2025 데이터 분석가 취업 로드맵
데이터는 이제 ‘옵션’이 아닌 ‘필수’입니다. 모든 산업에서 수많은 의사결정이 데이터에 기반하고 있고, 그 중심엔 언제나 데이터 분석가가 있죠.
하지만 ‘데이터 분석가가 되려면 무엇부터 시작해야 할까?’ ‘실제로 어떤 일을 하게 될까?’ 같은 질문 앞에 막막해지는 분들도 많을 거예요.
이 아티클은 데이터 분석가는 어떤 스택을 쌓아야 하는지, 그리고 취업은 어떻게 준비하면 되는지를 한눈에 정리한 로드맵입니다.
현업에서 인정받는 Kamran Ahmed의 로드맵과 실제 교육 커리큘럼, 그리고 취업 전략까지,
데이터 분석가로 나아가고 싶은 모든 분들께 가장 실질적인 가이드가 되어줄 거예요.
2025 데이터 분석가 취업 로드맵1. 데이터 분석가란?데이터 분석가가 하는 일데이터 분석가의 장점과 전망2. Kamran Ahmed 데이터 분석가 로드맵 파헤치기데이터 분석가가 알아야 할 핵심 기술과 학습 단계3. 데이터 분석가가 되는 최적의 루트는?이러한 커리어에
도전하고 싶으신가요?스프린트를 마치면
이 모든 것이 내 것이 됩니다4. 스프린트 데이터 분석가 트랙은 어떻게 진행되나요?하나,
우리는 함께 데이터 분석을
제대로 배울 거예요둘,
실전 역량을 완성하는
프로젝트를 진행해요셋,
수료 이후에도
커리어 프로그램을 제공해요데이터 분석가 트랙은
이렇게 운영돼요데이터 분석가 취업,
코드잇 부트캠프에서 준비하세요
1. 데이터 분석가란?
데이터 분석가는 데이터 속에서 인사이트를 발견하고, 그 인사이트를 바탕으로 더 나은 의사결정을 돕는 역할을 합니다. 단순히 숫자를 다루는 것처럼 보이지만, 사실은 비즈니스 문제를 데이터로 해결하는 사람이라고 보는 편이 더 정확하죠. 즉, 데이터 분석가는 기술과 논리를 바탕으로 비즈니스에 영향을 주는 스토리텔러라고 할 수 있어요.
데이터 분석가가 하는 일
- 문제 정의: 어떤 데이터를 봐야 할지, 어떤 지표가 중요한지를 정의합니다.
- 데이터 수집 및 전처리: SQL, Python 등으로 데이터를 정리하고 분석에 적합하게 가공합니다.
- 데이터 분석 및 시각화: 통계적 방법이나 시각화 도구를 통해 인사이트를 도출합니다.
- 리포트 및 의사소통: 분석 결과를 동료나 경영진에게 이해하기 쉽게 전달합니다.
데이터 분석가의 장점과 전망
- 데이터 분석 직무는 기술 직군 중에서도 진입 장벽이 비교적 낮은 편이에요.
- 2025년 이후에도 데이터 분석가는 AI와 자동화 기술이 발전할수록 더 중요해질 직무입니다.
- 데이터 분석가는 단순히 보고서를 만드는 사람이 아니라, 의사결정 과정에서 전략적으로 기여하는 인재로 진화하고 있어요.
특히 아래와 같은 이유로 비전공자, 커리어 전환자에게 매우 매력적인 선택지가 됩니다.
높은 수요와 취업 가능성
채용 플랫폼 사람인 기준, '데이터 분석' 키워드 공고 수는 9,777건에 달할 만큼 수요가 활발합니다. 꾸준히 증가하는 데이터 역량 수요는 높은 취업 가능성으로 이어집니다.
비교불가한 직무 확장성
PM, 마케터, 제품 운영, 전략기획 등 다양한 직무와의 연결 고리 덕분에 분석가 출신의 커리어 전환 폭이 매우 넓습니다.
