데이터 분석가라는 직무에 관심은 생겼는데, 막상 "그래서 어떻게 준비해야 하지?" 싶은 분들 많으실 거예요.
취업 준비라고 하면 뭔가 막연하게 느껴지지만, 방향만 잡으면 지금 당장부터 시작할 수 있어요!
오늘은 데이터 분석가를 준비할 때 대학생 때부터 해두면 좋은 것들을 정리해볼게요!
① 기술 스택 쌓기
데이터 분석가 채용 공고를 보면 거의 빠지지 않는 기술이 있는데, 바로 SQL과 Python이에요. 이 두 도구는 데이터를 직접 가져오고, 정리하고, 분석하는 데 필수적이죠.
SQL은 데이터베이스에서 원하는 데이터를 꺼내오는 언어예요. 실무에서 생각보다 정말 많이 쓰이는 만큼, SELECT / GROUP BY / JOIN / 집계 함수(COUNT, SUM, AVG) 정도는 꼭 익혀두는 게 좋아요.
Python은 데이터 분석에서 가장 많이 쓰이는 언어 중 하나예요. pandas(데이터 처리), numpy(수치 계산), matplotlib·seaborn(시각화) 라이브러리 위주로 익히면 분석 실무에 바로 연결돼요. 이미 R이나 SAS를 배웠다면 분석 개념은 비슷하기 때문에 Python 문법만 추가로 익혀도 비교적 쉽게 적응할 수 있어요.
② 포트폴리오
기술을 익혔다면 실제로 써본 결과물이 필요해요.
포트폴리오라고 해서 거창할 필요는 없어요. 공공데이터 분석, 넷플릭스·영화 데이터 분석, 교통 데이터 분석처럼 주변에서 쉽게 구할 수 있는 데이터로 시작해도 충분해요.
중요한 건 단순히 코드를 작성만 하는게 아니라, 왜 이 분석을 했고, 어떤 데이터를 썼고, 어떤 인사이트를 얻었는지 스토리 형태로 정리하는 거예요. 보통 정리할 때에는 GitHub, Notion, 개인 블로그 등을 이용해요.
③ 자격증
데이터 분석가를 준비한다면 ADSP와 SQLD를 많이 취득해요.
ADSP는 데이터 분석 개념 전반을 체계적으로 공부할 수 있고, SQLD는 SQL 실력을 검증받을 수 있는 자격증이에요.
자격증이 취업을 보장해주는 건 아니지만, 공부 과정에서 기초를 탄탄하게 잡을 수 있다는 게 가장 큰 장점이에요. 대학생 기준으로 난이도도 적당한 편이라 많이 도전하는 자격증이에요.
④ 인턴 경험
포트폴리오와 기술 스택을 어느 정도 갖췄다면 인턴 경험에도 도전해보는 걸 추천해요. 실무에서 데이터가 어떻게 관리되고, 분석이 실제 의사결정에 어떻게 쓰이는지는 직접 경험해봐야 감이 잡히거든요. 인턴 경험이 있으면 자기소개서나 면접에서 구체적인 이야기를 꺼낼 수 있어서 확실히 강점이 돼요.
정리하면
| 기술 스택 | SQL, Python |
| 포트폴리오 | 분석 프로젝트 경험 |
| 자격증 | ADSP, SQLD |
| 인턴 경험 | 실무 경험 + 자소서 소재 |
데이터 분석가 준비가 막막하게 느껴진다면, 일단 SQL 공부부터 시작해보세요. 데이터를 직접 다뤄보기 시작하면 자연스럽게 다음 단계가 보이기 시작해요 😊
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