한빛미디어에서 제공받는 책으로 해당 리뷰를 작성하였습니다.

TL;DR

1. 데이터 관련 직무 입문자

• 데이터 관련 직무와 관련된 전반적인 소개와 커리큘럼 등을 소개하고 있기 때문에 꼭 참고해서, 자신이 원하는 직무/직종에 대한 이해도를 높이고 데이터 관련 직무 교육을 진행하는데 사용하자.

1. 데이터 관력 실무자

• 실무자의 경우 각 장의 말미에 소개된 인터뷰 내용을 중심으로 가볍게 접근하거나, 이직등과 같이 커리어에 대한 고민이 있다면 참고할만하다.

1. 외국계 회사로 커리어를 시작하거나 이직하려는 분들의 경우 이 책을 조금 진지하게 읽어보길 권한다. 국내에서 데이터 관련 직무를 담당하는 실무자의 경우 국내 문화와 약간의 차이를 보이는 부분을 참고하면 좋을 듯 싶다.

2. 마지막으로 이 책의 저자와 인터뷰가 외국계를 중심으로 진행되기 때문에 국내에서 관련 직무를 지원하는 분들의 경우 이 책의 내용을 충실히 참고하되, 국내 회사의 문화나 업무의 특수성을 고려해서 약간의 필터를 거칠 필요가 있다.

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이 책은 데이터 관련 직무에 종사하고 싶은 입문자에게 어울리는 책이다. 데이터 관련 직무에 관련된 내용을 일목요연하게 정리하고 있다는 점이 가장 큰 매력이고 장점이다.

많은 회사에서 데이터와 관련된 직무를 새롭게 만들거나, 기존의 직무를 확대하고 있다는 뉴스나 기사를 접한다. 그런데, 막상 데이터 관련 직무를 찾아보게 되면 유사하지만 다채로운 직종의 이름 때문에 입문자의 경우 제대로된 자료를 접하기 쉽지 않다. 21세기 가장 유망 직종으로 떠오른 가장 매력적인 직업 중 하나라고 하지만, 막상 찾아보면 데이터 분석가, 데이터 엔지니어 그리고 데이터 과학자 등 직종의 다양성 때문에 매력을 찾기도 전에 지칠지 모른다.

구글이나 검색 사이트에 나름의 단어를 조합해서 찾아보긴 하지만 일목요연하게 정리된 자료를 찾기는 쉽지 않다. 당연하게도 비슷한 직무를 기반으로 세부적인 직종을 분류했기 때문에 발생하는 문제이고, 개별 영역에서 담당하는 업무가 일목요연하게 정리되기엔 회사 by 회사가 크게 적용되기 때문이다. 그리고 데이터를 다루던 전공자나 실무자가 아니라면 블로그나 홈페이지에 있는 글을 참고하게 되는데, 배경지식이 없다면 몇 번을 읽어도 쉽게 다가오지 않을 듯 합니다.

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기존에 데이터 관련 업무를 진행하던 분들의 경우, 가볍게 이 책을 접근하실 분들의 경우 커리어를 다듬을 수 있는 내용과 이직에 관련된 내용을 중심으로 접근하길 권한다. 다양한 업계에 종사하는 분들의 인터뷰를 각 장의 말미에 포함하고 있기 때문에 현실적인 이야기를 들을 수 있고, 이런 점은 다른 데이터 관련 서적과 비교해서 특징적인 부분이라 할 수 있다.

실무자의 경우 커리어를 향상하는 방법 뿐만 아니라, 이직을 위해서 준비해야 하는 점까지 소개하고 있기 때문에 데이터 직무를 진행하고 계시다면 나중에 참고하기 위해서 가볍게 읽어보자. 이력서와 커버레터 쓰는 법, 면접 대처법, 제안서 수락하는 방법 등을 포함하고 있기 때문에 생각보다 유용한 정보라 할 수 있다.

그 중에서도 외국계로 이직을 하는 분들의 경우 이 책은 좋은 길잡이가 되어 줄 것이다. 외국과 국내의 업무 환경이나 직무(JD, job description) 등이 생각보다 차이가 많기 때문인데, 외국계로 이직을 고민이라면 이 책을 진지하게 읽어볼 필요가 있다.

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마지막으로, 이 책을 읽을 때는 약간의 필터가 필요하다. 책에 소개된 대부분의 내용이 국내 사정과는 다소간의 차이가 있기 때문이다. 대부분의 경우 책에서 소개된 내용이나 방법을 사용해도 크게 상관이 없지만, 국내 환경과 차이가 있는 부분을 무시하고 진행하기엔 국내 업무/회사 문화와 상충하는 부분이 생길 수 있기 때문이다.

따라서 이 책을 읽는 초급자의 경우, 책에 소개된 내용을 기반으로 아래 Ref[1], Ref[2] 등과 같은 국내에서 진행되는 팟캐스트나 YouTube 등을 활용해서 국내의 데이터 분석 환경을 참고하자. 국내의 데이터 관련 업무의 경우 회사 by 회사인 경우가 제법 있기 때문이다. 책의 내용 중에서 국내 문화나 자신이 지원하는 회사의 문화와 맞지 않는 경우가 있을 수 있으니 책의 내용을 받아들을 때 약간의 필터를 거칠 필요가 있다는 점은 꼭 알아두자.

Ref.

[1] 통계학 석사의 데이터 분석가 취업 스토리 [2] Q&A 특집 1부 - 데이터 공부, 역량과 취업, 분석 언어