데이터 분석가로서의 첫걸음, 스프린트로 시작해 최종 합격까지 갈 수 있었어요 - 이지안님 인터뷰
통계학 전공자가 사이버 보안 분야 데이터 분석가가 되기까지, 코드잇 스프린트를 만나 데이터 분석가로서의 첫 걸음을 내디뎠던 이지안님의 스토리를 소개합니다.
Apr 29, 2026
Part 0. 자기소개
Q. 지안님, 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 스프린트 데이터 분석가 과정 3기 수료생 이지안 입니다. 현재는 데이터 분석가로 일하고 있어요.
Q. 현재 무슨 일을 하고 계신가요?
제가 일하고 있는 곳은 사이버 보안 회사인데요. 데이터 분석가로서 네트워크 관점에서의 내부망 침해 평가를 수행하고 있어요.
구체적으로, 내부망에서 발생하는 로그를 분석하여 보안 위협으로 의심되는 통신을 찾아내는 역할이에요. 이 과정에서 보안 전문가들과 협업하면서 탐지 로직을 더 정교하게 만들고, 분석 결과를 더 쉽게 확인할 수 있도록 전용 웹사이트를 개발하는 일도 함께 맡고 있어요.
특히 제가 담당하고 있는 ‘분석 결과 시각화 기능’이 깊이 있는 보안 분석에 유용하게 사용될 때, 데이터 분석가로서 역할을 잘 수행하고 있다는 만족감과 보람을 느끼고 있어요.
Part 1. 데이터 분석 공부를 시작한 이유
Q. 데이터 분석에는 어떻게 관심을 가지게 되셨나요?
학교에서 통계학을 전공하면서 수리통계, 회귀분석 등 통계 지식을 배우다 자연스럽게 데이터 분석에 흥미를 가지게 되었어요. 사실의 나열일 뿐인 데이터에서 유의미한 인사이트를 뽑아낼 수 있다는 점이 데이터 분석의 가장 매력적인 부분이라고 생각해요.
Q. 데이터 분석 공부를 하시던 중, 스프린트를 시작하신 이유는 무엇인가요?
앞서 말씀드렸듯 전공이 통계이다 보니 처음에는 학교에서 가르쳐주는 내용으로 공부를 시작했어요. 그래서 아무래도 처음부터 시작하는 분들과 비교해 어느 정도 지식이 있는 상태였죠.
하지만 전공 지식과 실무 환경은 큰 차이가 있었고, 제대로 된 경험을 갖추지 못한 상황에서 데이터 분석가가 되기 위해 무엇을 어떻게 해야 할지 막막한 상황이었어요. 그러다 실무에서는 학교에서 배우지 않는 기술을 많이 쓴다는 걸 알게 돼, 이 간극을 채우기 위해 스프린트를 시작했어요.
특히 코드잇에서 강의를 들어본 적이 있어 스프린트를 선택하게 됐어요. 이전에 학교 교육 과정은 부족하다고 느껴서 추가로 독학했던 적이 있는데, 파이썬을 집중적으로 공부하던 중 코드잇에서 강의를 들었었거든요.
그 때의 좋은 경험으로 코드잇이라는 브랜드가 제공하는 교육의 퀄리티에 대한 믿음이 생겨, 스프린트 도전까지 이어진 것 같아요. 실제 기업 데이터를 활용하는 팀 프로젝트나 다양한 분야에서 온 사람들과 협업하는 기회가 있다는 점도 매력적이었고요.
Part 2. 스프린트에서의 성장
Q. 스프린트에서 공부하며 어떤 점들이 좋았나요?
첫 번째는 뛰어난 강사님이었어요. 짧은 기간 동안 많은 내용을 배워야 해서 강사님 역량이 중요했는데, 어려운 내용도 쉽게 설명해주시고 수강생 한 명 한 명을 신경 써주신다는 게 느껴졌어요.
