어떤 일을 하나요?
분석가는 질문·지표·해석을, 엔지니어는 수집·변환·저장·품질을 중심으로 일합니다.
이런 관심이 있다면 살펴보세요
숫자에서 질문을 발견하거나 데이터 처리 과정을 자동화하는 일이 즐거운 사람
회사와 팀에 따라 같은 직무 이름의 담당 업무가 다를 수 있습니다.
학교 공부와 연결하기
확률·통계, 함수, 사회·과학 탐구의 질문을 실제 데이터와 연결하세요.
처음 시작한다면 IT 공통 기초를 함께 보세요. 대학생은 관련 과목의 개념을 프로젝트로 확인하고, 주니어는 각 단계의 완료 기준에서 부족한 부분을 찾으세요.
노드를 접거나 펼치고 링크로 이동합니다. 휠·두 손가락으로 확대하고 빈 곳을 끌어 이동합니다.
텍스트로 학습 경로 읽기
YOUR LEARNING PATH
배우고, 만들어 보고, 확인하기
기간보다 직접 할 수 있는 일을 기준으로 이동하세요. 이미 할 수 있다면 다음 단계로 넘어가도 좋습니다.
- 01
- 02
- 03
- 04
MAKE IT YOURS
첫 프로젝트
공개 교통·날씨 데이터 분석 또는 수집 파이프라인
출처와 사용 조건, 결측치 처리, 재실행 방법, 해석의 한계를 함께 적으세요.
결과물에 함께 남길 것
- 무엇을 해결하려 했는지, 어떤 제약이 있었는지
- 실행 방법과 정상·오류 상황의 검증 결과
- 내가 결정한 부분, 참고한 자료, AI를 활용한 부분
- 실패에서 배운 점과 다음에 개선할 한 가지
신입 기본 능력치
데이터 이해
- 데이터의 출처, 사용 조건, 수집 기간과 관측 단위를 확인합니다.
- 결측값과 중복값을 구분하고 처리 전후의 행 수를 기록합니다.
SQL과 테이블
- 필터, 집계, 조인으로 질문에 필요한 데이터를 조회합니다.
- 기본키와 조인 키의 중복 여부를 확인해 집계가 부풀어 오르는 원인을 설명합니다.
통계와 지표
- 평균, 중앙값, 분포를 비교하고 이상값이 요약값에 미치는 영향을 설명합니다.
- 지표의 분자, 분모, 기간과 제외 조건을 문서로 정의합니다.
Python과 시각화
- Python으로 파일을 읽고 자료형과 날짜 형식을 정리합니다.
- 축, 단위, 표본 수를 표시한 그래프를 만들고 해석의 한계를 설명합니다.
반복 가능한 처리
- 수집, 변환, 저장 단계를 분리하고 실행 순서와 입력 스키마를 기록합니다.
- 같은 입력을 다시 처리할 때 중복 적재되지 않도록 키와 저장 방식을 정합니다.
품질과 협업
- 결측 비율, 키 중복, 값의 범위를 검사하는 코드를 작성합니다.
- 개인정보를 필요한 범위로 제한하고 분석 또는 파이프라인의 재실행 방법을 공유합니다.
면접 질문
정답을 암기하기보다 경험과 판단 근거를 설명하는 연습에 활용합니다.
신입 · 조인 후 합계가 커진 상황을 어떻게 확인하는지 설명해 주시면 됩니다.
면접관은 테이블별 관측 단위와 키의 중복을 확인하고 조인 전후 행 수로 원인을 검증하는지 봅니다.
신입 · 결측값을 삭제할지 채울지 판단하는 과정을 설명해 주시면 됩니다.
면접관은 결측의 발생 원인과 분석 목적을 먼저 확인하고 처리에 따른 편향을 설명하는지 봅니다.
신입 · 평균만으로 사용자의 행동을 설명하기 어려운 사례를 설명해 주시면 됩니다.
면접관은 분포와 이상값을 살피고 중앙값이나 구간별 통계를 근거에 맞게 선택하는지 봅니다.
신입 · 공개 데이터로 만든 그래프의 신뢰성을 확인하는 방법을 설명해 주시면 됩니다.
면접관은 출처, 단위, 수집 기간, 표본과 축의 표현을 점검하는지 봅니다.
신입 · 매일 같은 파일을 읽는 처리에서 중복 적재를 막는 방법을 설명해 주시면 됩니다.
면접관은 데이터 키와 재실행 조건을 정의하고 중복 입력을 실제로 검증하는지 봅니다.
신입 · 보고서의 수치와 원본 데이터가 다를 때 확인할 순서를 설명해 주시면 됩니다.
면접관은 기간, 시간대, 필터, 조인과 집계 조건을 나눠 추적하는지 봅니다.
경력 · 지표 정의가 팀마다 달랐던 문제를 해결한 경험을 설명해 주시면 됩니다.