높은 신입 채용 수요
링크드인 공고 분석에 따르면 데이터 분석 관련 신입 채용 비중은 36%로, 비교적 신입 진입이 열려 있는 직무 중 하나입니다.
수익성과 영향력 모두 갖춘 역할
데이터 기반 의사결정에 참여하게 되면 조직의 전략 중심에 서게 되며, 이는 자연스레 연봉 상승과 커리어 성장으로 이어집니다.
2. Kamran Ahmed 데이터 분석가 로드맵 파헤치기
데이터 분석가가 되기 위한 기술 학습 로드맵을 시각적으로 정리한 Kamran Ahmed의 Data Analyst Roadmap은 지금도 세계적으로 많이 참고되는 가이드입니다.
Kamran의 로드맵은 기술 목록을 나열하는 데 그치지 않고, 어떤 순서로 배우는 게 효과적인지까지 잘 보여줍니다. 이 흐름을 따라가면 실무에서 필요한 역량을 자연스럽게 갖출 수 있어요.
Kamran Ahmed의 Data Analyst Roadmap
데이터 분석가가 알아야 할 핵심 기술과 학습 단계
궁금한 내용은 화살표를 Click해 자세한 사항을 확인해 보세요!
1. 엑셀로 데이터 분석 기초 다지기
✔️ 학습 목표:
데이터를 표 형식으로 정리하고, 기본적인 통계와 시각화를 엑셀에서 수행할 수 있어요.
✔️ 주요 학습 항목:
- 기본 함수:
SUM,AVERAGE,COUNT,MIN,MAX
- 문자열 함수:
CONCAT,TRIM,UPPER,LOWER,PROPER
- 날짜 함수:
DATEDIF,IF
- 검색 함수:
VLOOKUP,HLOOKUP
- 피벗 테이블과 차트 작성
2. SQL로 데이터 추출 및 집계하기
✔️ 학습 목표:
데이터베이스에서 원하는 데이터를 정확하게 뽑아내고, 분석에 필요한 형태로 가공할 수 있어요.
✔️ 주요 학습 항목:
- SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT 등 기본 문법
- GROUP BY, HAVING, COUNT, AVG 등 집계 함수
- INNER JOIN, LEFT JOIN 등 테이블 연결
- 서브쿼리, 윈도우 함수 등 고급 쿼리
- PostgreSQL, MySQL 실습 환경 익히기
3. Python으로 데이터 다루기
✔️ 학습 목표:
Python을 활용해 대용량 데이터를 효율적으로 전처리하고, 분석을 자동화할 수 있어요.
✔️ 주요 학습 항목:
pandas로 데이터프레임 생성, 필터링, 그룹화
numpy로 수치 연산 및 배열 처리
- 결측치 처리, 중복 제거, 이상치 탐지
matplotlib,seaborn으로 기본 차트 시각화
jupyter notebook에서 분석 노트 구성
4. 통계로 인사이트 도출하기
✔️ 학습 목표:
데이터에 숨겨진 패턴과 관계를 통계적으로 해석하고, 가설 검정 등으로 의사결정에 기여할 수 있어요.
✔️ 주요 학습 항목:
- 평균, 중앙값, 최빈값 등 중심 경향성
- 분산, 표준편차, 범위, 왜도, 첨도
- 가설 설정과 유의성 검정 (p-value)
- 상관분석과 선형 회귀 기본 개념
- 데이터 분포 시각화: 히스토그램, 박스플롯 등
5. 데이터 시각화 및 리포트 작성
✔️ 학습 목표:
데이터를 시각적으로 설득력 있게 표현하고, 실무 리포트를 구조적으로 정리할 수 있어요.
✔️ 주요 학습 항목:
- Tableau, Power BI 기본 사용법
- 대시보드 구성과 인터랙티브 필터 적용
- 다양한 차트 유형: 바 차트, 히트맵, 파이차트, 산점도
- 슬라이드 기반 보고서 작성법
- 분석 결과의 구조화된 전달 (스토리텔링)
6. 프로젝트 수행과 커뮤니티 활동
✔️ 학습 목표:
실제 비즈니스 상황을 바탕으로 데이터를 분석하고, 포트폴리오로 자신의 역량을 증명할 수 있어요.
