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데이터 분석 취준생 스펙 정리 및 하반기 취준 후기

Stat_in_KNU 2020. 12. 28. 19:41

도입

데이터 분석 학사 취준생으로 스펙과 경험들을 정리해보고자합니다. 개인적인 정리 목적도 있고 관련 분야를 준비하시는 분들에게 공유하고자하는 목적도 있습니다. 읽으시는 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다.

조언이나 궁금하신것 있으시면 편하게 댓글남겨주세요!

 

스펙 및 경험 간단 정리

공모전 및 인턴

  • 각종 교내 프로젝트 - 통계학과
  • 빅콘테스트 빅데이터포럼의장상(2017)
  • 빅데이터 청년인재 프로그램 고려대학교 과정 수료 및 최종 프로젝트 한국데이터산업진흥원장상 수상(2019)
  • 대구광역시 빅데이터 분석 프로젝트 학부 연구생(2019)
  • 중소기업 인공지능 연구소 인턴 3개월(2020)
  • AI Huinno Academy AI 기본과정 조교(2020)
  • 교내 인공지능 대학원 계약직 5개월(2019.10 ~ 2020.02)

학내외활동

  • 교내 농촌봉사활동(2017)
  • 베트남 해외봉사활동(2018)
  • 학과 학생회장(2018)

 

자격증 및 기타

  • ADSP 취득(2019) - ADP필기 시험 합격후 실기 준비 중
  • Toeic Speaking 150/Lv6 (2019)
  • SQLD 취득(2020)
  • 한국금융연수원 금융DT인증 시험 합격(2020)

 

26살 학부졸업생 스펙으로는 나쁘지 않다고 생각합니다. 오히려 데이터 분석 쪽 스펙으로는 좋은 쪽에 속하는 것 같네요 아쉬운것은, 역시 학위입니다.

데이터분석 분야는 학위가 절대적인 위력을 발휘한다고 생각합니다. 특히, 제가 블로그를 통해 본 데이터분석 쪽으로는 최고의 스펙을 가지신분도 학사로 취업준비하시다 대학원으로 방향을 틀었다는것을 보았습니다.

물론 취업은 스펙이 전부가 아닌듯 합니다. 말그대로 구인/구직 이므로 기업과 구직자가 서로의 니즈를 맞춰줄수 있어야합니다. 개인성향도 지원기업과 잘 맞아야합니다. 하지만 데이터분석분야는 그어떤 분야보다도 학위가 큰 힘을 발휘할 수 있는 것 같습니다.(물론 타분야를 그렇게 잘 알지는 못합니다..)

그럼에도 불구하고 학사로 취업준비를 이어나가보고자합니다..

 

 

 

하반기 지원 기업 및 후기

서류탈락

  • 롯데렌탈_Data Scientist : 서류탈락
  • DB손해보험_경영지원 : 서류탈락
  • 현대자동차_Data기반 국내 판매 AS기획 및 운영 : 서류탈락
  • 신한은행_신기술 활용 서비스 발굴 및 개발 : 서류탈락
  • 우리카드 디지털 : 서류탈락
  • CJ 올리브네트웍스 Data Analyst : 서류탈락
  • SK C&C_Data Analytics : 서류탈락

필기탈락

  • KB국민은행 디지털 : 필기탈락
  • DGB대구은행 IT : 필기탈락

면접탈락

  • 삼성화재 데이터분석 : 면접탈락
  • SSAFY : 면접탈락(불참)

진행중

  • IBK기업은행 디지털 : 채용진행중(아마 필기탈락..)

 

상반기는 4월까지 인턴업무 수행하느라 취준을 제대로 못해서 이번 하반기가 제대로 준비한 첫 취준시즌입니다.

하지만 서류탈락이 저렇게 많은 것은 특히, 데이터 사이언스와 관련된 분야는 모조리 떨어진것이 2021 취준도 그리 쉽지 않을것을 예견하는것 같습니다.

특히, 공모전 수상과 다양한 프로젝트 경험등의 이력들이 있지만 정작 내실은 없었습니다. 경험을 토대로 관련지식을 자세히 정리하고 준비할 필요가 있을것같습니다.

은행권도 배수가 높긴하지만 서류 통과를 많이 하였습니다. 필기성적을 합격권으로 끌어올리는 것이 중요해보입니다.

 

 

2021 취업준비 계획

다른 지원분야와 다르게 잡 디스크립션이나 공고를 보면 회사에서도 정확히 어떤사람을 채용하고 싶은지 모호한경우도 많고 특히 채용과정에서 요구하는 것이 정말 "너무" 다양합니다.

필기시험이나 면접과정에서 필요한 것을 대충 정리해보면

- 프로그래밍 관련

알고리즘 코딩 테스트, 분석테스트, SQL 등 프로그래밍 능력 (실제 업무를 수행할 수 있는 능력에 가깝네요)

- 필기시험

NCS, 금융디지털 전공시험, 인적성 시험, 통계학 및 데이터사이언스 지식

 

모든 기업에 맞춰서 이 모든 시험을 준비하는건 사실상 불가능에 가까운 것 같습니다.

알고리즘 코딩테스트 + 금융권 필기시험은 꾸준하게 붙잡고, 서류 합불여부에 따라 그때그때 공부할 계획입니다. 특히 금융권은 서류통과가 비교적 쉬운편에 속해 서류탈락이라는 불확실성이 적어, 필기 합격권까지 성적을 끌어올리는것이 목표입니다.