어쩌다 데이터6 : 취업 멘토링 후기

0. 어쩌다 멘토링

어쩌다 보니 한 취업 컨설팅사에서 진행하는 취업 멘토링 프로그램에 멘토로 참여하게 되었다. 직무별로 현직자들에게 실제 업무 내용, 취업 시 도움이 됐던 경험, 기본 스펙 등을 공유하면서 취준생에게 도움을 주는 화상 멘토링 프로그램이었다. 취준생 시절 직무에 대한 정보가 부족해 여러 사이트, 커뮤니티를 전전했던 기억이 떠올라 흔쾌히 참가했다.

결론적으로 참가하길 잘했다는 생각이 들었다. 특히 올라오는 후기들을 하나하나씩 읽어보며 조금이나마 도움이 된거 같아 뿌듯했다.

 

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언젠가 데이터 직무를 준비하는 취준생분들에게 도움이 되는 글이나 강의를 만들어보고 싶은 마음이 있었던 터라 개인적으로도 지난 경험들을 갈무리 해볼 수 있는 시간이었고, 또 취준생의 시각에서 내 직무를 돌아볼 수 있는 시간이었다.
진행한 직무는 데이터 분석 파트였고, 나름 블로그에 취업 관련한 글을 써둬서인지 멘토링 내용은 쉽게 구성했다.

2021.04.12 - [그냥 생각난 것들/어쩌다 데이터] - 어쩌다 데이터5 : 데이터 분석가로 취업한 문과생

어쩌다 데이터5 : 데이터 분석가로 취업한 문과생

 

무난한 구성..이었길

그리고 주최 측에서 참가 신청한 사람들을 대상으로 사전 질문을 받았고, 해당 질문에 대한 답변을 강의 내용에 포함시켜 달라고 하셨다. 사전 질문은 대략 30개 정도 받았는데 질문에 대한 답변을 생각하며 오랜만에 취준생의 마음으로 돌아가 지금 나의 업무를 돌아 볼 수 있었다.

 

1. 어떤 스펙이 더 필요하나요?

사전 질문과 멘토링 이후 받은 추가 질문에서 가장 많이 받은 질문은 스펙에 관한 질문이었다. 그 중에서도 본인에게 어떤 스펙이 더 필요할지에 대한 질문이었다. 본인은 어떤 인턴 경험, 프로그래밍 역량, 프로젝트 경험 등이 있는데 어떤 스펙을 더 쌓아야 할 지에 대해 묻는 질문이 가장 많았다. 개인적으로 참 안타까운 부분은 정말 많은 활동, 경험을 이미 가지고 있다는 점이었다.

일단 내가 취준 전문가도 아니고, 면접관도 아니었기 때문에 어떤 스펙이 더 필요한지에 대해서는 조심스러워 말을 아꼈다. 하지만 꼭 전달해줬던 말은 "무엇을" 보다는 "왜"에 대한 스토리를 짜야 한다는 말이었다. 특히나 다양한 곳에서 다양한 데이터 분석 경험(캐글, 데이터 경진대회, 사설 학원, 개인 프로젝트 등)을 쌓을 수 있는 현재의 상황에서는 더더욱 왜에 대한 질문이 중요하다고 생각한다.

어떤 경험이, 어떤 언어를, 어떤 프로젝트를, 어떤 전공을, 어떤 패키지를, 어떤 분석기법을, 머신러닝인지, 딥러닝인지, 어떤 자격증이 필요한지에 대한 질문 이전에 이것들이 내가 가고 싶은 직무에 왜 필요한지, 또 내가 가진 스펙을 설명할 때 나열하는 것이 아니라 왜 그런 프로젝트를 했는지, 또 그 패키지, 분석기법을 왜 선택했는지 답변할 수 있어야 한다고 생각한다.


