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문과 졸업하고 연봉 1억 데이터분석가로 성장한 비결을 공개합니다.
[인터뷰 내용]1. 문과에서 코딩 공부했던 이유
2. 학벌이 낮아도 금융권 데이터분석 취업이 가능한 이유
3. 20대 후반 ~ 30대 초반도 취업에 불리하지 않은 이유
4. 취업 합격 핵심 꿀 Tip
메타코드는 \”4차산업 커리어는 메타코드와 함께\” 라는 슬로건을 바탕으로
\”5천만 전국민 데이터/코딩 역량 강화에 기여하고자 합니다\”
따라서 모든 데이터/코딩 강의는 무료로 오픈될 예정이니,
대학생, 직장인 분들께서는 꼭 위 강의들을 통해 도움을 받으셨으면 합니다.
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[Review] 데이터분석가 재취업 후기 – velog
‘라는 좋은 평가를 내려주셔서 기분이 좋았다. (식자재 대기업) 서류-AI역검-실무면접-임원면접 헤드헌터를 통해서 지원. 해당 기업은 매점 데이터 분석을 …
Source: velog.io
Date Published: 12/22/2022
View: 1296
[후기] 문과생 데이터분석가의 7개월 간의 재취준 회고 – Dasol Kim
면접 말미에 혹시 같이 일한다고 했을때 우려되는 점을 여쭈어보았는데, 요지는 내가 사고방식 자체가 데이터 분석에 특화되어있는 사람이 아니라는 점 …
Source: scarletds-kim.medium.com
Date Published: 3/21/2021
View: 1806
통계학과(이공) 취업 후기 – 이타적 이기주의
외국계 인턴 2회 (금융 컨설팅 펌 계리팀, 데이터 분석 컨설팅 펌 기술지원팀). 전체 학점 3.83/4.3 (4.00/4,5). 전공 학점 4.13/4.3 (4.34/4.5).
Source: hy-gge.tistory.com
Date Published: 5/20/2022
View: 7833
데이터 분석 면접 잘 보는 법 | 잡코리아 취업톡톡
연세대학교 | 빅데이터·AI(인공지능) | 안녕하세요저는 통계학과 졸업하고 학사 출신에 데이터 분석 학원 수료해서 python, r,…
Source: www.jobkorea.co.kr
Date Published: 1/18/2021
View: 3407
2021 상반기 취업준비 후기 및 합격 ! – 하고싶은거하는사람
다행히 1분기에 LG이노텍, 넥슨, KB손해보험, KB생명보험 등 제가 도전해볼만한 기업들 공고가 올라왔습니다. 넥슨(게임 데이터 분석, 채용 전환형 인턴).
Source: statinknu.tistory.com
Date Published: 6/5/2021
View: 4989
[2021 상반기] CJ올리브네트웍스 데이터분석 과제테스트 후기 …
CJ올리브네트웍스 서류 합격 후 인적성에 응시하게 되었다. 채용 전형을 여러번 접하다 보면, 요즘 ‘데이터 분석 과제테스트’를 응시하는 회사가 많아졌다 …
Source: didu-story.tistory.com
Date Published: 4/13/2021
View: 9208
데이터 엔지니어 면접 후기
제가 본 바로는 어떤 데이터 분석가가 필요한지는 기업마다 정의가 조금씩 달랐습니다. Data Analyst 직군 면접에서는 실제로 데이터 분석을 하고 결과를 …
Source: 42place.innovationacademy.kr
Date Published: 5/29/2022
View: 3531
[후기] 주니어 데이터 분석 직군 이직 후기 (필살기 쌓기/ 노션 …
인서울 4년제 대학에서 산업공학을 전공했다. 누구나 알만한 대기업 그룹사이나, 누구도 모르는 계열사에서 칼 취업해서, 약 2년 근무했다. 데이터 …
Source: sinagil.tistory.com
Date Published: 5/8/2022
View: 4760
[Interview] Data Analyst (데이터 분석가) 직무 면접 후기
A, B, C 라는 데이터가 존재한다, 어떤 분석을 해볼 수 있을 것 같은지? 포트폴리오 …
Source: geniewishescometrue.tistory.com
Date Published: 10/20/2021
View: 3245
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주제에 대한 기사 평가 데이터 분석 취업 후기
- Author: 메타코드M
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- Date Published: 2022. 2. 14.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=WBFPV0uPr_E
통계학과(이공) 취업 후기
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취준후기 정리가 다 되어서 올립니다! 많은 분들께 도움이 되길 바랍니다. 댓글로 원하는 기업 후기 달아주시면 상세하게 포스팅 하도록 하겠씁니다~~~~
스펙 : (통계 -이공)
오픽 IH / 토익 830
외국계 인턴 2회 (금융 컨설팅 펌 계리팀, 데이터 분석 컨설팅 펌 기술지원팀)
전체 학점 3.83/4.3 (4.00/4,5)
전공 학점 4.13/4.3 (4.34/4.5)
싱가폴 NTU 교환학생(컴공)
학회 1년 , 블로그 1년, 학생회 3년
자격증 : 정보처리기사, ADSP, SQLD, SAS Certified Advanced Programmer
공모전 수상
– SAS 분석챔피언십 입상 [개인화 추천알고리즘]
– 데이터 청년 캠퍼스 장려상 [전기차 인프라 수요예측 및 입지 추천]
– 삼성 투모로우 솔루션 TOP20 [AI 피부질환 진단기]
– 빅콘테스트 최우수상 [항공기 지연예측]
– 교내 스피치 공모전 우수상
– 교내 학습사례 공모전 우수상
[상반기] – 인턴 병행
서류 탈 (4/13) : 현대 오토에버(AI), 롯데백화점(빅데이터), 신한은행(ICT), 우리은행(디지털)
서류 합 (9/13) : LG CNS(빅데이터), 카카오뱅크(리스크 관리), 한미약품(데이터 분석), NH투자증권(디지털), 네이버(개발), 현대카드(데이터분석), SK C&C(데이터 분석), IBK 기업은행(디지털), 삼성전자(평가 및 분석)
필기 탈 (5/7) : SK C&C(SKCT), NH투자증권(NCS), 네이버(코테/불참), IBK 기업은행(NCS), 삼성전자(GSAT)
필기 합 (2/7) : 현대카드(HMAT), LG CNS(LG-Way)