면접관은 분모와 제외 조건을 합의하고 정의 변경의 영향을 기존 보고서에 반영했는지 봅니다.
경력 · 실험 결과를 제품 의사결정에 연결한 경험을 설명해 주시면 됩니다.
면접관은 가설, 배정 방식, 표본의 한계와 부작용 지표를 검토하고 인과 해석의 범위를 설명하는지 봅니다.
경력 · 늦게 도착한 데이터를 파이프라인에 반영한 경험을 설명해 주시면 됩니다.
면접관은 발생 시각과 적재 시각을 구분하고 재처리 범위와 중복 방지 방법을 설계했는지 봅니다.
경력 · 스키마 변경으로 처리가 실패했을 때 대응한 과정을 설명해 주시면 됩니다.
면접관은 영향 범위를 파악하고 호환성, 검증, 복구와 소비자 안내를 함께 다뤘는지 봅니다.
경력 · 느린 조회나 데이터 처리의 성능을 개선한 경험을 설명해 주시면 됩니다.
면접관은 실행 계획과 처리량을 측정하고 개선 전후의 결과 일치와 자원 사용을 검증했는지 봅니다.
경력 · 잘못된 데이터가 보고서에 전달된 사고를 설명해 주시면 됩니다.
면접관은 잘못된 결과의 사용처를 추적하고 정정, 재처리, 품질 경보와 재발 방지를 연결했는지 봅니다.
연차별 기대 기술
회사와 역할에 따라 필요한 경험은 다릅니다. 자신의 경험을 점검하는 기준으로 활용합니다.
1년차
- 공개 데이터의 출처와 관측 단위를 기록하고 결측값 처리 결과를 비교합니다.
- SQL 조인의 행 수와 집계값을 원본 표본으로 대조합니다.
- Python으로 날짜와 숫자 자료형을 정리하는 스크립트를 작성합니다.
- 지표의 분자와 분모를 정의하고 표와 그래프로 설명합니다.
- 수집 파일을 재처리해도 중복되지 않는 저장 흐름을 구현합니다.
- 품질 검사와 실행 방법을 함께 기록해 다른 사람이 결과를 재현하도록 합니다.
3년차
- 분석 업무에서는 사용자 행동을 구간별로 나누고 지표 차이의 원인을 검토합니다.
- 분석 업무에서는 실험의 가설과 성공 기준을 정하고 표본과 편향의 한계를 보고합니다.
- 엔지니어링 업무에서는 증분 적재와 늦게 도착한 데이터의 재처리를 구현합니다.
- 엔지니어링 업무에서는 실패한 배치를 복구하고 중복과 누락을 대조합니다.
- SQL 실행 계획을 확인하고 인덱스나 조회 구조를 바꿔 성능을 비교합니다.
- 스키마와 지표 정의의 변경 이력을 관리하고 소비자에게 영향을 안내합니다.
5년차
- 분석 업무에서는 여러 지표의 충돌을 설명하고 의사결정에 필요한 추가 분석을 설계합니다.
- 분석 업무에서는 실험 결과와 실제 적용 후 결과를 비교하고 해석을 수정합니다.
- 엔지니어링 업무에서는 데이터 계층별 책임과 스키마 변경 절차를 설계합니다.
- 엔지니어링 업무에서는 적재 지연과 품질 오류를 관측하고 경보 기준을 조정합니다.
- 과거 데이터 재처리의 범위, 자원 사용과 결과 검증 계획을 수립합니다.
- 개인정보 접근 권한과 보관 범위를 점검하고 팀의 데이터 사용 절차에 반영합니다.
7년차 이상
- 조직의 핵심 지표 정의와 변경 승인 절차를 정비하고 실제 활용을 확인합니다.
- 분석 업무에서는 장기적인 제품 효과와 단기 지표 사이의 해석 기준을 조율합니다.
- 엔지니어링 업무에서는 데이터 플랫폼의 처리량, 복구 가능성과 비용을 비교해 구조를 결정합니다.
- 데이터 장애의 영향 범위와 정정 절차를 여러 소비 팀과 함께 점검합니다.
- 새 데이터 도입 시 출처, 품질, 접근 권한과 유지 책임을 검토합니다.
- 분석 검토나 파이프라인 설계 리뷰를 통해 동료가 판단 근거를 남기도록 지원합니다.
부트캠프에서 익히기
직접 연습하고 더 읽기
공식 기술 참고 문서
PostgreSQL 데이터 질의 입문학습 순서와 완료 기준은 Devin.KR의 편집 제안입니다. 공식 문서는 기술을 더 확인하기 위한 자료이며, 제품 버전과 실습 환경은 문서에서 확인하세요.
2026-09-20 검토 · 이 경로는 학습을 돕는 안내이며 취업이나 자격 취득을 보장하는 과정은 아닙니다.