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소개

데이터 엔지니어링에 관심 있는 데이터 분석가

데이터에서 눈에 띄는 경향이나 인사이트를 발견하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 그럼에도 도메인 지식과 분석 지식을 짜내어 유의미한 결과를 발견하는 것만큼 짜릿한 일이 없다고 생각합니다. Data Mining! 말 그대로 데이터에서 보물을 캐 내는 것을 좋아합니다.

하지만 데이터를 분석하기 전에, 데이터가 먼저 준비되어야 합니다. 어떤 데이터를 활용할 수 있는지, 데이터의 구조와 관계는 어떠한지를 모두 파악해야 합니다. 분석 업무에서 데이터 엔지니어링의 중요성을 느껴 관심을 갖고 공부하고 있습니다.

타임라인

  • 대학 시절까지 (~2018년 6월)
    • 고등학교 때까지는 생명과학 연구원을 꿈꿨습니다.
    • 생명과학과 입학 후 전공 과목을 몇 개 듣다 보니, 실험보다는 DNA, 단백질 등 생명 데이터를 분석하는 데에 관심이 생겼습니다.
    • 통계학 복수전공을 시작했고, 생물정보학 대학원 인턴도 경험했습니다.
      • 1학년 때부터 생명과학이라는 분야가 수학과 통계를 좋아했던 저와는 맞지 않는 것 같다고 느꼈지만, 이 때 통계/데이터 분석 쪽으로 본격적인 전향을 결심했습니다.
      • 세상에 분석할 것이 얼마나 많은데, 꼭 생명과학이어야만 하는가? 라는 생각이 들었습니다.
    • 이후 통계 공부에 집중하기로 했고, 부족한 데이터 분석+전산 지식을 갖추기 위해 국비지원 코딩학원(웹개발 및 머신러닝)에도 다녔습니다. 관련 자격증도 따고 제가 어떤 일을 하고 싶은지, 할 수 있는지 고민한 시기였습니다.
  • 졸업 이후 (~2020년 2월)
    • 제약회사 마케팅인턴 으로 사회생활을 시작했습니다.
      • 코딩학원에 다니던 시절, 이커머스 데이터 분석 공모전에 나가고 나서 데이터 기반 마케팅 이 하고 싶어졌습니다.
      • 다양한 직무 중 데이터 분석 및 정리 에 끌려 지원했고, 마케팅에는 일천했지만 합격하게 된 이유가 데이터에 강점이 있어서라고 생각했습니다. 하지만 생명과학과여서 붙었다는..
      • 데이터를 활용하는 업무는 생각보다 적었습니다. 아쉬웠지만 월간 보고서를 위한 데이터를 업데이트하고, 통계청 데이터를 수집하는 업무는 즐겁게 했습니다.
      • 어떻게든 데이터 분석을 하고 싶어서 마케팅 판촉물 택배 장부, 업무 진행 상황 등을 엑셀 파일로 정리하여 데이터처럼 구조화 하기도 했습니다.
    • 이후에는 광고 대행사에 데이터 분석가 로 일했습니다.
      • 머신러닝을 사내 데이터에 적용시켜 보고자 Kaggle 스터디도 꾸준히 참여했고, 다른 사람들의 Kernel을 참고하여 지식을 쌓았습니다.
      • 광고주 회사의 사용자 개개인 데이터를 분석할 수 있을 것 같아서 입사했지만, 활용할 수 있는 것은 광고 데이터가 주였기에 아쉬웠습니다. 그래도 통합 YouTube 데이터(Google Ads 광고 데이터 + Google Analytics + YouTube API)를 최대한 활용하여 분석 결과를 이끌어냈습니다.
      • 또한 같이 일하는 퍼포먼스 마케터들에게 데이터로 어떻게 일을 할 수 있는지 알려주려고 노력했습니다. 백그라운드가 전혀 다른 분들과 데이터로 이야기하기 위해 사내 데이터 교육을 진행하기도 했고, Google Analytics를 먼저 공부하여 기술적으로 어떻게 비즈니스에 활용할 수 있을지 고민해 보기도 했습니다.
  • 이후 (2020년 3월~)
    • AWS를 이용한 데이터 엔지니어링에 대해 공부했습니다. 아티스트를 입력하면 관련 아티스트를 추천해 주는 챗봇을 통해 데이터 처리를 자동화하고 효율을 높이기 위한 방법을 익혔습니다.
      • 웹 개발을 하며 DB를 구성해 본 적은 있지만, 실제로 여러 데이터를 통합하여 분석해 보니 데이터 엔지니어링을 공부해야 할 필요를 느꼈습니다.
      • 데이터의 양이 적을 때에는 엑셀 파일을 다운받아 분석할 수 있지만, 많아질 경우 데이터 ETL 파이프라인을 만들어야 합니다.
    • 8월부터는 추천 방법을 고도화하기 위해 추천 시스템에 대해 공부하고 있습니다. 모델링은 결국 실제 서비스 적용으로 이어져야 합니다. 그래서 추천 알고리즘을 데이터 처리 관점에서도 바라보고 있습니다.
    • 여러 공부를 하던 중, 12월에 우리카드 디지털 직무에 합격하여 데이터 사이언스팀에서 일하고 있습니다. 앞으로 어떤 방향으로 학습을 할지, 어떤 포스팅을 할지 고민 중입니다.

TMI

  • 직업이 자신의 가치를 증명할 수 있는 자아실현의 수단이라고 생각합니다.
  • 숫자에 강합니다. 어릴 때부터 음식점에서 밥값 계산을 먹기도 전에 암산으로 완료했습니다.
  • 대학생 때는 밴드에서 드럼을 쳤습니다.
  • 종목 가리지 않고 스포츠 보는 것을 좋아합니다. 특히 올림픽, 월드컵 등 국제대회 기간이 되면 네이버 스포츠를 열심히 서핑합니다.
  • 웨이트에는 취미가 없지만, 축구는 정말 좋아합니다. 축구로 본의 아니게 유산소 운동을 많이 했더니 달리기도 재밌더라구요. 10km 마라톤 대회에서 53분을 기록한 적도 있습니다. 어릴 때는 그냥 재밌어서 했지만 요즘은 이렇게라도 운동하지 않으면 몸이 나빠지는게 느껴져서 꾸준히 하고 있습니다.