1차 면접 탈 (2/3) : 현대카드 (논리 면접), 한미약품 (AI 면접)
1차 면접 합 (1/3) : 카카오뱅크(코딩 테스트 + 직무 면접)
2차 면접 탈 : 카카오뱅크
최종 탈락 : LG CNS
[하반기]
서류 탈(15/25) : 카이스트 대학원(인공지능학과), LG 전자(빅데이터) , LG U+(빅데이터), 포스코(AI), 하나은행 (디지털), 롯데백화점(빅데이터), 한화에너지(빅데이터), 신한은행(수시채용/ICT) ,아시아나(통계), 농협은행(디지털), 신한금융투자(디지털), DB손해보험(경영지원), SSG.COM(데이터분석), 현대해상(통계), 한화생명(글로벌 신사업)
서류 합 (10/25) : 삼성전자(평가 및 분석), SK C&C(데이터 분석), 대한항공(일반직), 신한카드(데이터 사이언스), 국민카드(일반), 우리은행 (디지털), IBK 기업은행 (디지털), 기아자동차(수시채용/해외 분석), 현대모비스(수시채용/공급망 관리), 교보생명(디지털)
필기 탈(4/8) : SK C&C(불참), 신한카드(NCS), 국민카드(NCS), 기아자동차(코딩 테스트)
필기 합(4/8) : 우리은행(NCS), 기업은행(NCS), 삼성전자(GSAT), 교보생명(NCS)
1차 면접 탈 (2/4) : 대한항공(토론/인성), 현대모비스(직무/인성)
1차 면접 합 (2/4) : 우리은행(토론/PT/역량), 기업은행(토론/개인PT/팀PT/역량/체육대회/인성)
최종 탈락 (1/5) : 교보생명(불참)
최종 합격 (4/5) : 삼성전자,기업은행, 우리은행, 성균관대학교 대학원 (인공지능학과)
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+ 취업에 준비된 사이트
기업분석
★★★캐치 – https://www.catch.co.kr/Comp/AnalysisComp
★잡플래닛 – https://www.jobplanet.co.kr/welcome/index_new
유용했던 취준 플랫폼
★★★자소설닷컴 – https://www.jasoseol.com
★독취사 – https://cafe.naver.com/dokchi
★독금사 – https://cafe.naver.com/dokkm
자료공유 오카방/블로그
★금융 디지털/IT 취준방 – https://open.kakao.com/o/gAIVBaGb
데이터분석/머신러닝 QnA – https://open.kakao.com/o/gcaPzHr
개인 후기 블로그 – https://blog.naver.com/statpark1014
★기업 지원 팁★
1. 채용 사이트에서 채용 일정 확인
2. 기업 확인 및 직무 기술서 확인
3. 내가 하고 싶은 업무와 일치하면 자소설닷컴의 ‘지원하기’를 통해 자소서 항목 확인
4. 잡플래닛을 통해 기업 문화와 연봉 수준 확인
5. 캐치 사이트+Dart재무재표 등을 통해 기업분석
6. 자소서 작성
★취준 팁★
1. 체력을 위해 운동을 병행할 것
2. 너무 스터디에 의지하지 말 것
3. 칭찬만 하는 스터디는 과감히 그만둘 것
4. 방학 때는 공모전, 자격증 취득, 국비교육을 통해 공백기를 매울 것
5. 신촌, 안암 등에서 있는 ‘캐치 카페’는 취준생을 위해 무료로 공부 장소와 커피를 제공함
6. 가고 싶은 기업의 채용설명회는 되도록 참석할 것
+자주 받은 질문
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Q. 지방에서 취준을 해도 되나요?
A. 무조건 서울이나 수도권으로 옮기시기 바랍니다. 저는 스터디를 굉장히 많이 했었는데, 스터디원을 구하는 것부터 자료를 얻는 것 까지 지방과 서울은 비교할 수가 없습니다.저는 고향이 지방임에도 서울에 자취방을 구하고 취준을 했습니다.
Q.스터디는 어디서 구하셨나요?
A.주로 자소설 채팅방, 오픈카톡방, 독취사, 독금사에서 구했습니다.
Q. 서류 지원은 몇 개정도가 적당할까요?
A. 지원 수 보다는, “내가 이 기업에만 최종합격 했을 때 취준재수를 하지 않고 다닐 수 있는가” 라는 기준으로 지원 하시기바랍니다. 저 또한 지원한 기업을 보면 전부 한번 쯤 들어봤을 기업만 지원했습니다. (취준 2년까지는 눈을 낮추지 말라는 말이 있었습니다.)
Q. 사기업 인적성 스터디는 어떻게 하셨나요?
A. 스터디를 구하고 일주일에 2-3회씩 모여 모의고사 풀이 및 오답, 풀이법 공유를 하였습니다.
Q. NCS 스터디는 어떻게 하셨나요?
A. 스터디를 구하고 일주일에 3회씩 기업별 모의고사를 풀었습니다.
언어는 사이버 국가고시 민간경력채용 언어, PSAT 언어. 자료해석은 신헌 자료해석과 비타민 책. 응용수리는 맥 응용수리로 준비하였습니다.
Q. 공부량은 얼마나 되셨나요?
하반기 기준 전업으로 2달간 취준하였고, 하반기 상반기 합쳐서 30~40권 정도를 풀었습니다.
Q. 취준은 얼마동안 하셨나요?
2019 상반기, 2019 하반기 2학기 동안 진행했습니다. 상반기에는 인턴과 병행하느라 집중을 잘 못했습니다.
※ 취업 성공 과정을 공유합니다.
https://hy-gge.tistory.com/55
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데이터 분석 면접 잘 보는 법
Q 데이터 분석 면접 잘 보는 법
안녕하세요
저는 통계학과 졸업하고 학사 출신에 데이터 분석 학원 수료해서 python, r, sql, 웹 정도 할 수 있는 수준입니다.
그리고 자격증은 adsp, sqld을 가지고 있고 영어는 오픽 IL가지고 있습니다.
아무래도 통계학과라 그런 지 중소기업 면접은 잘 가는 편인데요.
그런데 다름이 아니라 면접을 가는 족족 떨어집니다.
제가 면접을 14번 봤는데 1차에서 12번 떨어지고 2차는 2번 떨어져서 총 14번 전부 떨어졌는데요.
면접에서 어떻게 어필을 해야 붙을 수 있는 건지 알려주시면 감사하겠습니다.
기업에서도 구인난이라고 하는데, 제가 느끼기에는 그렇지 않은 것 같네요ㅠ
만약 스펙이 부족한 부분이 있다면 찝어주시면 또한 감사하겠습니다.
감사합니다!
2021 상반기 취업준비 후기 및 합격 !
도입
제 블로그 취업준비 게시글에 관심을 가지고 찾아 주시고 연락을 주시는 분들이 많아, 2021상반기 취업준비 및 IBK기업은행 디지털 최종합격후기를 남깁니다.
은행권 디지털 준비 방향은 나중에 다른 게시글로 따로 작성해볼까 합니다.
궁금하신부분은 댓글로 부탁드립니다!
최종 결론은 젤 아래에 있으니 스펙이나 면접후기, 기업에 대한 인상이 안 궁금하신 분들은 제일 아래로!
