오늘은 데이터 분석가라는 이름 안에도 여러 역할이 있다는 걸 배우는 시간이었어요!
그리고 진짜 내 적성과 시장 니즈를 비교해보며
"나는 어떤 방향으로 가야 하지?"
질문을 많이 던졌던 하루였어요.
수업 중 인상 깊었던 활동은 이키가이 템플릿을 작성해보면서 나의 길을 찾아보는 시간이었어요.
좋아하는 일=행복, 잘하는 일=적성, 시장이 원하는 일=돈
이 세가지 주제에 대한 내용을 적었어요.

세 개가 겹치는 교차 지점이
바로 내가 커리어로 집중해야 할 방향이라고요!
한참 고민하다가 조용히 “맞아, 이거다...” 싶었던 순간이 있었어요
그리고 오늘의 수업은 데이터 기초를 배웠는데요,
데이터 관련 직무에도 종류가 여러가지로 나뉘고 하는 일도 많은 차이가 있었어요.
🧩 데이터 관련 직무 구분
| 데이터 분석가 | 데이터 기반 리포트, 문제 해결 | 실무에 가장 가까움 |
| 데이터 에널리스트 | KPI 추적, 지표 모니터링 | 비즈니스에 강함 |
| 데이터 사이언티스트 | 모델링, 예측 알고리즘 | 수학 + AI의 영역 |
문제를 정의하는 사람, 설명하는 사람, 예측하는 사람
세 명이 모두 데이터 전문가지만, 도구와 역할이 조금씩 다르다는 걸 배웠어요.
데이터 사이언티스트와 데이터 에널리스트는 데이터에 좀 더 전문적인 느낌이라면, 데이터 분석가는 본인의 기존 다른 직무에 융합하여 사용할 수 있을 것 같다고 느꼈어요.
💼 직무 탐색 실습 후기
오늘은 직접 채용사이트에 들어가서
‘내가 하고 싶은 일’이 실제로는 어떻게 불리는지,
채용시장에서는 뭘 요구하는지 찾아보는 활동도 했어요.
- 경력직은 리멤버, 원티드, 링크드인
- 신입/초보자는 잡코리아, 사람인 채용 공고 추천
솔직히 말하자면…
직접 찾아보니까 딱 내가 원하는 일이 맞는지 잘 모르겠고,
괜찮다 싶어서 스크랩 해둔 채용 공고는 상상보다 훨씬 많은 걸 요구했었어요.
제가 원하는 직군은 데이터 사이언티스트 계열인 것 같아서,
수학적 배경, 머신러닝, SQL, 파이썬, 통계 등 많은 게 필요한 것 같았어요.
찾아보면서 진로 고민과 걱정이 많았는데
과정을 다 수료하고 나면 어느정도 가닥이 잡히면 좋겠어요!
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