면접으로 직행하는 데이터 분석 포트폴리오 | 2025년 1월 세미나

윤지호
- 현) 캐치테이블 데이터 분석가
- 전) 광고대행사 퍼포먼스 마케터

이재림
- 현) 카드회사 카드금융팀 마케터
- 전) 기업은행 인턴

이보민
- 현) 데이터리안 데이터 분석가
- 전) 잡플래닛 데이터 분석가

Transcript

1. 면접으로 직행하는 데이터 분석 포트폴리오 25.01.14 윤지호, 이재림, 이보민
4. 지난 데이터리안 세미나 2024년 5월 2024년 7월 2024년 10월
5. 진행 순서 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환한 포트폴리오 공개합니다 (feat. 국어국문학과) 마케팅 직무에 무기가 되는 데이터 분석 프로젝트 만드는 법 쉬는 시간 시간 강연 윤지호 19:00 - 19:30 20:00 - 20:10 시간 시간 강연 면접으로 직행하는 데이터 분석 포트폴리오 시간 강연 이보민, 윤지호, 이재림 20:10 - 21:00 이재림 19:30 - 20:00
6. 연사&패널 현) 캐치테이블 데이터 분석가 전) 광고 대행사 퍼포먼스 마케터 윤지호 연사 현) 카드회사 카드금융팀 마케터 이재림 연사 현) 데이터리안 데이터 분석가 전) 잡플래닛 데이터 분석가 이보민 연사
7. 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환한 포트폴리오 공개합니다 (feat. 국어국문학과) 윤지호 현) 캐치테이블 데이터 분석가 전) 광고대행사 퍼포먼스 마케터 연사 소개 1월 14일 (화) 오후 19:00 링크드인
8. 마케팅 직무에 무기가 되는 데이터 분석 프로젝트 만드는 법 이재림 현) 카드회사 카드금융팀 마케터 연사 소개 1월 14일 (화) 오후 19:30
9. 면접으로 직행하는 데이터 분석 포트폴리오 이보민 링크드인 현) 데이터리안 데이터 분석가 전) 잡플래닛 데이터 분석가 모더레이터 1월 14일 (화) 오후 20:00
10. 윤지호 현) 캐치테이블 데이터 분석가 전) 광고대행사 퍼포먼스 마케터 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환한 포트폴리오 공개합니다 (feat. 국어국문학과) 1부 강연
11. 발표자 소개 INTRO • (학부) 국어국문학과 • (前) 광고대행사 퍼포먼스마케터 • (現) 캐치테이블 데이터 분석가 (24.07~) 안녕하세요, 캐치테이블 데이터 분석가 윤지호입니다. Experience PROFILE
12. 목차 1. 데이터 분석가 준비 과정 2. 포트폴리오 주제 선정 3. 데이터 분석 포트폴리오 예시
13. 1. 데이터 분석가 준비 과정
14. 준비는 어디부터, 어디까지? SQL? Python? 데이터 시각화? 데이터 마트? 석사 학위? … e.g. 네이버쇼핑 데이터 분석가 채용 공고 1. 데이터 분석가 준비 과정
15. SQL? Python? 데이터 시각화? 데이터 마트? 석사 학위? 채용 공고 분석을 통한 선택과 집중 - SQL - 대시보드 시각화 - 통계 지식 - 논리적 사고 - 데이터 분석 경험 필수사항 [자격요건] DA 채용 공고 분석 [3M] 1. 데이터 분석가 준비 과정 - Python/R - A/B테스트 경험 - 전공/석사학위 - 통계/ML 모형 개발 경험 - 데이터 마트/파이프라인 선택사항 [우대사항]
16. 나만의 로드맵 설계 : (1) 현황 진단 기존 역량 제약 사항 필수 역량 대시보드 시각화 논리적 사고 통계 지식 SQL 데이터 분석 경험 A/B테스트 경험 1. 데이터 분석가 준비 과정 필수사항 [자격요건] 선택사항 [우대사항] Python/R 전공/석사 학위 통계/ML 모형 개발 경험 데이터 마트/파이프라인
17. 나만의 로드맵 설계 : (1) 현황 진단 기존 역량 제약 사항 필수 역량 대시보드 시각화 논리적 사고 통계 지식 A/B테스트 경험 1. 데이터 분석가 준비 과정 필수사항 [자격요건] 선택사항 [우대사항] SQL 데이터 분석 경험 Python/R 전공/석사 학위 통계/ML 모형 개발 경험 데이터 마트/파이프라인
18. 기존 역량 제약 사항 필수 역량 대시보드 시각화 논리적 사고 통계 지식 A/B테스트 경험 1. 데이터 분석가 준비 과정 필수사항 [자격요건] 선택사항 [우대사항] SQL 데이터 분석 경험 나만의 로드맵 설계 : (1) 현황 진단 Python/R 전공/석사 학위 통계/ML 모형 개발 경험 데이터 마트/파이프라인