스펙 및 경험
https://statinknu.tistory.com/27?category=883360
이전 게시글에 간단히 남겼었지만 다시 한번 정리해보자면
학교 및 교육
경북대학교 통계학 전공/ Business Intelligence 융합전공 (3.82/4.5)
한국데이터산업진흥원 빅데이터 청년인재 프로그램 고려대학교 과정
수상
빅데이터 청년인재 한국데이터산업진흥원장상 (2019)
빅콘테스트 빅데이터포럼의장상 (2017)
자격증
ADsP (2019)
SQLD (2020)
한국금융연수원 금융DT인증 시험 (2020)
Toeic Speaking 150/Lv6
직무관련 참여한 공모전 및 프로젝트 등
각종 교내 프로젝트
빅콘테스트 (2017 ~ 2019)
빅데이터 청년인재 (2019)
대구광역시 빅데이터 분석 프로젝트 학부 연구생 (2019)
중소기업 인공지능 연구소 인턴 3개월 (2020.02 ~ 2020.04)
교내 인공지능 대학원 프로그래머 계약직 5개월 (2019.10 ~ 2020.02)
한국IT비즈니스진흥협회 AI Huinno Academy AI 기본과정 조교 (2020)
Dacon “시스템 품질 변화로 인한 사용자 불편 예지 경진대회”
기타 활동
학생회장
교내 농촌 봉사활동
베트남 해외 봉사활동
2021 상반기 지원기업
전부 다 말하는건 의미가 없을 것 같고 면접 봤던 기업, 가고 싶었던 기업들에 대해서만 시간순에 따라 정리하겠습니다.
1분기
작년 하반기 삼성화재 데이터 분석에 떨어진 이후로 반성을 많이하고 면접도 좀 더 철저히 준비하고 부족한 역량을 채워야겠다고 생각했습니다.
다행히 1분기에 LG이노텍, 넥슨, KB손해보험, KB생명보험 등 제가 도전해볼만한 기업들 공고가 올라왔습니다.
넥슨(게임 데이터 분석, 채용 전환형 인턴)
데이터 분석 경진대회에 워낙 여러번 참여해왔고, 이런저런 데이터를 많이 다루어본덕에 넥슨 데이터분석 직무의 필기전형인 데이터분석 테스트는 자신이 있었습니다. 실제로 면접까지 갔고, 1시간 30분에 가까운 긴 면접이후에 느낌은 좋았으나 최종 탈락하였습니다
LG이노텍(DX, 채용 전환형 인턴)
중소기업 인턴, 인공지능 연구소 계약직 당시에도 이미지 데이터와 CNN을 다루었기 때문에 LG이노텍 DX파트가 추구하는 바와 잘 맞다 생각했습니다. 하지만 면접에서 저를 제대로 어필하지 못했고 면접에서 탈락하게되었습니다.
KB손해보험(데이터)
코딩테스트 실력도 어느정도 올라와서 수월하게 필기를 통과하고 면접을 진행했습니다. 지난해 다른 대형 보험사에서 떨어진 경험이 있는데도 면접을 제대로 준비하지 못한것 같았습니다. PT면접에 몰두하였지만 제가 느끼기에 PT면접으로는 다른 지원자와 별다른 차별점을 두기 힘들었고 그 후에 문답식 질문에서 제대로 답변하지 못해 탈락을 직감했습니다. 제 준비가 부족한 것도 있었고 다대다면접에 익숙치 않아 제 역량을 어필하기가 쉽지 않았던 것 같습니다.
KB생명보험(디지털)
디지털 직무 필기에 경제와 관련된 문제만 엄청 나와서 탈락을 직감했지만 운 좋게 필기를 통과했습니다. 하지만, 역시 다대다 면접에 익숙치않아 저를 잘 어필하지 못했고 회사가 추구하는 방향이 제가 원하는 방향과 다르다는 것을 면접시점에서 느낄 수 있었습니다.
다대다 면접을 처음 접하면서 제 면접준비가 많이 부족하다는것을 확실히 깨달았습니다. 저는 생각보다 제 자신을 어필하는 능력, 포장하는 능력이 부족한 사람이라는걸 알 수 있는 좋은 기회였습니다.
내 경험, 스펙이 다른 사람보다 좋은 것 같은데도 불구하고 그런 스펙한 줄 보다 말한마디 한마디에 갈리는게 면접이라는것을 깨달았습니다.
신입이기 때문에 그 경험을 통해 무엇을 느꼈는지, 회사에 어떻게 기여할 수 있을지 고민해보는 것이 굉장히 중요하겠다 라고 생각되었고 그에 따른 기업조사 및 회사와 내 경험의 매칭이 면접준비에 주가 되어야겠다고 생각했습니다.
2분기
1분기에 면접을 여러번 본게 오히려 저 개인적으로는 +요인이 되어서 돌아왔다고 생각합니다. 1분기에 면접을 보고 깨달은 것을 토대로 좀 더 철저하게 준비하였습니다.
SSAFY – 면접일정 중복으로 면접불참
한국지능정보사회진흥원 – 면접일정 중복으로 면접불참
한국부동산원 – 최종탈락
GS Shop (AI-데이터분석, 채용전환형 인턴) / 최종면접 불참
전형은 서류 – 데이터분석 테스트/SQL테스트/인적성 – 실무면접 – 인성면접 입니다. 데이터분석, SQL, 인적성을 한번에 요구합니다.. ㅎㅎ 다행히 세 부류의 시험 모두 경험이 있었고 어느정도 자신은 있었습니다. 데이터분석 테스트때 시간을 2시간 밖에 안주는데 EDA에 너무 몰두한 나머지 예측결과를 제출하지 못했지만 다른곳에서 점수를 많이 얻어 필기를 패스 할 수 있었던 것 같습니다.
신체검사와 최종면접을 앞두고 한국조폐공사 합격을 확인하여 최종면접에 불참하였습니다. 굉장히 좋은 인상을 받은 회사입니다. 아직도 기억나는게 회사의 슬로건이 Data and Human insights 입니다. 비즈니스 의사결정이 데이터로부터 나오는 회사이고 데이터 분석가로서 또는 AI/머신러닝 엔지니어로써 굉장히 매력있는 회사라고 생각합니다.
실제로 실무면접때 뵈었던 데이터 사이언스팀 팀장, 팀원 분들과 면접을 보면서 딱딱한 면접이 아닌 의사소통이 되는 면접이었고 제가 밟아온 길을 굉장히 잘 이해한다는 느낌, 제가 회사에서 하려는 일을 하고 있다는 느낌을 받았습니다.
만약 인턴전형이 아니었다면 최종면접까지 참석했을것이라 생각합니다.
DGB대구은행 (디지털, 채용전환형 인턴) / 최종합격, 전형포기
전형은 서류 – 코테 – 필기 – 면접 입니다. 코테는 자신있어서 쉽게 통과할 수 있었고 필기는 CS지식에 자신이 없었지만 배수가 그렇게 높지않아 운 좋게 붙을 수 있었습니다.
제가 사는 지역이 대구이다보니 연고지 측면에서 굉장히 매력있는 회사이고, 실제로 DT가 활발하게 진행되어있는 회사, 연봉이 쎈 회사라는 이미지가 강했습니다. DGB대구은행 또한 인턴 전형이 아니었다면 고려했을 회사라고 생각합니다.
다만, IT와 개발과 달리 데이터 분석을 중요시하는 회사는 아니라는 인상이 조금 들었습니다.