두 번째는 멘토 시스템이었어요. 수업시간에 배우는 내용 외에도, 스프린트 미션이나 프로젝트 등에 대해 강사님뿐 아니라 다른 전문가에게 피드백을 받을 수 있다는 점이 좋았습니다. 실제 현업에 대한 궁금한 점을 언제든지 물어볼 수 있다는 점도 도움이 되었고요.
세 번째는 학습에 대한 동기부여 시스템이었는데요. 각 프로젝트의 팀장을 맡을 때 마다 상품권 등 소소한 보상이 있었고, 스프린트 기간 중 추가로 스터디를 진행하면서 공부하고 싶은 도서도 지원받을 수 있었어요. 덕분에 정규 교육과정 외에도 추가 학습을 이어갈 수 있는 동기가 됐고, 지치지 않고 수료까지 도달할 수 있었어요.
Q. 멘토 시스템이 좋았다고 꼽아주셨는데, 멘토님이 주신 좋은 조언에 대해 공유해주실 수 있으신가요?
기억에 남는 멘토님이 한 분 계시는데요. 제가 제출한 미션을 채점하시면서, 단순히 코드나 분석 방법에 대해 피드백해주시는 게 아니라 보고서 개요를 쓸 때 주의할 점이나 논리를 전개해 나갈 때 필요한 부분 등 디테일한 부분까지 짚어주셔서 놀랐던 적이 있어요. 그 정도의 수준 높은 피드백을 받을 수 있을 거라고는 생각하지 못했었어서 더 만족스러웠어요.
지금도 그때 받았던 피드백을 참고해, 데이터 분석 보고서를 작성할 때 적용하고 있어요. 덕분에 좋은 결과물을 낼 수 있답니다.
Q. 스프린트 과정 중 특히 도움이 된 수업이 있었을까요?
Part 1에서 배운 기초적인 터미널 조작 방법, 명령어, Git에 관한 내용이 가장 도움이 됐어요. 사실 데이터 분석 방법론은 전공 수업으로 배운 적 있어 이미 알고 있는 내용을 보강해서 배우는 느낌이었는데요. Part 1에서 배운 기초 수업은 데이터 분석가를 희망하는 사람으로서 얼마나 깊고 넓게 알아야 하는지, 딱 필요한 만큼의 내용을 쉽게 가르쳐주셔서 좋았습니다.
그때 배웠던 내용은 지금도 회사 실무에서 잘 사용하고 있어요. 심지어 제가 배웠던 내용을 팀원들에게 가르쳐준 적도 있었어요.
Q. 팀 프로젝트 경험을 위해 스프린트에 합류하셨는데, 가장 기억에 남는 프로젝트는 무엇인가요?
첫 번째 프로젝트인 ‘서울시 대중교통 데이터 분석’이 가장 기억에 남아요. 아직 많은 내용을 배운 상태가 아니어서 화려한 데이터 분석 기법보다는 배경 지식을 이용해 데이터 분석의 본질에 집중했던 프로젝트였어요.
프로젝트에 사용할 데이터나 분석 주제를 직접 정해야 하는 만큼 처음에는 막막했었는데요. 제가 먼저 팀원들에게 평소 대중교통을 이용했던 경험에 대해서 얘기해보자고 제안하면서, 그렇게 좋았던 점이나 불편했던 점을 공유하며 주제 후보를 좁혀나갈 수 있었어요.
결과적으로 대중교통을 이용하는 모든 사람이 공감할 만한 점을 최종 주제로 선정했고, 혼잡한 출퇴근 시간대 이용자들이 겪는 불편함을 데이터로 증명하는 동시에 해결책까지 제시해볼 수 있었어요. 모두가 익숙하게 느낄 만한 불편함을 숫자로 정의하고, 분석을 통해 얻은 인사이트로 해결하는 그 과정이 재미있었습니다.
특히 첫 프로젝트를 할 때 팀원들과 공유 오피스에서 만나 협업했었는데요. 비대면 수업이다 보니 소통할 때 약간의 답답함이 있었는데, 직접 만나서 얘기하니 의견 전달도 더 잘되고, 효율적으로 작업할 수 있었어요. 그리고 무엇보다 그 순간이 즐거웠기 때문에 특히 좋은 기억으로 남아있어요.