19. 나만의 로드맵 설계 : (1) 현황 진단 기존 역량 제약 사항 필수 역량 대시보드 시각화 논리적 사고 통계 지식 Python/R 전공/석사 학위 통계/ML 모형 개발 경험 데이터 마트/파이프라인 A/B테스트 경험 1. 데이터 분석가 준비 과정 필수사항 [자격요건] 선택사항 [우대사항] SQL 데이터 분석 경험
20. 나만의 로드맵 설계 : (1) 현황 진단 기존 역량 제약 사항 필수 역량 대시보드 시각화 논리적 사고 통계 지식 Python/R 전공/석사 학위 통계/ML 모형 개발 경험 데이터 마트/파이프라인 A/B테스트 경험 1. 데이터 분석가 준비 과정 필수사항 [자격요건] 선택사항 [우대사항] SQL 데이터 분석 경험
21. 나만의 로드맵 설계 : (2) 역량 강화 기존 역량 → 장점 강화 필수 역량 → 스킬 보완 1. 데이터 분석가 준비 과정 1. 대시보드 시각화 → Tableau 신병 교육소 / 실무 적용 2. 논리적 사고 → 프로젝트 경험 플로우 재구성 1. SQL → 데이터리안 SQL 캠프 → 프로그래머스 & 해커랭크 / 실무 적용 2. 데이터 분석 경험 → 데이터 분석 기법 실무 적용 / 포트폴리오
22. 나만의 로드맵 : (3) 완성 기존 역량 필수 역량 1. 데이터 분석가 준비 과정 1. 실제 데이터를 SQL로 추출 & 시각화 2. 논리적, 분석적 관점 강조 1. SQL 캠프 수강 - 실무에서 직접 추출 2. 데이터 분석 기법 적용 (AARRR, funnel..) 직접 만든 나만의 실전 데이터 분석 경험
23. 2. 포트폴리오 주제 선정
24. 경험 리스트업 : 내 머릿속 정리하기 경력기술서 예시 프로젝트명/기간 성과 역할 기술 인사이트 2. 포트폴리오 주제 선정
25. 면접관 시선은 : 경력기술서 원본 2. 포트폴리오 주제 선정
26. 면접관 시선은 : 내가 열심히 쓴 경력기술서 실제로 눈에 들어오는 것 2. 포트폴리오 주제 선정
27. 프로젝트 경험과 필수 역량 연결 - 데이터 분석(2) : SQL 활용 - 대시보드 시각화 - 데이터 분석 경험(1) - 논리적 사고 - 데이터 분석 경험(3) : GA셋 2. 포트폴리오 주제 선정 프로젝트 C DA 필수역량 - SQL - 통계 지식 - 대시보드 시각화 - 논리적 사고 - 데이터 분석 경험 프로젝트 A 프로젝트 B
28. 3. 데이터 분석 포트폴리오 예시
29. 포트폴리오 공유에 앞서 개인 포트폴리오 지면의 무단 캡처, 도용 및 스크랩은 삼가 부탁드립니다. 3. 데이터 분석 포트폴리오 예시
30. 프로젝트 A : SNS 콘텐츠 수치 분석 강조한 역량 • 비즈니스 문제 정의 능력 • 논리적 사고의 흐름 (ex 목적-과정-실행-결과-) • 다양한 각도의 분석 • 논리적 사고 3. 데이터 분석 포트폴리오 예시 강조 X • SNS 콘텐츠 수치 개선/성과 • 분석 이후 실제 콘텐츠 변경점
31. 프로젝트 B : 광고매체별 유입 효율 분석(1) 강조한 역량 • SQL 활용 능력 (직접 데이터를 뽑은 경험이 있구나) • 논리적 사고 (가설 설정 - 가설 검증-결과) • 데이터 재가공 / 정제 3. 데이터 분석 포트폴리오 예시 강조 X • 광고 매체 셀프 드라이빙 능력 • 광고 소재에 대한 내용
32. 프로젝트 B : 광고매체별 유입 효율 분석(2) 강조한 역량 • 시각화 능력 (실제 예시를 통해) 3. 데이터 분석 포트폴리오 예시 강조 X • 광고 수치 데이터 리포팅
33. 강조한 역량 • 다양한 데이터베이스 분석 경험 (GA 행동 데이터 / GTM능력) • 유저 퍼널 구조 이해도 (AARRR) • 문제 해결 능력 - 해결 의지 (픽셀 삽입, GA 연동) 프로젝트 C : 유저 전환 경로 분석 3. 데이터 분석 포트폴리오 예시 강조x • SQL 실력 (이미 언급) • 시각화 (이미 언급)
34. 강연을 마치며 1. 지금 가지고 있는 것, 채울 수 없는 것, 반드시 필요한 것을 구분하세요. 2. 상대가 듣고 싶은 걸 말하세요. 3. 모르는 분야는 아는 사람에게 배우는게 가장 효율적입니다. 4. 쓸모 없는 경험은 없습니다. 데이터 분석가의 백그라운드는 정말 다양합니다. 5. 자기 확신과, 열정과, 그에 합당한 논리를 보여주셔야 합니다.