한국조폐공사 (IT-빅데이터분석, 채용전환형 인턴) / 최종합격, 전형포기
특히, 공기업중에는 아마 유일하게 코딩테스트를 진행하는 기업입니다. 1차면접 전형도 제가 진행한 프로젝트를 가져와서 발표하고 질의응답 식으로 공기업 치고는(?) 굉장히 선진화된 채용 프로세스라고 생각하였습니다.
사실.. 입사지원할때나 전형을 진행하면서도 이런회사가 있다는 것만 알았지 어떤 직장인지는 잘 몰랐습니다. 나중에 알아보니 신의 직장이라는 별명이 있는 메이저 공기업이었습니다.
채용전환형 인턴이지만 전환율은 100%라고 생각하면되고, 워라밸과 공기업 대비 높은 연봉을 가지고 있습니다. 최근에는 현금 사용량이 많이 줄어들면서 적자가 나고 있지만 공기업이라 안정적이기도하고, IT직렬을 12명이나 선발하는 것을 보니 적극적인 DT를 진행 중 인 것으로 생각됩니다.
IBK기업은행 (디지털) / 최종합격
전형은 서류 – 필기 – 1차실기면접(코테,토론,인터뷰) – 2차임원면접 순입니다.
서류
자소서를 워낙에 많이 썼고, 작년 문항이랑 크게 다른게 없어서 금방 써서 냈던 것 같습니다. 배수는 70배수로 아마 작년에는 40배수였는데 더 많은 사람들에게 필기전형의 기회를 주려고 하는듯 합니다.
필기
거의 벼락치기로 공부했고 정말 운좋게 붙었습니다.
NCS는 1~2월에 2개월정도 공부했고 대신 Gsat, LG인적성 등을 공부했던게 도움이 좀 되었다고 생각합니다. 인적성 공부를 많이 하기도했고 활자 읽는것을 좋아하는 편이라 문제 푸는 속도는 느리지만 정확하게 푸는 능력은 있는 것 같습니다. 스터디 2개월 한것도 큰 도움이 되었고 시험 3~4주 앞두고 IBK 복원, 금융권 복원(더빅스터디)문제를 푼 것도 도움이 되었습니다.
전공은 정보처리기사 자격증은 없지만 자격증을 따려고 조금씩 공부해왔었고 시험 3~4주 앞두고 벼락치기를 했습니다. 같이 공부하는 친구의 도움을 많이 받았습니다. 저는 통계전공이고 데이터분석 쪽이라 Python, ML/DL, 데이터 마이닝 내용을 기대했는데 전부 CS문제라 많이 당황했습니다. 작년에는 그래도 문제가 섞여서 나왔었는데.. 그래도 벼락치기로라도 공부한 덕에 커트라인에 걸려 합격 할 수 있었습니다.
(나중에 면접때 아무거나 편하게 질문하라 하셔서 왜 이번에 데이터마이닝, 머신러닝 이런 문항은 안 나왔냐고 여쭤보니 의도한것도 아니고 별다른 이유는 없고 내다보니 그렇게 된거같다고 답주셨습니다 ㅎㅎ..)
1차면접
금융권을 보고 왔지만 은행면접은 또 처음이고 토론면접 또한 처음이라 경험자나 금융일반분들과 스터디를 하면 좋겠다는 생각을 했고 다행히 금융일반 2분, 저 포함 디지털 2명해서 총 4명이서 스터디 진행했습니다. 실제로 큰 도움이 되었고 저는 다른분들께 배우고 정보를 얻기만 한거같아 아직도 미안한 마음이 큽니다..
코테 – 토론 – 인터뷰 순으로 진행되었습니다.
코딩테스트
난이도는 중하~중 어려운 알고리즘은 없었습니다. 클라우드 플랫폼을 이용합니다.
토론
무난하게 진행되었습니다. 너무 욕심내서 자신의 주장을 하거나 자기 할말만 하기보다 다른 사람들의 의견과 맞추어가면서 좋은 결론을 찾아가는것이 좋다고 생각합니다.
인터뷰
편하게 자신의 경험에 대해서 이야기하고, 해당 경험이 어떻게 당행에 녹아들 수 있는지 왜 당행에 자신이 필요한지 잘 어필하는 것이 중요합니다. 디지털 직무는 기획인지 개발인지 데이터분석인지 노선을 확실히 정하고 가시는 것을 추천합니다.
2차면접
솔직히 2차면접은 잘 모르겠습니다. 아직도 잘 모르겠습니다. 면접관 4명, 면접자 6명으로 진행되었는데 제가 느끼기에는 6명에게 들어온 질문도 무난, 답변도 무난할 수 밖에 없는 내용이 많아서 차별점을 두기가 힘들지 않을까라는 생각이 들었습니다. 경쟁률이 1.5:1인 만큼 경쟁률이 세진 않습니다.
제 사견으로는 좋은 인상, 논리적인 답변이 중요하지 않을까.. 라는 뇌피셜 뿌려봅니다.
번외
블로그를 운영하면서 좋게봐주신 블록체인관련 스타트업 대표님께서 데이터분석가로 채용제안을 해주셨었습니다. 굉장히 매력적인 회사였고 미래에 크게 될 회사라는 인상을 받았습니다.
하지만 2차 코딩테스트 전형을 진행하면서 생긴 문제점이
– 데이터가 로컬에서 제대로 동작하지 않을만큼 컸습니다 – 그래서 Colab을 이용했는데 여전히 특정 전처리 과정에서는 메모리가 터졌습니다 – 그러면 메모리관리를 하면서 코딩을 진행해야하는데 제 역량이 그만큼은 되지 않았습니다.. – 과제 난이도 또한 제가 단기간에 하기에는 어려운 측면이 있었습니다.
이러한 이슈가 있었고, 긍정적으로 진행하고 있던 전형들이 있었기때문에 최종 면접 불참을 선택하였습니다.
요새 스타트업은 블로그, 링크드인, 페이스북 등을 통해서 채용을 진행하려고 합니다. 온라인 커뮤니티 활동을 하시는 것도 새로운 기회를 만들 수 있는 방법이라고 생각합니다. 🙂
**데이터 분석 취준에 대한 개인적인 생각
통계나 빅데이터 관련 학과를 전공하고 데이터 분석 쪽으로 취업준비하시는 분들은 모두 공감하실만한게
“할게 너무 많다!”라고 생각합니다.
프로그래밍만해도 알고리즘 코딩테스트, 데이터분석 테스트, SQL 테스트 회사마다 다 다르게 보거나 중복해서 보는 곳도 많고
필기시험은 정보처리기사기반 CS지식, 데이터마이닝, 머신러닝, 딥러닝, 통계지식, NCS, 인적성 등등
또 이게 끝이아니라, 결국 서류와 면접에서 어필하려면 데이터 분석 관련 경험, 빅데이터 다루어본 경험이 있어야하고 회사와 직무에 맞게 IoT 데이터, 금융 데이터, 이미지, 텍스트, 시계열 등을 다루어본 경험이 필요합니다.