1) 커리어 선택에서의 "왜"

정말 많은 분들이 머신러닝, 딥러닝 같은 고도화된 분석에 대한 역량을 얼마나, 어떻게 쌓는지에 대해 물어보셨다. 꽤나 답답했던 부분은 물어보신 분들이 머신러닝, 딥러닝 등의 데이터 사이언티스트로서의 직무가 아닌 마케팅, 앱 기획, MD 등을 준비하는 분들이었던 점이다. 오히려 왜 그 부분을 준비하시냐고 물어보면 직무에 써있는 "파이썬, 데이터 분석 역량 우대" 등의 문구 때문이라고 하셨다.

 

빛성윤님의 오버뷰

https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science

Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science

이런 질문에 대한 대답은 당연히 준비하시는 직무에 따라 얼마나, 어떻게 다른지에 대한 답변이 정해질 것 같다고 말씀드렸다. 그리고 다행히 아래 변성윤님이 정리하신 데이터 커리어 오버뷰를 강의자료에 넣어놔서 참고해 설명드렸다. 본인이 생각하는 직무에서 필요해하는 '데이터 분석 역량'의 실체를 꼭 조사해야 하며 그 역량을 정의해 다시 경험으로 치환해 준비하는 작업이 필요하다. 물론 데이터 커리어의 경계가 허물어지고 있다 해도 기본적으로 정의할 수 있는 세부 직무별 역량은 필수라고 생각한다.

 

준비했던 자료 마지막 페이지

2) 경험으로서의 "왜"

이 부분은 취준에 한해서 데이터 커리어를 준비하는 분들이 반드시 준비해야 할 부분이라고 생각했다. 개인적으로 취준때 면접에서 많이 들었던 질문이기도 했다. 본인의 데이터 분석 경험에서 "왜" 그런 선택을 했는지에 대해 설명할 수 있어야 한다.

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왜 샘플링을 했는지?
왜 회귀분석이 아니라 랜덤포레스트 모델을 썼는지?
왜 그 변수를 제외하고 모델링을 했는지?
왜 매출이 아닌 재방문률을 분석했는지?
왜 마트가 아니라 편의점 채널이 더 중요한지?

 

랜덤 포레스트 모델을 써봤는지보다 왜 랜덤 포레스트 모델을 썼는지에 대해 답할 수 있어야 한다. 이 변수를 제외하니 성능이 얼마나 좋아졌다보다 이 변수를 왜 제거했는지 답할 수 있어야 한다. 결국 그런 선택의 이유를 설명하는 과정이 실무로서의 데이터 분석 과정과 닮아있기 때문이라고 생각한다.

2. 도움이 될  수 없을까

준비한 멘토링이 끝내고 예정된 시간을 넘어서까지 추가 질문을 받았다. 내가 아는한, 들은 것, 공부한 것들을 총동원해 성심껏 대답해드렸지만 뭔가 아쉬움과 죄송한  마음이 들었다. 조금이라도 더 제대로된 도움을 주고 싶은 마음이 크게 들었다.  지난번에 자신이 없어 관둔 문과생들을 위한 커리어 도움, 꿀팁 같은 정보를 제대로 전달할 방법은 없을지 고민해 봐야겠다.(제대로 공부해서 정리해 둘걸..)

한편으로 언젠가 면접관을 해보고 싶은 바램이 있었는데 이번 멘토링을 통해서 간접적으로나마 느껴볼 수 있었다. 나라면 어떤 역량을 갖춘 지원자에게 관심이 갈지, 어떤 경험이 궁금할지, 어떤 준비를 해온 지원자에게 좋은 점수를 줄 지 생각해 볼 수 있었다. 특히 데이터 분석 직무에서는 어떤 역량이 중요한지 어떤 경험이 중요한지 역으로 생각해봤다. 지금 하는 업무에 신입사원이 들어온다면 어떤 역량을 갖추면 좋을지, 또 어떤 마인드를 갖춘 사람을 뽑고 싶은지 정리도 해볼 수 있었다.