35. Q&A
36. Q.01 비전공자라서 특별히 취준할 때 더 어렵다고 느낀 적이 있나요? 어떻게 극복 하셨는지 궁금합니다!
37. 비전공자 취준 어려움, 극복 방법 1. 취준 관련 정보를 얻을 네트워크 / 인프라 부족 → 온라인 취업 세미나, 개발 블로그, 데이터 분석 커뮤니티 (오카방), 커피챗 2. 데이터 분석 경험에 대한 전문성 / 고도화 부족 → 1) 새로운 프로젝트에 데이터 분석 기법을 도입해서 고도화된 경험 만들기 → 2) 기존 경험에 대해 데이터 분석 프레임워크 적용 (문제 정의 -> 가설 설정 -> 가설 검증) 여러 기업의 데이터 분석 아티클
38. Q.02 회사에서 진행했던 프로젝트를 포트폴리오에 작성할 때 주의할 점이 있을까요? 대외비인 내용도 있는데 데이터를 어떻게 정리하는 게 좋은지 조언을 구하고 싶습니다.
39. 회사 프로젝트 데이터 포트폴리오로 정리하는 법 1. 절대 수치를 비교 수치로 대체 (ROAS,매출액) → (증감률%p) *월 ROAS 300% 달성 → 전월 대비 ROAS 37%p 증가 *월 매출 3천만원 상승 → 대조기간 대비 월 매출 35% 상승 2. 프로젝트와 관련된 고유명사 : 모두 블라인드 처리 (협업 팀/부서/프로젝트/회사명/관계자명) *IMC 부서에게 인사이트 요청을 받고 데이터 분석을 진행했습니다. (수동적) → 기획 부서와 함께 논의 후 의사결정하여 개선과제를 실행했습니다. (주도적)
40. 이재림 현) 카드회사 카드금융팀 마케터 마케팅 직무에 무기가 되는 데이터 분석 프로젝트 만드는 법 1부 강연
41. 발표자 소개 안녕하세요! 카드회사 마케터로 취업한 이재림입니다. - 통계학과 졸업 → CPA 수험생활 → 기업은행 인턴 → 서비스 기획 부트캠프 - ʻ인스타그램 팔로워 RFM 분석’ 프로젝트 기획 및 분석
42. 목차 1. 마케터 직무 선택 이유 2. 채용 공고 분석 3. 프로젝트 소개 4. Q&A
43. 마케터 직무 선택 이유
44. 마케터 직무 선택 이유 데이터 분석 역량 새로운 것을 기획 마케터 - 통계학과 시계열/R 분석 프로젝트 - 교통 데이터 분석 공모전 - 적극적인 액션 - 서비스 기획 부트캠프 팀 프로젝트 - ?? 포트폴리오를 만들어야겠다!💡
45. 채용 공고 분석
46. 채용 공고 분석 <채용 공고 - 업무 내용> • 금융상품 마케팅 대상자 타겟팅 • 타겟팅 대상자 캠페인 운영 • 캠페인 대상 효과 모니터링 및 성과 분석 - 나에게 기대하는 역량은 뭘까? - 내가 강조할 수 있는 경험은 뭘까? - 어떤 근거로?