취준하면서 해야할 것을 정리할때마다 진짜 한숨밖에 안나옵니다. 특히, 이쪽 분야는 석박사 우대가 꽤 많아서 학사졸업 입장에서 주눅이 들기도합니다. 그렇다고해서 학사로 길이 마냥 좁은것은 아닙니다. 많은 기업이 디지털, 데이터 분석 인력을 충원하려고 하고 있고 앞으로도 꽤 지속될 것으로 생각합니다.
저는 다행히 다양한 활동에 관심이 많아서 서류, 면접 소재로 쓸 재료들은 많이 있었습니다.
결론은 뭐냐면..
경험이 부족한 3-4학년 및 취린이
데이터 분석이 촉망받는 만큼 관련 프로그램이 정말 많습니다. 제가 참여했던 빅데이터 청년인재 프로그램부터 시작해서 각종 국비교육, SSAFY에도 빅데이터 관련 코스가 있고, 교육을 들으면서 여차하면 개발자나 데이터 엔지니어로 방향을 틀 수도있습니다. 그냥 다양한 경험을 하면서 어떤 길이 맞는지 고민해보고 진로를 정했다면 서류나 면접에서 쓸 소재를 만든다는 생각으로 다시금 경험을 쌓아나가면 좋을 것 같습니다.
본격적으로 취업준비를 하시는 분들
위에서 말씀 드렸듯이 해야할게 너무 많습니다. 근데 그만큼 한가지 직렬에 몰두하시는 분들 (예를들면 경영, 경제 분들)에 비해서 문제 난이도나 커트라인이 높다고는 생각되지 않습니다.
저처럼 여러 직종, 여러 기업에 난사를 하고자하시는 분은 전체적인 실력을 어느정도 쌓은 뒤에 해당 기업 필기시험을 앞뒀을때 벼락치기하는 것도 하나의 방법이라고 생각합니다.
하지만 특정 기업을 목표로 “선택과 집중”하시는 것을 추천합니다… (저처럼 하면 멘탈이 갈립니다)
면접이야기를 좀 해보면 주변 누구는 그냥 면접 한두번 보고 덜컥 붙는 분들이 있습니다. 정말 능력이 좋은사람일 수도 있고 운이 좋은 사람일수도 있습니다.
하지만 그게 본인일거라고는 생각안하시는게 좋습니다. 철저한 기업조사, 본인의 경험을 기업과 직무에 녹여내기, 포장하기(거짓말 하라는 말은 아닙니다!)를 통해서 면접을 “잘” 봐야합니다.
금융권 디지털/데이터 직렬 준비하시는 분들
코딩테스트와 SQL공부를 안하셨다면 당장 시작하세요.
공부하기 좋은 플랫폼은 프로그래머스, 구름, 백준이고 너무 초짜이신 것 같으면 코드잇으로가서 기초언어를 익힙시다.
저희가 글자보는 공부는 어린시절부터해와서 벼락치기로 어찌저찌 할 수 있어도 코딩테스트는 꾸준함과 정성이 들어가야합니다. 코딩테스트 전형보고 “아 다른곳 내지 뭐”하시면 기회는 절반으로 줄어들거에요.
실제로 작년 상반기, 올해 상반기 KB국민은행, 신한은행은 계속 , 기업은행은 1차면접전형에서 코딩테스트를 실시했습니다.
코딩테스트와 정보처리기사, 데이터분석 지식이 세 가지를 어느정도 실력으로 올려놓으면 면접까지는 수월하게 갈 수 있다고 생각합니다!
마무리
하고싶은 말이 많았는데 놓친부분들이 드문드문 생각나네요..
글을 쓰다보니 길어져서 여기까지만 적고 궁금하신 부분은 댓글로 남겨주세요 🙂
입행하면 연수후에 영업점근무할텐데 데이터분석 쪽으로 꾸준히 공부할거라
블로그 운영은 계속 할 생각입니다!
[2021 상반기] CJ올리브네트웍스 데이터분석 과제테스트 후기 (AI Engineer직무)
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시작하며
CJ올리브네트웍스 서류 합격 후 인적성에 응시하게 되었다. 채용 전형을 여러번 접하다 보면, 요즘 ‘데이터 분석 과제테스트’를 응시하는 회사가 많아졌다. 내가 쓴 회사들 중에서도 벌써 세 곳이나 일반 코딩테스트가 아닌, 데이터 분석 시험을 응시하고 있다. 하지만 일반 코딩테스트에 비해 연습할 길이 없고 정보가 많이 부족하여 작성하게 되었다. 많은 취준생들이 나의 글을 읽고 도움을 받길 기원하며, 시작!
1. 전형안내
서류 합격 후 약 1주 반…? 정도의 시간 후에 코딩테스트를 보게 되었다.
CJ올리브네트웍스의 AI 직무는 인성+데이터분석 과제테스트를 응시하는 것 같았다.
타 코딩 관련 직무는 인성+알고리즘 일반 코딩테스트를 응시했고, Finance Analyst 직무는 인성만 보는것 같았다.
아래 일정과 같이, 사전접속 후, 인성검사를 치르게 되고, ㄹ30분의 쉬는 시간 후에 과제테스트를 치루게 된다.
2. CJ 인성검사
인성검사도 ‘프로그래머스’에서 진행되었다. 약간 UI가 ‘마이다스 AI 역검’의 성향파악?? 그 UI랑 비슷했다. 프로그래머스 특유의 남색 배경에서 1~5 사이의 그렇다/아니다 를 대답하는 일반적인 인성검사였다.
그래도 특이한점은, 그 사람의 성향을 알아볼 수 있는 독특한 질문이 많았다. 단순히, ‘나는 화나면 소리를 지른다’ 이런 질문만 있는건 아니었고, ‘신입과 일하는걸 선호하는가?’, ‘나와 맞지 않는 사람과 일하는게 좋은가?’, ‘돈이 1000만원이 있는데, 친구와 어떻게 나눌것인가? 5:5? 2:8?’ 이런식의 성향을 확인할 수 있는 문제가 굉장히 많았다.
나또한 이런 문제들에서 깊게 고민했던 것 같다. (시간이 하지만 촉박해서 그리 깊게 고민하진 못했고, ,,, ㅎㅎ) 인성검사가 몇문제였는지는 기억이 나지 않지만, 문제가 꽤나 많았던 것 같다. 한시간이나 보니까….
어쩃든, CJ의 인성검사는, 이사람이 나쁜가 착한가를 따지는 것이 아닌, 진짜 CJ와 부합한가? 를 보는 인성검사라는 느낌이 강했다. 그래서 자신있게 Finance 직무는 인성만 가지고 합/불을 판단하나보다.. 라고 생각했다.
3. 데이터 분석 과제테스트
문제 구성과 시험 방식은 아래와 같다.
시험 툴 프로그래머스 (쥬피터 환경)
프로그래머스 (쥬피터 환경) 시험 방식 화면 녹화도 하고, 웹캠도 켜고, 지속적으로 관리자와 커뮤니케이션이 되는 환경이라 컨닝, 인터넷 검색 등은 절대 안된다.
