[아티클] 데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까요?

<주제>

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1708/

데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까? | 요즘IT

• 데이터 분석가의 ‘코딩 테스트’
• 데이터 분석가의 역량을 코딩 테스트로 확인할 수 없는 이유

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<내용 정리>

• 데이터 분석가의 업무
  • 데이터를 분석/활용하여 풀어내는 역할
    • 데이터 기반 의사 결정을 위한 전략 및 분석 지원.
    • 인사이트 제공을 위한 지표 정의 및 대시보드 및 리포트 제작
    • ⭐️ ‘새로운 가치 발견’
      ex.) 국내 사건사고 데이터 시각화, 오바마 캠프 A/B테스트, 서울시 심야버스 노선 최적화
  • ⭐️ 핵심 역량: 문제정의, 데이터 분석에 대한 이해, 타 직군과의 협업, 빠른 학습
  • ⭐️ 답이 없는 문제를 해결해야 함.
• ‘과제 전형’이 더 효과적이다.
• '조직의 문제를 해결하고 고객을 만족시킨다'라는 너무 기술적인 관점에만 몰입하면 정작 필요한 결과를 얻기 어렵습니다.

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<느낀 점>

• '조직의 문제를 해결하고 고객을 만족시킨다'라는 너무 기술적인 관점에만 몰입하면 정작 필요한 결과를 얻기 어렵습니다.
  • 모델의 정확도 높이기, SQL/Python 고도화, 멋진 시각화, 복잡한 머신러닝 알고리즘 적용하기 등 기술적인 것에 빠지면 안 된다.
  • ‘조직의 문제를 해결’ <<<<< ‘고객을 만족시킨다’ = 고객이 진짜 원하는 가치를 찾는 게 최종 목표.
• 중요 역량: 통계학, 심리학(고객 행동 모델 같은 것)