✔️ 주요 학습 항목:
- 마케팅 캠페인 성과 분석, 고객 이탈 분석 등 주제 선정
- 데이터 수집 → 정제 → 분석 → 시각화 → 발표 전 과정 수행
- GitHub에 분석 노트 공유
- Kaggle 참여 및 커뮤니티 피드백 받기
- LinkedIn, 블로그를 통한 네트워킹
3. 데이터 분석가가 되는 최적의 루트는?
어떤 스킬을 익혀야 기업이 원하는 인재가 될 수 있을까?
어떤 직무를 선택하면 내 노력에 걸맞는 보상을 받을 수 있을까?
스프린트는 대학생과 사회초년생을 위해 커리어 스킬 학습과 취업까지 도와주는 교육 과정이에요. 누구나 국비지원을 받아 전액무료로 배울 수 있어요.
이러한 커리어에 도전하고 싶으신가요?
데이터 애널리스트
IT 회사라면 모든 산업에서 데이터 분석가를 원해요.
프로덕트 매니저(PM)
데이터 분석 역량에 커뮤니케이션 스킬을 더하면 리더급까지 빠르게 성장할 수 있어요.
그로스/ 퍼포먼스 마케터
뛰어난 마케터라면 데이터 기반으로 지표를 관리하는 역량이 필수예요.
비즈니스 애널리스트(BA)
비즈니스 인사이트를 분석하고 솔루션을 제안하며 고연봉 전문 커리어를 만들 수 있어요.
스프린트를 마치면 이 모든 것이 내 것이 됩니다
Python 및 분석 라이브러리
데이터 분석에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 분석에 필요한 다양한 라이브러리도 함께 학습합니다.
SQL
데이터를 조회하는데 가장 기초가 되는 언어예요.
데이터 시각화
Tableau 및 여러 Python 라이브러리로, 인사이트를 얻어낼 수 있는 여러 시각화 방법들을 배워요.
A/B 테스트
데이터 기반의 의사 결정을 위해 필수적인 A/B 테스트 방법론을 심도있게 배우고, 직접 기획 및 실행까지 해봅니다.
머신러닝 기초
비즈니스 지표 예측을 위한 다양한 지도/비지도 학습 기법에 대해 학습합니다.
데이터 엔지니어링 기초
데이터를 수집/가공/저장하는 시스템을 구축 및 관리하는 기초적인 방법을 배웁니다.
4. 스프린트 데이터 분석가 트랙은 어떻게 진행되나요?
하나, 우리는 함께 데이터 분석을 제대로 배울 거예요
그럭저럭한 데이터 분석 경험이 아닌, 평생 내 커리어를 지켜줄 데이터 전문 역량을 만들어요.
데이터 하나만 배워도 취업 경쟁력은 10배 이상이 되고, 그만큼 커리어 선택지도 넓어져요.
