Part 0. 자기소개
Q. 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 스프린트 데이터 분석가 과정 7기 수료생 이현승입니다.
Q. 현재 회사에서 어떤 역할을 맡고 계신가요?
현재는 데브언리밋에서, 케이팝 댄스를 따라 추고 배울 수 있는 앱 ‘스파키’의 데이터 분석가로 일하고 있습니다.
저는 평소에 게임을 보거나 직접 플레이하는 걸 좋아하는데요. 채용 공고에서 ‘케이팝 댄스 게임 앱’이라는 설명을 보고 관심이 생겼어요. 여기서 일하면 서비스에 더 쉽게 적응할 수 있겠다는 생각이 들었고, 무엇보다 재밌게 일할 수 있을 것 같아서 지원하게 됐습니다.
데이터 분석가로 입사한 뒤, GA와 DB 데이터를 기반으로, 유저가 앱을 사용하면서 겪는 문제를 분석하고 있어요. 각 기능별 이탈률을 통해 문제를 정의하고, 개선 방향을 기획하는 역할을 맡고 있어요.
또한 AI를 활용해 기획안을 UI/UX 형태로 구체화하는 작업도 직접 진행하고 있어요. 코드잇에서 분석뿐 아니라 다양한 영역을 경험해본 덕분에, 이런 확장된 역할에도 비교적 빠르게 적응할 수 있었어요.
특히 이탈률이 높은 구간을 개선했을 때 실제로 수치가 낮아지는 변화를 확인하는 과정에서 큰 재미를 느끼고 있어요. 스타트업이라 다양한 역할을 수행하고 있는데요. 분석에만 그치지 않고, 커뮤니티 기능 추가나 추천 시스템 같은 신규 기능 기획에도 참여하고 있어요.
Q. 지금 하고 계신 일에서 가장 보람을 느끼는 순간은 언제인가요?
이탈률에 실제로 유의미한 영향을 주고, 개선된 수치가 유지될 때 가장 보람을 느껴요.
입사 초기에 제가 직접 서비스를 사용해보면서 느꼈던 불편함을 바탕으로, 버튼 위치를 UI 히트맵 예측을 통해 변경한 적이 있었어요. 그 결과 기존 대비 클릭률이 10%p 이상 증가했을 때 정말 재밌었고, 동시에 뿌듯했던 경험이었어요.
Part 1. 데이터 분석 공부를 시작한 이유
Q. 처음 데이터 분석에 관심을 갖게 된 계기는 무엇인가요?
처음에는 뚜렷한 수치를 통해 무언가를 정의하고 해결해나갈 수 있다는 점이 흥미로웠어요. 데이터를 통해 힌트를 얻고 답을 향해 나아가는 과정이 재밌었거든요.
Q. 여러 IT 직무 중 데이터 분석가를 선택한 이유는 무엇인가요?
대학교에서 소프트웨어학과를 복수전공했는데, 아두이노나 C언어 같은 분야는 실제로 다루기가 쉽지 않았어요. 개발적인 지식이나 실력에서도 고등학교 때부터 계속해온 사람들과는 차이가 있다고 느꼈고요.
그래서 직접적인 개발 실력 외에도, 문제를 정의하고 해결 방향을 고민하는 데이터 분석가 역할이 제 적성과 역량에 더 잘 맞는다고 생각했어요. 또 다른 사람들과의 경쟁에서 저만의 차별화된 강점을 만들 수 있을 것 같아서 선택하게 됐어요.
Q. 데이터 분석 공부는 어떻게 시작하셨나요?
처음에는 데이터 분석 준전문가 자격증을 준비하거나, 혼자 공모전에 참여하는 방식으로 공부를 시작했어요.
공모전에서는 소상공인 상권의 카드 사용 데이터를 바탕으로, 단골 이탈이나 주문량 감소 같은 문제를 사전에 예측하고 이를 해결할 수 있는 아이디어를 제안했어요.
그때는 협업이 익숙하지 않아서 혼자 진행했는데, 머신러닝 모델을 적용하면 어떻게든 아이디어가 나오고, 그걸 조합하면 결과가 나오겠지라는 생각으로 접근했어요. 정말 머신러닝 광신도같이 진행을 했었어요.
그런데 여러 데이터를 조합해 피처를 만들고 다양한 모델을 돌려봐도 성능이 잘 나오지 않았고, 인사이트도 도출되지 않아서 의미 있는 결과를 만들지 못했어요.
