데이터 분석 / 데이터 엔지니어링 현직자 멘토링

1. 멘토 소개 

현) 글로벌 모바일 게임사 데이터 분석 담당

전) G그룹 계열사 데이터 플랫폼 구축&운영 담당, 스타트업 데이터 분석 / 하둡 엔지니어링 담당

-> 데이터 분석과 운영 모두 다룸

 

2-1. 데이터 분석 담당 업무

역할은 같지만, 협력관계인지 아닌지 여부가 다름

 

✔ In House : 삼성전자(내 회사)에서 근무

1) Routine 정기 업무

▶ SQL 능력 중요 ( 100기가 csv 파일 100개가 넘음) + 기술통계

2) 유관부서 요청에 따른 데이터 추출 및 분석 요청 수행

▶ 워라밸 방해하는 요소 + 머신러닝, 기계학습 

3) 장기적인 인사이트 탐색 및 서비스 반영

- 업무 특징 : 익숙해질수록 속도 빨라지고 specialist 됨

 

✔ On Site : 삼성sds 근무지만 삼성전자(고객사)에서 프로젝트 진행

1) 분석 목적에 맞는 분석 모델 수립 및 모델 구현

2) 모델 검증 및 데이터 영역 구축

3) 분석 모델 + 시각화 환경 구축 및 운영 가이드 제공

- 업무 특징 : 업무 빡세고, 실력이 엄청 빨리 늠. Industry defendency ↓, 동기간 내 플젝 多

 

2-2. 데이터 엔지니어링 담당 업무

In House = On Site

1) 기존 운영계에서 분석계로 데이터 migrate

2) 유관부서 요청에 따른 신규 데이터 마트 구축

3) 데이터 파이프라인(copy&paste) 구현 및 기술통계 수치 시각화

 

2-3. 커리어 패스

데이터 분석 직무

-  도메인 특화 데이터 분석 전문가

-  기술 기반 데이터 분석 전문가

-  MLOps 엔지니어

데이터 엔지니어링 직무

-  MLOps 엔지니어

-  Backend Developer

-  DataBase Architecture -> 실력 늘면 (월급 천만원 이상)

 

3-1. 데이터 분석 직무 기초 역량 ⭐⭐⭐

1) 하나 이상의 분석용 언어에 대한 기본 이상 이해도(R, python +SQL)

▶  분석용 스크립트로 짤 때 function으로 수립가능 해야 함

▶  캐클 코드 많이 참고하면 좋음!

 

2) 문제해결에 대한 절차수립 역량

▶  문제를 해결하기 위한 프로세스 수립

▶  답지가 없는 문제를 풀 수 있는 능력

 

3) 학부 수준 이상의 기술통계, 기계학습 역량

 

4) 분석직군 희망이라면 무조건 Kaggle

▶  경쟁부문 랭킹에 오르면 서류전형 충분한 가점사항

 

5)스스로 명확한 목표

▶  “어떤” 분석분야를 희망하는지도 중요

 

3-2. 데이터 엔지니어링 기초 역량

1) 서버사이드에 대한 기본적인 개념 이해

2) RDBMS 환경에 대한 이해

▶  테이블간의 관계 구성

▶  Subquery & join SQL 구문 작성

3) ETL(extract, transform, load) 프로세스에 대한 이해

4) Data pipeline 구축 포트폴리오

▶  최근 트렌드는 airflow 기반 구축 선호

▶  ETL 프로세스 + 시각화(superset) 추천 : 기업 프리패스

5) RDBMS 구축과 데이터 활용 Appeal

▶  데이터 영역의 시작이자 끝은 SQL

 

Q&A

Q1. 기초적인 데이터 분석 툴과 sql, nosql이 실제 실무에서 어떻게 활용되는지

A1.  R이나 파이썬은 취향의 문제

 

 

2021.9.29
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