1️⃣ 데이터 분석 기초
- 데이터 분석을 위한 Python 학습
- 엑셀을 활용한 기초 통계 지식 습득 및 Numpy, pandas 라이브러리 사용법 학습
- Matplotlib 및 Tableau 등을 이용한 시각화 기술 학습
2️⃣ 초급 프로젝트 : 공공기관 데이터 EDA 및 시각화 프로젝트
- 공공데이터를 이용한 자유 주제 프로젝트
- EDA 기법을 통한 데이터 인사이트 도출 및 분석 결과 협업 과정 실습
- 문제정의, 원인분석, 가설 검증, 액션 제안까지.실무 데이터 분석의 사이클을 경험
3️⃣ SQL 및 프로덕트 데이터 분석
- SQL 및 관계형 데이터 베이스 모델링 기법 학습
- A/B테스트, 비즈니스 지표 등 프로덕트 데이터 분석에 필요한 필수 지식 습득
4️⃣ 중급 프로젝트1 : 실제 HR 서비스,구독 서비스의 데이터를 활용한 프로덕트 데이터 분석
- 심화 분석 방법 및 프로덕트 데이터 분석 기법 적용
- 기업 실제 데이터를 활용한 분석으로 실무 경험 증진
5️⃣ 머신러닝 기초 및 데이터 분석 심화
- 머신 러닝 기초 이론 및 주요 지도 학습 알고리즘 학습
- 결정 트리, 랜덤 포레스트 등 지도 학습 알고리즘을 활용한 분석 실습
- 클러스터링, 차원 축소 등 비지도 학습 알고리즘과 장바구니 분석 등 심화 데이터 분석 기법 학습
6️⃣ 중급 프로젝트2: 실제 프롭테크 기업 데이터를 활용한 예측 프로젝트
- 실제 비즈니스 데이터에 머신 러닝 적용, 분석 프로젝트 수행
- 머신 러닝 기반 데이터 분석 기법 활용 및 모델 평가 실습
7️⃣ 데이터 엔지니어링 기초
- 유닉스 커맨드, 파이썬 환경, Git 등 데이터 분석과 협업을 위한 위한 기초 엔지니어링 지식 습득
- 데이터 엔지니어링 기본 개념과 데이터 파이프라인 구축 방법 학습
8️⃣ 고급 프로젝트 : 실제 SNS 서비스의 데이터를 활용한 유저 데이터 분석
- 실제 기업의 서비스 데이터를 활용하여 고급 분석 프로젝트 수행
- SQL과 심화 데이터 분석 기법을 활용해 복잡한 데이터셋에서 인사이트 도출
- 데이터 분석에서의 문제 정의부터 해결까지 전 과정 경험
둘, 실전 역량을 완성하는 프로젝트를 진행해요
비즈니스에 적용하고 실무 환경에서 운영할 수 있는 프로젝트를 수행해요.
데이터 분석의 전체 사이클을 경험할 수 있도록 단계별 프로젝트를 진행해요.
1️⃣ 초급 프로젝트 - 기초적인 데이터 분석
대중교통 데이터 인사이트 도출서울시 대중교통 데이터 분석
서울시 대중교통 이용 경향성을 확인하고 문제점 파악 및 개선, 방향성까지 제시하는 프로젝트를 진행해요
2️⃣ 중급 프로젝트1 - 데이터 분석 방법론을 이용한 심화 데이터 분석
채용 시장 데이터 인사이트 도출채용 플랫폼 데이터 분석
채용 시장 데이터를 활용해 국내 채용 시장 및 채용 플랫폼 이용패턴을 분석하는 프로젝트를 진행해요
구독 서비스 데이터 유저 행동 패턴구독 서비스 데이터 분석
구독 서비스의 데이터를 활용해 유저 행동 패턴을 분석하는 프로젝트를 진행해요
2️⃣ 중급 프로젝트2 - 머신 러닝을 이용한 미래 예측 분석
공유오피스 데이터 머신 러닝미래 예측 분석프롭테크 서비스 데이터 분석
공유오피스 데이터를 통해 무료 유저의 유료 결제 전환율 및
유저의 오피스 이용량 시간을 예측하는 프로젝트를 진행해요
3️⃣ 고급 프로젝트 - 학습한 모든 기법을 적용해 인사이트 도출 및 개선점 제안
SNS 서비스 데이터 이용 패턴 분석 개선안 도출익명 칭찬 SNS 서비스 데이터 분석
익명 칭찬 SNS 서비스 데이터를 활용해
이용 패턴을 분석하고 사업적인 개선점을 도출하는 프로젝트를 진행해요
셋, 수료 이후에도 커리어 프로그램을 제공해요
데이터 분석가 트랙 수료 후에는, 4주 동안 진행되는 커리어 프로그램으로 ‘밀착 커리어 코칭’을 제공해요. 수강생이 취업 목표를 이룰 수 있도록 입사 지원을 위한 이력서부터 면접까지 스프린트와 함께 꼼꼼하게 준비합니다!
