 분석을 위한 SQL 레시피> 책을 바탕으로 발표를 하면서 진행한다고 한다. 동아리에서 추천한 책이라 나중에 책 내용을 블로깅해 보려고 했는데 스터디에서 이 책으로 한다고 해서 잘됐다고 생각했다. AWS 워크숍 진행을 목표로 한다는데, 정말 좋은 경험이 될 것 같다!