화면 녹화도 하고, 웹캠도 켜고, 지속적으로 관리자와 커뮤니케이션이 되는 환경이라 컨닝, 인터넷 검색 등은 절대 안된다. 사용 가능 언어 Python3, R
Python3, R 시험 유형 데이터분석 2문제
우선 오피셜하게 주는 정보는 이정도 였다. 나는 이전에 ‘SK cnc’ 데이터 분석 시험을 본 경험이 있기에, 그냥 그 시험과 똑같겠거니~~~ 하면서 연습했다. (실제로도 굉장히 비슷했다.)
사실 문제에 대한 복기를 완료 해놓았지만, 자세한 언급은 문제가 되니, 데이터분석 테스트를 어떻게 준비했고, 어떤 팁이 있는지 위주로 포스팅 해보겠다.
3.1 데이터분석 연습, 어떻게 준비했나?
사실 기존에 AI, 데이터 관련 학과나 경험이 많다보면, 당연히 풀 수 있는 문제로 나온다. 기본적으로 프로그래머스 주피터 노트북에 내장되어 있는 sklearn 패키지를 가장 많이 사용하는것 같았다. (후기를 보아하니)
시험 방식은 데이터셋이 주어지고, 그냥 진짜 말그대로 데이터 분석을 수행하는 것이다. 한국에서 좀 유명한 데이터 분석 대회를 많이 오픈하는 ‘데이콘’에 참여해본 사람은, 아주 수월할 것이다. 데이터 분석을 하고, 원하는 형태에 맞게 submission 파일을 만드는 방식으로 출제된다. 나또한 데이콘에 참여했던 경험이 많이 있었기에, 수월하게 문제를 이해하고 최종 파일까지 만들어낼 수 있었다.
우선, 나는 어려운 공부는 하지 않았다. 주어질 수 있는 문제는 단 몇가지 뿐이라고 생각하고 공부했다. 대부분 데이터 분석의 가장 기초라 함은, 확률로 결과값을 내보내거나, 0/1로 분류하는 문제 이런게 나오지 않을까? 무조건이다.
따라서 나는 아래 ‘캐글’의 한 문제를 깊게 깊게 이해하고, 외우다시피 데이터분석을 수행해보고 시험에 응시했다.
https://didu-story.tistory.com/43?category=937100
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더불어 SKcnc에서 시험을 봤을 때, 데이터 EDA도 상당하게 중요한 부분을 차지했던것(?) 같아서, EDA를 하는 사소한 과정, 코드, 사소한 문법사항까지 모두 외우다시피 공부하고 들어갔다.
(실제로 정말 많이많이많이 도움이 되었다.)
나는 비록 여러가지 면접과 시험이 겹치면서 이 ‘수요예측’문제 하나만 공부하고 들어갔지만, 시간이 조금 여유롭고 준비가 충분히 되어있는 사람은 ‘수요예측’뿐만 아니라, 분류문제, 뭐 가격예측문제 등 다양한 데이터셋을 캐글에서 다뤄보고 들어가는 것을 추천한다.
3.2 데이터 분석 과제 테스트를 위한 꿀팁
1. 기본문법을 익히자
사실 인터넷없이,, 코딩을 수행하는 일은 없다. 따라서 데이터셋이 주어지고 그것을 인터넷을 참고하지 않고 그냥 쌩으로 데이터 분석을 수행하기에는,, 사실 기본적인 문법도 많은 영향을 준다고 생각한다.
뭐 여기정도까지 오신분들이면, for문 while문 등 다양한 기본문법은 알겠지만,, 간혹가다가 갑자기 ‘헉, 이거 내림차순으로 정렬 어케햇더라? sort? sorted?’, ‘헐 이거 null 처리 어떻게하지..’ 등 사소한 기본 문법사항? 이 기억이 안날때가 많다. (전 그랫습니다 ㅠㅠ) 따라서 나는 최대한 데이터셋을 EDA, 정제하는데 필요한 문법사항을 다시한번 익히고 들어갔다.
2. 하나만, 혹은 두세개만! 외워가자
나는 데이터의 형태가 어떻든, 그냥 ‘앙상블 모델’을 사용하자. 라고 머릿속에 박아버리고, Gradient 부스팅 모델 코드를 외워갔다. ㅋㅋㅋㅋㅋ 이런식으로 데이터셋이 어떻든, 자신이 외운 모델을 사용해서 그냥 분석을 수행해버리는 경우도 합격에 높은 영향을 준다고 생각한다.
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
이거 위에 GradientBoostingClassifier 인데, Classifier 안써서 진짜 15분정도 골머리쌋었다 실제로 시험에서.ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ인터넷 검색이 안되다보니 이런 사소한것들이 걸림돌이 된다. 따라서 이런 기본적인 것들은 그냥 통으로 외워가자!!!!
3. Pandas 장인이 되어보자
데이터 분석을 수행하는 사람은 무조건,, 데이터프레임으로 모든 데이터를 다루게 된다. 그만큼, 이번 시험에서는 데이터프레임을 어떻게 이리저리 저쪽으로 이쪽으로 굴리느냐 이런것들이 합격의 포인트가 되었던것 같다. 실제로 Group by 하는 방법이나, DataFrame의 인덱스를 다루는 방법이나 등등 여러가지 데이터프레임을 다루는 기본적인 문법을 무조건 외우고 익히고 들어가자. 나도 merge, join, concat 등 pandas에서 지원하는 자주쓰는 메소드들을 거의다 외우고 한번씩 더 복습하고 시험에 응시했다.
4. 결과는?
결과는 합격이다. SKc&c에서 떨어졌던 것을 기반으로 철저하게(?) 준비했더니, 결과는 합격이었다. 문제는 전혀 어렵지 않았고, 저런 기본적인 것들이 나의 발목을 붙잡았었기에, pandas를 열심히 외우고 모델을 열심히 외워갔더니 좋은 결과가 나왔던 것같다 ㅋㅋㅋ…
하나 더 팁을 주자면, SK c&c, 현대카드, CJ올리브네트웍스 세 개의 회사 모두 비슷한 형태로 나온다. 따라서 데이터분석 과제테스트를 이렇게 대비 해놓는다면, 다음 데이터분석테스트는 껌이된다는 사실! 실제로 CJ에서 합격하고 현대카드에서도 코딩테스트 합격을 받았다♥
추가로, 1차면접 후기가 궁금하다면 여기로 ▼▼▼▼▼
https://didu-story.tistory.com/140
마무리
공부한 결과가 그대로 나오니 너무 행복했다. 일반 적성시험 같은 경우는 내가 열심히 한다고 해도 결과가 제대로 나오지 않는 경우도 많았는데, 역시 코딩은 정직한 것 같다. 많은 사람들이 나의 글을 보고 데이터분석과제테스트에 대해서 많은 정보를 얻어갔음 좋겠다. 취뽀하는 그날까지 화이팅
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[후기] 주니어 데이터 분석 직군 이직 후기 (필살기 쌓기/ 노션 포트폴리오 / 회사 선택 기준/ 면접 팁)
소 뒷걸음치다가 쥐를 잡은 것이 아닐까 싶지만, 어쨌든 이직 후기를 적어본다. 미래의 나를 위해.