47. 채용 공고 분석 <채용 공고 - 업무 내용> • 금융상품 마케팅 대상자 타겟팅 • 타겟팅 대상자 캠페인 운영 • 캠페인 대상 효과 모니터링 및 성과 분석 <핵심 역량> • 데이터를 기반으로 고객을 세분화하고, 적합한 타겟을 선정할 수 있는 능력. • 맞춤형 마케팅 컨텐츠 기획 및 실행 능력 • 정량적 데이터 분석을 통해 캠페인 성과를 평가하고, 이를 개선 방향으로 연결할 수 있는 능력.
48. 채용 공고 분석 → 나는 데이터 분석 역량이 있고, 이를 기반한 마케팅 기획 능력을 갖추고 있다는 것 강조하자! <채용 공고 - 업무 내용> • 금융상품 마케팅 대상자 타겟팅 • 타겟팅 대상자 캠페인 운영 • 캠페인 대상 효과 모니터링 및 성과 분석 <핵심 역량> • 데이터를 기반으로 고객을 세분화하고, 적합한 타겟을 선정할 수 있는 능력. • 맞춤형 마케팅 컨텐츠 기획 및 실행 능력 • 정량적 데이터 분석을 통해 캠페인 성과를 평가하고, 이를 개선 방향으로 연결할 수 있는 능력.
49. 채용 공고 분석 → 나는 데이터 분석 역량이 있고, 이를 기반한 마케팅 기획 능력을 갖추고 있다는 것 강조하자! <채용 공고 - 업무 내용> • 금융상품 마케팅 대상자 타겟팅 • 타겟팅 대상자 캠페인 운영 • 캠페인 대상 효과 모니터링 및 성과 분석 <핵심 역량> • 데이터를 기반으로 고객을 세분화하고, 적합한 타겟을 선정할 수 있는 능력. • 맞춤형 마케팅 컨텐츠 기획 및 실행 능력 • 정량적 데이터 분석을 통해 캠페인 성과를 평가하고, 이를 개선 방향으로 연결할 수 있는 능력. 고객 세분화 개선 방향 제시
50. 프로젝트 소개
51. 분석 배경(문제 정의) 계정 성장 • 수익화 하고 싶다 • 팔로워 관리가 어렵다
52. 분석 배경(문제 정의) 계정 성장 • 수익화 하고 싶다 • 팔로워 관리가 어렵다 서비스! ▶ 나는 마케터!
53. 마케팅과 프로젝트 연결하기
54. 마케팅과 프로젝트 연결하기 상품 / 서비스 고객 • 마케터의 관점에서 나의 삶과 관련된 문제 해결
55. 마케팅과 프로젝트 연결하기 상품 / 서비스 고객 - PUSH알림 / 컨텐츠 / 고객 소통 전략 / 광고 / 기업 이미지 / 앱 화면(프로세스) / …
56. 마케팅과 프로젝트 연결하기 상품 / 서비스 고객 - PUSH알림 / 컨텐츠 / 고객 소통 전략 / 광고 / 이미지 / 앱 화면(프로세스) / …
57. 마케팅과 프로젝트 연결하기 상품 / 서비스 → 인스타그램 고객 → 팔로워 - PUSH알림 / 컨텐츠 / 고객 소통 전략 / 광고 / 이미지 / 앱 화면(프로세스) / …
58. 인스타그램 계정 팔로워 고객 소통 전략 나의 팔로워들은 어떤 특성을 가졌는가? 마케팅과 프로젝트 연결하기
59. 인스타그램 계정 팔로워 고객 소통 전략 나의 팔로워들은 어떤 특성을 가졌는가? 마케팅과 프로젝트 연결하기 그들과 어떻게 소통해야 하는가?
60. 인스타그램 계정 팔로워 고객 소통 전략 그들과 어떻게 소통해야 하는가? 마케팅과 프로젝트 연결하기 나의 팔로워들은 어떤 특성을 가졌는가? 어떻게 수익화 할 수 있는가?