Q. 프로젝트 과정에서 가장 까다로웠던 부분은 무엇이었고, 어떻게 해결하셨나요?
모든 프로젝트에서 공통적으로 어려웠던 부분은 바로 ‘문제를 정의하는 것’이었어요. 데이터는 주어지지만, 그것으로 어떤 문제를 해결할지는 스스로 정의해야 하거든요. 같은 데이터를 사용해도 팀별로 정말 다양한 분석이 나오기도 했고요.
프로젝트에서 사용했던 데이터들은 누구든 한 번쯤 해봤을 경험과 관련된 것들이었는데요. 그래서 저도 그 ‘누구’에 해당되는 사람의 입장에서 불편했던 점이나 개선되었으면 하는 점을 깊게 고민했어요. 그 고민을 분석의 실마리로 삼는 방식으로 해결해보려 했어요.
데이터 분석은 어떤 문제를 해결하거나 현상을 설명하는 수단이라고 생각해요. 그렇기 때문에 문제나 현상에 대해 잘 알지 못하면 좋은 분석도 나올 수 없다는 제 믿음에 기반을 둬, 이런 해결 방식을 선택했습니다.
Part 3. 스프린트 이후, 지금의 나
Q. 스프린트 참여 중 가장 크게 성장했다고 느낀 순간은 언제였나요?
수료를 마쳤을 때 가장 성장했다고 느꼈어요. 스프린트 기간 동안 했던 미션들, 프로젝트들을 정리하면서 되돌아보니, 초반부터 수료까지 갈수록 분석 결과물의 퀄리티가 높아졌다는 것이 눈에 띌 정도로 보였거든요. 과정 중에는 크게 느끼지 못했지만, 완주 후 뒤를 돌아보니 꽤 멀리까지 왔다는 느낌을 받아서 굉장히 뿌듯했습니다.
짧지 않은 기간 동안 달리는 만큼, 힘들때도 있었지만 그만큼 열심히 했기에 많이 성장했다고 마지막에 느꼈던 것 같아요.
Q. 취업 준비나 실무 적응에 가장 도움이 되었던 건 어떤 것이었나요?
프로젝트 기간 동안 썼던 협업 일지가 포트폴리오 구축에 많은 도움이 되었어요.
스프린트 이전에 해봤던 팀 프로젝트들의 경우에 결과물을 산출해내는 것에만 집중했기 때문에, 돌이켜보면 그 과정은 잘 기억에 남지 않는 경우가 많았어요.
반대로 스프린트에서는 프로젝트 기간 중 협업일지를 매일 꾸준히 작성해뒀고, 그때그때 떠올랐던 좋은 아이디어나 어려웠던 점 등 내용까지 상세히 남겨놓았어요. 덕분에 제 포트폴리오는 단순히 결과만 나와 있는 것이 아닌 하나의 데이터 분석 서사가 담겨 더 풍성하게 채울 수 있었습니다.
면접에서는 팀 프로젝트를 비롯해 미션 결과물들까지 전부 정리해 인쇄물로 보여드렸어요. 미션을 제출할 때 많은 공을 들이기도 했고, 멘토님의 피드백도 적극 반영된 보고서들이었거든요. 이 과정에서 저도 배운 내용을 실습하는 것을 넘어 일련의 흐름이 담긴 분석 보고서를 작성하는 능력을 기를 수 있었고요.
특히 면접 중에 데이터를 보고 문제를 직접 정의하는 과정에 대해 집중적으로 질문을 받았었는데요. 저도 팀 프로젝트를 하며 이 부분이 가장 중요하다고 생각했던 부분이기도 했고, 또 항상 협업 일지를 꼼꼼하게 작성해뒀기 때문에 상세하게 답변할 수 있었어요. 제가 결정적으로 최종 합격을 할 수 있던 이유였다고 생각합니다.
