2024년도에 들었던 현직자 특강 요약 2)

🗣️ 2024.09.04 | 코딩테스트 고득점 가이드 웨비나 (프로그래머스)

• 코딩 테스트의 목적과 동기 부여 필요성 강조
• 자료구조·알고리즘(이산 수학, DP) 학습 권장 및 레벨별(1→2→3) 문제 풀이 전략 제안
• 제한된 라이브러리 규칙 확인 후 연습할 회사 규칙 따라 실전 준비 권고
• 문제 난이도 파악을 위한 전체 문제 읽기, 시간 복잡도 한계 인식 강조
• 부분 점수 노리기: 구현 가능 문제 선택 및 테스트케이스 직접 추가 실습 권장
• 언어는 가장 자신 있는 것으로 선택, 기초가 튼튼해야 응용 가능함
• ‘제출 후 채점’ 후 결과 분석 및 알고리즘 조정 방법 제시
• FAQ: 기업별 난이도, 집중 학습 기간, 추천 교재·플랫폼 안내

 

🗣️ 2024.09.12 | 데이터 분석가에게 필요한 역량의 모든 것 (메타코드)

• 의사결정 지원을 위한 데이터 수집·처리·분석·인사이트 도출·리포팅 전 과정 정리
• 문제 정의, 도메인 지식·논리적 사고, 사용자 행동 로그 설계의 중요성 강조
• SQL·Python·R 기반 데이터 준비 및 전처리 역량 필수
• 통계 지식(A/B 테스트 등), 데이터 시각화·모델링 기초 역량 요구
• 비데이터 직군 대상 설득력 있는 커뮤니케이션·BI 툴 활용 강조
• 기업별 요구 역량 차이에 따른 우선순위 기반 역량 개발 방법 제시
• 가설 수립→지표 정의→검증 과정의 로지컬 씽킹 강조
• 이력서·포트폴리오: 2장·2–3개 프로젝트 권장, 질 중심 구성

 

🗣️ 2024.09.13 | 완벽한 사람보다 같이 일하고 싶은 사람 되기 (공유)

• 문제 해결 중심의 데이터 분석가 역할 정의: 데이터 대신 ‘해결’에 집중
• 스토리텔링·비판적 사고 등 소프트 스킬 우위, 하드 스킬은 보조 역할
• 취업 전략: 자신과 회사 ‘핏’ 이해, 직무·도메인 차원의 자기탐색 필요
• 채용 공고 리서치로 조직 성숙도 판단 및 자기소개서·포트폴리오 키워드 최적화
• Hadoop·Hive·Trino, Airflow·Spark, Python·Tableau·AWS 등 빅데이터 기술 소개
• 논리적 보고서·포트폴리오, 두괄식·간결한 자기소개서 작성 팁
• 면접: 구체적 사례 중심 답변, 두괄식 구조, 예/아니오 단답 금지
• 커피챗 등 정보 수집을 통한 채용 경쟁력 강화

 

🗣️ 2024.09.19 | 마케터 출신 데이터 분석가의 성공적 커리어 전환 A to Z (메타코드)

• ADSP→ADP 등 자격증 변화와 채용 공고 활용 전략 제시
• 공모전·캐글·공공데이터로 실무 경험 증명, 이직 우선권 강조
• 마케팅 데이터 활용 배경 설명 후 CRM 분석가로 전환 사례 공유
• GA·Amplitude·AB 테스트로 전환율 분석, 도메인별 데이터 흐름 이해 강조
• 커뮤니케이션·전략적 사고·DW·ML 등 개인 강점 정의 및 이력서 마케팅 기법 적용
• JD·팀·회사 분석 후 맞춤형 지원 전략 수립
• 실험 설계 시 통계적 유의미성 확보 및 액션 제안 방식 강조
• Q&A: 인턴 라벨링 경험 가치, Kaggle 프로젝트 실무 전환 팁

 

🗣️ 2024.09.25 | 네이버 데이터 직무 멘토님이 알려주는 데이터 직무 최신 채용 트렌드 분석 (제로베이스)

• 하드 스킬 확보 후 채용 공고 분석으로 산업·직군 이해 선행
• CRM, AB 테스트 등 마케팅 데이터 분석 직군별 업무 특성 설명
• 기본 자격 조건 충족 중요성, 우대사항보다 필수조건 우선함
• 가설 검증 프로세스와 간결한 스토리텔링을 통한 비전문가 설득 강조
• SQL 기반 지표 추출, 대시보드 제작·모델링 니즈 확인
• 액션 플랜 제안 능력 및 우선순위 기반 업무 처리 역량 강조
• 플랫폼별 산업 세부 차이(이커머스 플랫폼 비교) 분석 프로젝트 추천
• 경력 어필을 넘어 회사에서의 적용 가능성 어필 필요

 

📌 공통적으로 다루는 내용

1. SQL·Python·R 등 기본기 역량 중요성 강조
2. 문제 정의→데이터 준비·가공→분석·모델링→결과 공유의 전 과정 중요성
3. 커뮤니케이션·스토리텔링·논리적 사고 등 소프트 스킬 강화 필요성
4. 포트폴리오·실전 프로젝트 경험을 통한 역량 입증 권장
5. 도메인 이해와 가설 기반 분석 프로세스 강조
6. 자기소개서·이력서: 구체적 사례·키워드 활용해 짧고 간결하게 작성
7. 최신 트렌드·도구 학습(알고리즘, 통계, 빅데이터 기술) 필요성 언급

 

📌 강연 간 차이점

1. 09.04 웨비나: 코딩 테스트 전략 집중
2. 09.12 세미나: 데이터 분석가 전반 역량 프레임워크 제시
3. 09.13 강연: 조직 내 ‘같이 일하고 싶은 사람’으로서의 소프트 스킬 강조
4. 09.19 A to Z: 마케터 출신 전환 사례 및 이직 전략 심화
5. 09.25 트렌드 분석: 최신 채용 트렌드·JD 분석을 통한 지원 전략 안내