간단한 자기소개
인서울 4년제 대학에서 산업공학을 전공했다. 누구나 알만한 대기업 그룹사이나, 누구도 모르는 계열사에서 칼 취업해서, 약 2년 근무했다. 데이터 분석 직군으로 입사했으나, 그냥… 다양한… 일을 했다. 이직한 회사는, 누구나 알만한 대기업 그룹사에, 누구나 아는 계열사이다.
이직 준비 계기
첫 직장은 데이터 분석가로 취업 시 피해야 할 직장 No.3에 모두 해당되는 곳이었다.
1) 데이터가 없는 회사
2) 상급자가 분석 업무에 대한 이해가 없는 회사
3) 데이터 파이프 라인이 구축돼있지 않은 회사
1번은 3번을 당연히 포함하고 있으므로 (데이터가 없으므로, 데이터 파이프 라인도 당연히 없겠쥬,,) 개인적으로는 3번을 “데이터 분석이 필요 없는 회사”로 바꾸고 싶다.
1) 데이터가 없는 회사
팀장님 도움을 받거나 팀 마다 개인적으로 알게 된 사람들을 만나 물어보았지만, 사내에 데이터는 없었다. 겨우 겨우 찾아낸 데이터는, 데이터 무결성이나 정합성이 거의 지켜지지 않은,,, 수기로 정리한 엑셀 파일,,, 같은 것을 받기도 했다. 이거라도 써보겠다고 한 줄 한 줄 전 처리해서 데이터 시각화를 어떻게든 해본 적도 있었다. 또, 곧 데이터를 줄 거니깐(?), 어떻게 분석할지 기획하라고 해서, 한 달 동안 관련 논문을 뒤진 적도 있지만, 데이터는 구경도 못했었다.
2) 상급자가 분석 업무에 대한 이해가 없는 회사
정확히 말하면, 상급자가 분석 업무에 대한 이해가 없기보다는, 분석 업무를 이해할 필요가 있는 상급자가 없었다. 사내에 데이터 분석이나 엔지니어링 포함하여 어떠한 데이터 관련 조직이 전혀 없었기 때문이다. 데이터 엔지니어링을 하는 인력은 전혀 없었고, 심지어 Python 코드를 이해(코딩이 아니라 이해) 할 수 있는 사람도 나를 포함하여 2-3명 밖에 없었다.
그나마 다행이고 또 감사한 점은, 다양한 외부 교육을 보내주신 점, 또 내가 어떤 일을 하겠다고 했을 때, 반대하시지 않고 자유롭게 하게 두셨다는 점이다.
3) 데이터 분석이 필요 없는 회사
결정적으로, 회사에서는 데이터 분석이 필요 없었다. 데이터 관련 비즈니스 모델이 없었고, 새롭게 시도해보려는 CEO나 임원진의 의지도 없었다. 팀장이나 프로젝트 리더급에서 하고자 하는 시도가 있었으나, 코로나 19 사태가 터지면서 회사 상황이 어려워지면서 그마저도 사라졌다.
필살기 준비
www.youtube.com/watch?v=VuArk-pnDi8
면접왕이형이 말해주는, 이직 준비 방법은 다음과 같다.
1. 존버전략 (=무턱대고 퇴사하지 마라)
2. 병렬준비 (중고신입과 경력이직을 같이 준비하라)
3. 지금 다니는 회사에서 필살기(=유사 경험을 통한 성공 경험의 인사이트)를 의도적으로 준비하라
이 영상을 보고, 회사에서 내가 할 수 있는 일에 대해서 생각해보았다. 데이터도 없고, 조직도 없고, BM도 없지만, 그래도 이 회사에서 내가 할 수 있는 일을 찾아보았다. 그냥 퇴사하고 대학원에 가거나 다른 교육을 받거나 아니면 다시 빡세게 취준을 하는 방법도 있었지만, 백수가 될 자신도 없었고, 도망가는 것 같아서 후회가 많이 남을 것 같았다. 지금 당장 회사를 그만둔다면 무엇을 후회할지를 많이 고민했었다.
현실성이 좀 떨어지더라도, 회사에서 할 만한 일들을 리스트업 해보았었다. 무엇을 공부하고 회사에 적용할 수 있을지는, 다른 회사의 채용공고와 변성윤 님의 블로그를 참고했다. 당장 나에게 그런 능력이 없더라도, 능력을 키워서 해보려고 했다.
가령, 채용 공고를 보고, 용어를 하나씩 검색하면서 찾아보다가, Google Analytics를 이용하면 엔지니어링 시스템이 없어도 데이터 수집을 어느 정도 할 수 있다는 것을 알게 되었다. 그래서 스터디파이에서 1달 동안 Google Analytics 스터디를 하고, 페이스북 커뮤니티를 참고하면서 사내에 적용시켰다.
멘토를 만나고 싶기도 하고 다른 회사에서는 무슨 일을 하는지 궁금하기도 해서, 코멘토 직무부트캠프를 하기도 했다. 당장 회사에서 써먹을 곳은 없었지만, 신기하게도 나중에 여기서 배운 것들을 써먹을 수 있는 기회가 왔었다!
이 과정이 그렇게 수월하다거나 성공적이지는 않았지만, 해볼 수 있는 시도였고 실패해도 괜찮은 시도였다. 결과적으로, 이력서에도 한 줄 정도 쓸 만큼의 가치가 있었다. 물론, 내 필살기로서의 가치뿐 아니라 회사에도 가치가 있도록 바라고 노력했는데,,, 가치가 있었는지는 모르겠다.
이력서 & 포트폴리오 준비
구글링을 통해 좋아 보이는 이력서 형식을 직접 찾아서 똑같이 만들어 보기도 했고, 원티드의 이력서를 활용하기도 했다. 원티드에서 입력하면 pdf로 저장할 수 있어서 너무 편하고 좋았다. 직접 만들기보다 그냥 원티드 꺼 쓰는 것을 추천한다. 원티드 이력서를 하나 만들어두면, 원티드에서 바로 지원할 수 있어서 편하기도 했다.
포트폴리오는 노션으로 직접 만들었다. 파워포인트로 만들까도 생각했지만, 노션 링크로 공유하면 좀 더 멋져 보일 것 같아서 노션으로 정리했다.
프로젝트 상세를 누르면 나오는 각 페이지에 프로젝트에 관한 내용을 세부적으로 적었다. 구글이나 유튜브에 ‘노션 포트폴리오 만들기’를 검색하면 나오는 많은 예시들을 참고해서 최대한 심플하게 작성했다. 디자이너 분들처럼 막 예쁘게 만들 필요는 없다고 생각해서, 개발자 분들의 조금 투박한(?) 포트폴리오를 많이 참고했다.
개인적으로는, 포트폴리오가 합격에 도움이 되었다고 생각한다. 포트폴리오를 만드는 과정에서 내가 했던 업무들을 객관적으로 돌아보면서 자신감을 가질 수 있었기 때문이다. 그리고 의도치 않았지만, 면접 때도 면접관 님께 야무지고 꼼꼼하다는 인상을 드린 듯하다. 면접관 님이 내 포트폴리오에 대해서 두 번 정도 언급하셨기 때문이다.
