포트폴리오를 준비해보자

저번주 다양한 산업의 데이터 직군 채용 공고를 통해
'📊행동분석(AI) & 🚜물류/이커머스 & 🧬BT(헬스케어)' 산업으로 준비해보고 싶어졌다.

오늘은 6개월 뒤 나를 위해
📋포트폴리오 작성 시 유의사항을 알아보자!

다른 산업군에 있으며, 포트폴리오는 남의 이야기 였는데...
데이터 분석가가 되기 위해서 필수적으로 요구되는 사항이 포트폴리오라니!

어떤 것들을 어떻게 차근히 준비하면 될지 정리해보자!🧐

※ 데이터분석가도 공급이 적어 취업이 어려워지고 있다니...😶 취뽀를 위해서 6개월 죽어라! 달려! 보자ㅏ😎

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대중 사이트

• 깃허브 (가독성이 다소 떨어짐)
• 캐글
• 미디엄 (아티클_교육적)
• 블로그 (추천)-임팩트 있음, 가독성이 좋음

웹사이트 추천 - UI 우수

• (무료) 윅스 - 광고가 있어 깔끔함이 떨어짐
• (유료) 스퀘어 스페이스 - 구직기간 동안 짧게 나마 사용해 볼 것

필요성

• 데이터 사이언티스트 포지션에 있어 꼭 필요하지 않으나
• 질문을 이끌어내는 기능이 있음

구성

• About me (메타인지)
• Project (목적, 한 일, 사용 언어, 결과)
• Personal Project
• Interests Outside Of Work

데이터 분서가 채용 시장

• 수요 : 높음 (부트캠프, 대학원 졸업생, 기획/마케팅/전략 경력자)
• 공급 : 적음 (취업 난이도 ▲)

인상 깊은 프로젝트

1) 희소성 제고▲

• 직접 문제 정의 & 문제 해결 & 회사 유사 프로젝트
• 문제에서 시작하는 것이 핵심!
• 일상에서 겪는 문제 발견 (왜?)
• 문제를 해결하는 방법 생각 (로그설계: GA, AB test 등의 방식)
• 데이터를 직접 수집

2) 회사와 유사한 프로젝트

• 해당 산업 + 문제를 푸는 프로젝트
• 실제 회사 데이터팁에서 하고 있는 일 (ex.다이나믹 프라이싱)
• 가고 싶은 회사 & 산업의 일을 분석해 볼 것
• 데이터 분석 오픈채팅 참여, 자주 나오는 단어 & 문제 파악

3) 리팩토링

• 점진적으로 진행 (1,2,3차)
• 일정관리 보여주기
• 신규 데이터 수집 시 다시 분석해보기

프로젝트 종류

1) 대회 참여 프로젝트 :

• 유사 문구 多 (차마자, 수상자 등)

2) 공공데이터 분석 :

• 결과 데이터 집계로 어떤 액션을 해야할지 도출이 어려움
• 지원하려는 회사와 관련도가 적을 수 있음

(장점) 학습 효과 증빙
(장점) 기술적 영량 강조 시 활용

(단점) 희소가치 ▼
(단점) 나만의 이야기가 없음
(단점) 추상적인 문제를 구체화 해야하는데, 문제 정의가 이미되어 있기 때문에 '기술+아이디어'는 높으나, 문제 정의 부문은 낮게 평가될 수 있음

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📍zzsza.github.io/data-for-pm
📍https://youtu.be/p4DuJ77p6Ko
📍https://youtu.be/6XP9tIYph_Q