1️⃣ 입사 지원을 위한 첫단계, 이력서 작성
1주차에는 이력서 가이드 토픽을 제공하여, 수강생이 이를 학습하고 더욱 경쟁력 있는 이력서를 작성할 수 있도록 도와요. 또한 기업별 맞춤형 이력서를 준비할 수 있도록, 기업 분석 템플릿을 제공합니다.
기업 분석 템플릿을 기반으로, 내가 관심 있는 기업의 비즈니스 현황과 원하는 인재상을 파악하고 이를 이력서에 녹여낼 수 있어요.
2️⃣ 1:1 현직자 멘토링으로 이력서/포트폴리오 업그레이드
2~3주차에는 주당 1회 현직자 멘토링을 통해 수강생이 작성한 이력서와 포트폴리오에 대한 1:1 피드백을 제공해요.
1:1로 세션을 진행할 뿐만 아니라, 서면으로 피드백을 제공하기 때문에 이를 활용해서 더욱 완성도 높은 이력서와 포트폴리오를 완성할 수 있어요.
3️⃣ 모의 면접으로 완성하는 취업 준비
4주차에는 작성된 이력서와 포트폴리오를 바탕으로 모의 면접 트레이닝을 제공해요. 현직자 멘토와 1:1로 모의 면접을 진행한 후, 이에 대한 피드백을 받을 수 있어요.
면접 과정에서 수강생의 장점과 보완해야할 점을 꼼꼼하게 파악하여 전달드리기 때문에 이를 바탕으로 취업의 마지막 관문을 효과적으로 준비할 수 있어요.
4️⃣ 이제는 실전! 취업 성공 챌린지
스프린트는 취업 성공 챌린지를 통해 수강생 분들의 입사 지원을 돕고 원하는 커리어 목표를 달성할 수 있도록 동기 부여를 해드리고 있어요!
기업에 입사 지원을 할 때마다 스탬프가 적립되며, 누적되는 횟수 (5회, 10회, 20회) 마다 자료집, 멘토링 등 추가 혜택을 지원해요.
데이터 분석가 트랙은 이렇게 운영돼요
7개월 과정 전액 무료
- 내일배움카드를 통해 전액 무료로 수강
현직자 1:1 과제 리뷰
- 학습 내용을 실습해보는 ‘스프린트 미션’
- 스프린트 미션별 현직자 1:1 리뷰 제공
온라인 100% 수강
- 100% 온라인 강의로 지역 제한 없음
- 오프라인 학습공간도 필요시 별도 제공
수강생 전담 운영팀
- 포기 없이 수료할 수 있도록 운영/관리
- 학습 관리, 1:1 상담 등 수강생 밀착 케어
현직자 멘토링
- 학습 결과에 대한 현직자의 상세 피드백
- 주 1회 소수정예(5인 1팀)로 멘토링 진행
정규 시간 내 상시 Q&A
- 정규 시간 내 주강사와 Q&A 가능 (ZEP)
- 디스코드 커뮤니티에서 상시 Q&A 가능
데이터 분석가 취업, 코드잇 부트캠프에서 준비하세요
이제 데이터 분석가는 단순히 수치를 정리하는 사람이 아닙니다.
데이터를 통해 전략을 만들고, 의사결정을 돕는 비즈니스 파트너로서 더 큰 역할을 맡게 될 거예요.
만약 지금, 여러분이 “진짜 실무를 배워보고 싶다”, “이력서에 당당히 쓸 프로젝트를 해보고 싶다”는 마음이 들었다면, 스프린트 데이터 분석가 트랙은 그 도전에 가장 빠른 루트가 되어줄 거예요.
데이터 분석가가 되는 길, 지금 스프린트에서 시작해보세요.
현직자 멘토링, 실전 프로젝트, 1:1 코칭까지. 여러분의 커리어 여정을 함께할 준비가 되어 있습니다🚀
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