‘데이터 분석 전문가’ 유망직종 부상, 학원 강좌나 SNS통한 수강생 폭증
최근 데이터 분석 강좌와 교육이 붐을 이루고 있다. 현재 한국데이터베이스진흥원은 필기 및 실기시험을 통해 국가 공인 민간자격으로 ‘데이터 분석 전문가’ 자격을 부여하고 있다.
이는 소정의 실무경력이나 박사급 이상의 학력 등 응시자격을 요구한다. 단, ‘데이터 분석 준전문가’는 응시 제한이 없고, 이를 취득하면 ‘데이터 분석 전문가’ 자격시험에 응시할 수 있다.
그렇다보니 ‘데이터 분석 준 전문가’ 자격을 취득하기 위한 각종 학원 강좌가 개설되고, 심지어는 SNS를 통한 온라인 강좌도 유행하고 있다.
‘데이터 분석 전문가’는 데이터를 다각적으로 분석하고 정보를 추출하여 경영 전략이나 생산성 향상, 경쟁력 강화를 위한 합리적인 의사결정을 하도록 하는 직무다.
AI, 빅데이터 등 디지털 시대가 발달할수록 이는 최고의 유망직업으로 꼽히고 있다. 응시자격에 구애받지 않고 이를 취득하기 위한 자격시험을 볼 수 있는 ‘데이터분석 준전문가’ 역시 데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석을 하는 직업이다. 이는 누구나 자격시험을 볼 수 있어 최근 ‘데이터 분석 전문가’ 과정과 함께 관련 강좌 ‘열풍’이 일고 있다.
특히 페이스북 등 각종 SNS에선 이에 관한 온라인 강좌 홍보 영상을 손쉽게 볼 수 있다. 강사마다 다소 차이는 있지만, 대체로 데이터 분석 툴은 엑셀과 SQL을 조합하는 경우가 대부분이다.
강사들은 대체로 사무직 종사자나 직장인이라면 어느 정도 접해 본 피벗테이블(입력 릴레이션), 엑셀의 IF함수, 절대참조 등을 기초로 강의를 이어간다.
최근 SNS상에선 이 분야에서 일부 스타강사들이 주목받기도 한다. 이들은 일단 실무에서 가장 많이 쓰는 데이터분석법 4가지를 강조하며, 수강생들의 시선을 끌고 있다.
즉 비즈니스 프로세스의 개선에 관한 ‘퍼널 분석’, 소비자들의 트렌드에 관한 ‘코호트 분석’, 고객들의 취향이나 소비 성향에 관한 ‘리텐션 산출’, 그리고 소비자들의 소비 행태별로 유형화하기 위한 ‘RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석’ 등이다.
이런 기초적 이해를 바탕으로 데이터베이스와 SQL, 관계형 데이터베이스(RDB)의 이해와 특징, 테이터 타입, 그리고 그 도구로서 엑셀, SQL, 파이썬 등의 분석 툴을 학습하게 한다.
그런 다음엔 데이터를 꺼내보기 위한 SQL 실무 지식을 익히고, 그 과정에서 필요한 데이터 필터링 방법이나 비교 연산자도 학습한다. 또 엑셀 피벗과 함께 SQL의 그룹별 검색 키워드인 ‘GROUP BY’도 알아둘 필요가 있다.
학습 과정에선 또 테이블 연결(JOIN)이나 그 종류와 활용 방식, 연결 과정에서의 ‘ON’과 ‘WHERE’의 차이, 연산순서 등에 관한 이해도 강조한다. SQL을 효율적으로 활용하는 방법이나 구문에 대한 이해, 날짜/시간 다루기, 서브쿼리 등도 중요하게 다뤄진다.
또 퍼널 분석 과정에서 고객이나 소비자들의 전환이나 이탈 현상, 행적, 그리고 이를 업무에 효율적으로 적용하는 절차 등도 중요하게 다뤄진다.
일부 스타강사들을 비롯해 각종 매체나 SNS에선 데이터 분석에 관한 효율적이고 알기 쉬운 강좌 기법을 홍보하는 내용이 넘쳐난다. 강사나 강좌마다 각기 다른 특장점을 내세우곤 있으나 대체로 ‘쉬우면서도 실무에 바로 적용할 수 있는 핵심적 내용’을 강조하고 있다.
예를 들어 “어렵게만 느껴지는 데이터 분석을 배우기에 앞서, 데이터 자체, 그리고 분석 과정, 언어에 대한 필수 개념을 다룬다”거나, “가장 많이 쓰는 SQL을 자유롭게 활용하기” 등을 부각시키기도 한다.
실제로 데이터 분석의 핵심적 검색 언어라고 할 ‘SQL’은 공통적으로 가장 중시되고 있는 분야다. “SQL을 통해 원하는 데이터를 정확하게, 자유자재로 뽑아내는 노하우를 알려드린다”거나, “복잡하다고만 느껴졌던 SQL의 기본을 탄탄히 잡고, 혼자서도 데이터 분석을 할 수 있도록 꼭 필요한 SQL 구문만 쏙쏙 뽑아 배워본다”는 식이다.
또 “실무에선 데이터가 어떤 형태로 쌓이는지, 어느 플랫폼에서 SQL을 활용할 수 있을지, 배운 내용을 실무에서 적용해 볼 수 있게 한다”며 실무형 강좌임을 강조하기도 한다.
이런 분위기 속에서 최근 업무상 데이터를 많이 접하면서도 효율적인 활용에 애를 먹거나, 분석을 통한 인사이트 도출법이 필요한 직장인들이 주로 이런 강좌를 많이 선호하고 있다.
또 데이터 분석과는 무관한 듯한 일반인이나 비전공자 등도 관심을 갖고 있으며, 고객이나 시장 데이터를 수집, 분석하고 싶은 창업가나 사업자, 데이터 관련 직종을 선호하거나 이직을 생각하는 취준생과 재직자, 학생 등 다양한 계층의 인기를 끌고 있다.