61. 분석 목적 “ 인스타그램 팔로워 그룹을 RFM 분석으로 분류하고, 팔로우가 증가함에 따라 팔로워와 효율적으로 소통하고, 집중해야 할 팔로워 그룹을 선별하여 차별적인 소통 전략을 제안한다. ”
62. 인스타그램 수익화 방식 인스타그램 공동구매 인스타그램 제품 협찬
63. 인스타그램 수익화 방식 인스타그램 공동구매 인스타그램 제품 협찬 [소통 → 신뢰형성 → 수익창출]
64. 인스타그램 수익화 방식 인스타그램 공동구매 인스타그램 제품 협찬 [소통 → 신뢰형성 → 수익창출] 찐 팬층 구매 좋아요, DM, 저장, 공유하기, 댓글
65. 댓글 데이터를 사용한 이유
66. RFM 분석이란? ▪ RFM 분석이란? ｜ Recency : 얼마나 최근에 구매했는가 ｜ Frequency : 얼마나 자주 구매했는가 ｜ Monetary : 얼마나 많은 금액을 지출했는가
67. RFM 분석이란? ▪ RFM 분석이란? ｜ Recency : 얼마나 최근에 구매했는가 ｜ Frequency : 얼마나 자주 구매했는가 ｜ Monetary : 얼마나 많은 금액을 지출했는가 → 얼마나 최근에 댓글을 남겼는가 → 얼마나 자주 댓글을 남겼는가 → X
68. 데이터 분석 ▪ Recency, Frequency를 집계하는 기간을 어떻게 설정할 것인가 ▪ Recency, Frequency를 각각 몇 단계로 나눌 것인가
69. 데이터 분석 ▪ Recency, Frequency를 집계하는 기간을 어떻게 설정할 것인가 - 2023.09.04~2024.01.04 (3개월간)
70. 데이터 분석 ▪ Recency, Frequency를 각각 몇 단계로 나눌 것인가
71. 분석 과정
72. 결론
73. 결론 → 장기적으로 신뢰성 있는 관계 집중 → (최근 방문, 빈도 낮음) 신뢰성 있는 소통으로 지속적인 방문 유도 → 댓글의 질보다 양에 초점
74. 발표를 마치며
75. 소소한 팁 ▪ 미루지 마세요. ▪ 좋아하는 것을 하세요.
76. 감사합니다
77. Q&A
78. Q.01 데이터 분석 프로젝트를 하고 있는데, 실무와 동떨어지는 구성일까봐 걱정돼요. 연사님의 취준할 때 했던 데이터 분석 프로젝트와 실제 업무는 어떻게 연관이 있는지 궁금합니다.
79. 인스타그램 프로젝트 흐름 어떻게 돈 벌어올래? 1. 수익화 고객들은 어떤 특성이 있니? 2. 고객의 특성 파악 데이터 까봐! 3. 데이터 분석 역량 나와 친밀하다. 매력적이다. 그들의 문제를 해결한다. →나의 팬이 된다. 매출이 발생한다. - 누가 나의 진성팬이 되는가? - 어떤 팔로워들에게 집중해야하는가? - 그들과 어떻게 소통해야하는가?
80. 현재 업무를 하면서 어떻게 돈 벌어올래? 고객들은 어떤 특성이 있니? 2. 고객의 특성 파악 데이터 까봐! 3. 데이터 분석 역량 수익이 발생하는 그 “핵심 순간”의 고객의 상태를 발견하기 1. 수익화
81. 현재 업무를 하면서 어떻게 돈 벌어올래? 1. 수익화 고객들은 어떤 특성이 있니? 2. 고객의 특성 파악 데이터 까봐! 3. 데이터 분석 역량 카드 금융 상품을 이용한다, 가입한다 왜? 언제? 누가? 반복 사용? 어떤 카드? 어떤 컨텐츠?…
82. Q.02 데이터 분석 포트폴리오에 대한 면접관의 반응이 궁금합니다. 면접에서는 어떤 질문을 받았나요?
83. 면접에서 받은 질문 1. 마케팅과 관련된 경력은 없네요? 금융 데이터를 다룬 적은 없네요? 2. 업무를 하다 도전적인 과제를 받을 수도 있을텐데 어떻게 할 건가요? + TIP!