Q. 스프린트 전의 나와 지금의 나를 비교했을 때, 가장 크게 달라진 점은 무엇인가요?
기본을 충실히 갖춘 분석가가 되었다는 점이 제가 스프린트 전과 가장 달라진 점이라고 생각해요.
스프린트 과정이 짧지만은 않은 기간이지만, 이것만으로 이상적이고 완벽한 데이터 분석가가 되기엔 부족해요. 그렇지만 데이터 분석가가 되기 위한 토대를 마련하기에는 충분한 시간입니다.
스프린트 이후 저는 기본기를 갖춘 사람이 되었고, 취업 과정에서도 강점을 발휘할 수 있었어요. 현업에 종사하게 된 지 1년이 조금 넘은 지금도 그 때 배운 내용들을 활용해 업무를 처리하고 있고요.
기초가 잘되어 있기 때문에 어떤 분석 업무를 하더라도 쓰러지지 않는 토대 위에서 경험을 잘 쌓아가고 있어요.
Q. 앞으로 어떤 데이터 분석가로 성장하고 싶으신가요?
함께 일할 사람들에게 파이썬 또는 SQL을 잘 다룬다거나, 머신러닝 등 이론을 잘 안다는 말보다는, 정말 데이터로 문제를 해결할 줄 안다는 말을 들을 수 있는 분석가로 성장하고 싶어요.
Part 4. 예비 스프린터를 위한 한 마디
Q. 데이터 분석가라는 진로를 고민하는 분들께, 그리고 데이터 분석가가 되기 위해 준비하는 분들께 해주고 싶은 말이 있다면요?
대학에 다닐 때 학교에 갈 수 있는 방법이 꽤 많았어요. 그래서 학교를 다니면서 어떤 길로 가야 가장 빠르게 갈 수 있는지, 또 지하철 몇 번 칸에서 타야 앉아서 갈 수 있는지 수많은 시행착오를 겪었는데요. 이 과정을 통해 1학년이 끝나갈 때쯤엔 저만의 최적의 경로를 찾아서 정말 편하게 다녔던 기억이 있습니다.
데이터 분석이라는 것은 엄청 거창한 것이 아닌 것 같아요. 제가 직접 다양한 길로 가보면서 경험으로 최적의 경로를 찾아낸 것도 훌륭한 데이터 분석이라고 생각하거든요. 문제를 마주쳤을 때, 그것이 오랜 기간 쌓인 경험이든, 실제 숫자로 되어있는 자료이든, 데이터를 이용하여 해결했다면 이미 훌륭한 데이터 분석가라고 생각합니다.
데이터 분석은 도구를 잘 다루는 것보다, 문제를 어떻게 정의하고 해석하느냐가 더 중요하다고 생각해요. 모든 데이터 분석가가 똑같이 처음에는 기술적인 부분에 집중하게 되지만, 결국 중요한 것은 ‘데이터를 통해 어떤 인사이트를 도출하고 실제로 어떻게 활용할 수 있는지’이거든요.
다양한 데이터를 직접 다뤄보면서 ‘왜 이 분석을 하는지’를 계속 고민해보는 것이 중요하다고 생각합니다. 이미 데이터 분석가를 준비하시는 분들은 정말 많이 들어봤을법한 진부한 말이지만, 그만큼 중요하고 본질을 설명하는 말인 것 같아요.
Q. 스프린트를 고민하고 있는 분들에게 해주고 싶은 말이 있다면요?
짧지 않은 기간 동안 아침부터 저녁까지 수업을 듣는 게 당연히 쉽지 않은 일입니다. 저도 같았지만, 잘 완주할 수 있도록 많은 분들께서 도와주셨기 때문에 끝까지 해낼 수 있었어요.
적어도 저는, 스프린트를 했던 것을 한 번도 후회한 적은 없습니다. 의지가 있는 분들이라면 누구든 정말 많이 성장할 수 있다고 생각해요.
Q. 마지막으로, 나에게 스프린트란 어떤 존재인지 한 마디로 표현하자면?
데이터 분석가로서 첫걸음을 내디딜 수 있게 해준 고마운 존재입니다.
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