회사 선택 및 지원
어떤 회사를 지원해야 할까? 나는 데이터 분석가로 취업 시 피해야 할 직장 No.3에 해당되지 않는 회사에 지원하려고 노력했다.
나의 지원 조건은 다음과 같다.
1) 성장하는 산업에 있는 회사
‘이 회사 계속 다녀도 괜찮을까?’ 라는 책에서는 ‘성장하는 산업에서 일하는 것은 올라가는 에스컬레이터를 탄 것과 같다.’라고 말한다. 매출이나 이익 규모가 큰 회사도 좋지만, 산업 자체가 성장해야 나도 자연스럽게 성장할 수 있다고 믿었다.
개인적으로 성장하고 있다고도 생각하고 관심도 있던 산업은 토스, 카카오뱅크/페이, 뱅크샐러드 등 금융 핀테크 시장인데, 그쪽으로는 가지 못했다. 하지만, 현재 합격한 회사도 성장하는 시장에 속한 회사이다.
2) 데이터가 필요한 회사
회사가 운영하는 서비스/제품에서 필요로 해야지, 인력이든 기술이든 관련 자원을 갖추고 지원을 받을 수 있다. 그래야 그 안에서 뭐든 배우고 성장하고 성과를 낼 수 있다고 생각한다. 현재 합격한 회사는 뭐 조사를 할 것도 없이, 데이터의 필요 수준을 넘어서 경쟁력이 되어야 하는 회사라고 판단했다.
면접
사실 면접에는 정답이 없는 것 같다. 다만 내가 중점을 둔 부분은 다음과 같은 3가지다.
1) 준비
이력서 및 포트폴리오에 적힌 내용에 대해서 물어본다면 막힘없이 대답할 수 있어야 한다.
2) 자신감
잘 몰라도, 아는 것만으로 자신감 있게 말한다. ‘내가 이것밖에 몰라서 이것만 말한다’ 라는말한다’라는 태도가 아니라, ‘내가 아는 건 많데 이게 젤 중요하니깐 이걸 말한다’라는 태도로 좀 여유 있게, 자신감 있게 말하려고 노력했다. 사람이 자신감 있게 말을 하면 상대방도 ‘오 그런가 보다’ 하기 때문이다.
3) 예의
면접관의 말을 끊는다거나(화상 면접을 하면 의도치않게 상대방 말을 끊는 경우도 있다!) 면접관과 논쟁하지 않으면 된다. 면접관이 무언가를 지적했을 때, “네 맞습니다! 그 부분은 제가 부족했던 것 같습니다! 알려주셔서 감사합니다!” 등 겸손하게 대답해야 한다.
사실 이직 과정을 시간 비율로 계산하면 다음과 같을 것 같다.
이직 고민 (70%)
필살기 쌓기 (20%)
이력서와 포트폴리오 만들고 지원하고 면접보기 (10%)
나는 행동하지 않고 고민만 한 시간이 길었다. 필살기를 쌓고도, 이 필살기가 너무 보잘것없어 보여서, 이력서와 포트폴리오를 만들지도 못하고 있었다. 경력 이직한 선배의 “나도 못할 것 같았는데, 어찌어찌하게 되더라. 원래 자기가 한 건 다 보잘것없어 보인다”라는 말을 듣고 용기를 얻어서 행동했다!
이직이든 뭐든 가장 중요한 건 행동하는 것이다.
[Interview] Data Analyst (데이터 분석가) 직무 면접 후기 – 스타트업
스타트업 데이터 분석가 직무 면접 후 러닝을 정리하기 위한 글입니다.
데이터 분석가 직무 목표로 준비중인데, 감사하게도 두 곳의 스타트업에서 인터뷰 기회를 주셨다. 결론적으로 한 곳은 합격했고 다른 한 곳은 불합격을 했다. 전혀 준비되지 않은 상태로 면접을 봤기 때문에 부족함을 알 수 있었던 시간이었고, 이 경험을 기반으로 부족한 부분을 채워나가야겠다.
인터뷰 질문
한 곳은 프로덕트팀 소속 데이터 분석가, 나머지 한 곳은 데이터팀 소속 데이터 분석가 면접이었다.
( 0,4,5,8은 두 면접에서 공통적으로 받았던 질문이다. )
자기소개 & 지원동기 통계학과를 전공했기 때문에 할 수 있었던 분석 입사 후 분석해보고 싶은 것 A, B, C 라는 데이터가 존재한다, 어떤 분석을 해볼 수 있을 것 같은지? 포트폴리오 프로젝트 내용 관련 꼬리 질문 여러가지 프로젝트 중 소개하고 싶은 걸로 설명해달라고 요청하셨다.
꼬리의 꼬리를 무는, 아주 자세한 내용까지 설명 그래서 이 프로젝트의 결과가 비즈니스에 어떻게 영향을 미칠 수 있을 것 같은 지? 성과 측정은? 이전 경력 관련 질문 & 퇴사 이유 스킬셋(SQL, Tableau) 수준 확인 회사에 궁금한 점 역질문
러닝 및 후기
포트폴리오에는 내가 정확하게 말할 수 있는 내용만 담을 것
데이터 팀이 체계적으로 자리잡은 단계인 스타트업은 제너럴리스트보다 스페셜리스트를 원하는 것 같았고, 프로젝트 내용을 정말 상세하게 질문하셨다. 개념을 잘 알고 있는 지 확인하시고, 왜 이렇게 했는 지 설명해달라고 하셨다.
꼬리 질문 연습으로 내가 진짜 알고 있는가? 를 테스트하면서 준비해야한다. 방법론에 대한 충분한 이해도를 갖췄는 지 체크하셨다.
입사 후 해보고 싶은 분석 : 해당 기업에 대한 관심이 드러나는 아이디어
기존의 제품 개선보다는 신선한, 해당 기업에 대한 관심이 드러나는 아이디어 로 준비해야한다. 다소 급하게 보게된 면접이기도 해서, 이 부분이 자신이 없었는데 그게 그대로 전달되었고, 다른 지원자들에 비해 회사에 대한 관심이 적어보인다는 피드백도 있었다.
결국 경험이다
분위기상 탈락이 느껴져서(?ㅎㅎ) 실례가 되지 않는다면 피드백을 주실 수 있냐고 조심스럽게 여쭤봤는데, 흔쾌히 말씀해주셨고, 결론적으로는 앞으로 준비 방향성도 세울 수 있어서 너무 감사했다. 스스로를 객관적으로 평가하고, 부족한 부분을 찾는 방법으로는 인터뷰 경험이 최고인 것 같다. 면접을 두려워하지 않도록 더 도전하자.
키워드에 대한 정보 데이터 분석 취업 후기
다음은 Bing에서 데이터 분석 취업 후기 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
이 기사는 인터넷의 다양한 출처에서 편집되었습니다. 이 기사가 유용했기를 바랍니다. 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오. 매우 감사합니다!
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