84. 캐치테이블 채용공고 현재 채용 중 • Product Data Analyst (전환형 인턴) • Business Data Analyst (체험형 인턴) 프로덕트 분석가 (전환형 인턴) 비즈니스 분석가 (체험형 인턴)
85. 데이터리안 데이터 분석 정보 공유방
86. [무료 미리보기] 데이터 분석 캠프 SQL 데이터 분석캠프 이번주 금요일, 얼리버드 최대 40% 할인 마감 카카오, 리디, 잡플래닛 출신 데이터 분석가가 직접 가르쳐요. 이런 분들에게 추천해요 • SQL 코딩 테스트를 준비하시는 분 • 채용공고 자격요건, 우대사항에 SQL 들어있는 분 • 이번주 금요일, 얼리버드 40% 마감 • 데이터 분석가로 취업, 이직 준비하시는 분
87. 비전공자인 내가 잘할 수 있을까 하는 의문을 갖고 강의를 들었어요. 막상 들어보니, 고등학생도 충분히 습득할 수 있는 강의입니다. 강사님들이 친절히 알려주세요! SQL 입문반 31기 _ T님 SQL 실전반 27기 _ J님 데이터 분석 캠프 수강 후기 SQL 입문반 31기 _ K님 타 강의와 다르게 실제 실무에서 많이 쓰이는 개념을 문제와 같이 풀어볼 수 있어서 좋았습니다. 정렬하는 법이라든지 실무 팁도 많이 알려주셔서 도움이 돼요. SQL 코딩테스트에 자신감을 가지게 해준 강의에요. 서브쿼리와 윈도우 함수를 잘 배워서 코딩 테스트할 때 도움이 많이 되었습니다 ㅎㅎ
88. 면접으로 직행하는 데이터 분석 포트폴리오 2부 패널토크 윤지호 이재림 현) 캐치테이블 데이터 분석가 현) 카드회사 카드금융팀 마케터 이보민 현) 데이터리안 데이터 분석가
89. Q.01 두 분은 요즘 어떤 일을 하고 계신가요?
90. 요즘 어떤 일을 하고 계신가요? 외식 업계 전문 플랫폼 (예약,웨이팅,픽업) 캐치테이블 데이터 분석가 • 프로덕트의 문제 진단 및 해결 • 비즈니스 데이터 추출 - 인사이트 제공 • BI 시각화, A/B테스트, 로그 QA
91. 요즘 어떤 일을 하고 계신가요? • PUSH, 카카오톡, LMS 메시지 발송 • 메시지 컨텐츠 기획 • 마케팅 모니터링 분석 카드회사 카드금융팀 마케터
92. Q.02 현업에서 데이터 분석을 진행하며 주로 사용하는 툴은 무엇인가요? Ex) SQL, python, GA4, 앰플리튜드, 엑셀 등
93. Q.03 포트폴리오를 작성할 때 적당한 프로젝트의 개수는 몇 개인지 궁금해요. 연사님은 포트폴리오에 프로젝트를 몇 개 넣으셨나요?
94. Q.04 실제 기업의 데이터를 다뤄본 적이 없습니다. 이럴 땐 데이터 분석 포트폴리오를 어떻게 만들 수 있을까요?
95. 실제 데이터 없을때, 프로젝트 하는법 카카오 데이터 분석가 최규민님의 사이드 프로젝트 최규민님 프로젝트 슬라이드
96. 실제 데이터 없을때, 프로젝트 하는법 GPT
97. Q.05 포트폴리오를 구성할 때 가장 중요하게 생각한 점이 무엇이었나요? 신경 써서 준비한 부분이 채용 과정에서 충분히 어필이 되었다고 생각하시는지 궁금합니다!
98. 포트폴리오 구성시 중요하게 생각한 것? “이런 분석을 할 수 있어요!”
99. 포트폴리오 구성시 중요하게 생각한 것? “업무 역량을 갖췄어요!”
100. Q.06 정보처리기사, SQLD, SQLP 같은 자격증이 데이터 분석가로 취업하는 데에 도움이 되나요? 데이터 분석가, 마케터 취업에 자격증이 필수인지 궁금합니다.
101. Q.07 혹시 연사님은 대학원 진학을 고려해 보셨나요? 현업에 대학원 출신이 많은지 궁금합니다.
102. 대학원이 데이터 분석가 커리어에 도움될까요? 영상 보러가기
103. Q.08 합격한 선배로서 전수해 줄 면접 꿀팁이 있나요? 면접 전날, 당일에는 무엇을 하면 좋을까요?
104. 재림님의 면접 꿀팁! 면접 전날 - 이력서, 자소서, 포트폴리오 복기 하면서 맥락 리마인드 하기!(암기X) 면접 당일 마인드셋 - 면접관은 나를 평가하는 게 아니라 <좋은 동료>를 구하고 싶은 것 뿐! (떨어지면 그냥 아저씨 아줌마… ㅎㅎ 쫄지 말기!) + 잠을 충분히 자야해요!
105. 지호님의 면접 꿀팁! 면접 전날 - 지원공고 (JD)를 복습하며 내 프로젝트 경험 매치시키기 면접 당일 - 면접 시간보다 30분~1시간 일찍 도착하기 - 일관된 답변하기 - 내 이력에 당당하기
106. Q.09 지금도 취업을 위해 고군분투 중인 취준생분들을 위해 마지막 한마디 부탁드려요!