돌이켜보면, 해당 지역 상권에 대한 기사도 찾아보고 직접 방문해보면서 느낀 점을 바탕으로 문제를 정의했더라면 더 많이 배우고 성장할 수 있었을 것 같아서 아쉬움이 남아요.
Part 2. 스프린트에서의 성장
Q. 스프린트를 시작하기 전에는 어떤 상태였나요? (실력, 진로 고민, 막막함 등)
스프린트를 시작하기 전에는 혼자 공부하다 보니, 제가 하고 있는 분석 방식이 맞는지 의문이 드는 순간이 많았어요. 또 앞으로 취업을 하게 되면 협업을 많이 하게 될 것 같았는데, 협업 경험이 없다 보니 그 부분에 대한 불안감도 컸어요.
Q. 여러 교육 과정 중 코드잇 스프린트를 선택한 이유는 무엇인가요?
모집 공고를 처음 봤을 때 다양한 사람들과 프로젝트를 경험할 수 있다는 문구에 끌렸어요. 이전에는 다른 사람들과 소통할 기회가 없었기 때문에, 그 부분을 직접 경험해볼 수 있다는 점이 특히 매력적으로 느껴졌어요.
Q. 스프린트 참여 중 가장 크게 성장했다고 느낀 순간은 언제였나요?
이전에는 회귀분석 같은 특정 방법론을 꼭 적용해야 하고, 각 피처별 유의미한 차이를 기반으로 문제를 해결하는 것이 정답이라고 생각했어요.
그런데 스프린트를 하면서 제가 알지 못했던 다양한 방법론이나, EDA만으로도 충분히 문제를 정의하고 해결할 수 있다는 걸 깨달았어요.
현업에서는 한 가지 방법만 고수하기보다는 여러 방식을 시도하고 상황에 맞게 유연하게 적용하는 게 중요하다고 느꼈는데요. 그럴 때 스프린트에서 다양한 접근을 경험해본 덕분에 분석에 대한 시야가 넓어졌고, 많이 성장했다는 걸 실감했어요.
Q. 커리큘럼을 따라가며 가장 인상적인 내용은 무엇이었나요?
커리큘럼을 따라가면서 데이터 엔지니어링이나 Git 같은 내용을 배울 때는 ‘이걸 왜 배우지?’라는 생각이 들 때도 있었어요. 그런데 실제로 일을 하다 보니 개발자분들과 대화할 일이 생각보다 많았고, 그 과정에서 데이터 엔지니어링이나 백엔드 관련 이야기를 나눌 때가 있더라고요.
그때 커리큘럼을 통해 다양한 내용을 한 번이라도 접해본 경험이 다른 직무와 커뮤니케이션하는 데 큰 도움이 된다고 느껴서 인상 깊었어요.
Q. 현직자 멘토링이나 실습 리뷰에서 가장 인상적인 순간은 언제였나요?
제가 생각하지 못했던 세밀한 부분까지 피드백을 받으면서, 더 예리하게 분석할 수 있도록 방향을 잡아주셨던 게 인상 깊었어요. 그때는 어떻게 정리해야 할지 몰라서, 제가 먼저 초안을 쓰고 AI로 문맥이나 오타를 수정한 뒤 자연스럽게 다듬는 방식으로 작성했죠.
그때 멘토님께서 채용 공고의 키워드를 기준으로 링크드인에서 비슷한 사람들의 이력서를 찾아 참고해보면 좋다고 조언해주셨는데요. 그 덕분에 지원하는 회사에 맞춰 이력서를 커스터마이징하는 방법을 배울 수 있었어요.
Q. 가장 기억에 남는 프로젝트는 무엇인가요?
RFM 기법을 활용해서 분석했던 프로젝트가 가장 기억에 남아요. 5명 정도의 팀원들과 함께 진행했는데, 서로 소통이 잘 돼서 분석 과정에서도 큰 어려움이 없었어요.
결과를 도출할 때도 계속 의견을 나누면서 더 좋은 결과를 만들기 위해 노력했던 경험이 인상 깊었고, 그 과정에서 올바른 의사소통이 얼마나 중요한지도 깨달을 수 있었어요.
Q. 함께 공부한 스프린터 동료들과의 경험 중 기억에 남는 순간이 있다면요?
스프린트가 끝난 뒤에 다 같이 직접 만나서, 그동안의 경험이나 앞으로의 진로에 대해 이야기했던 순간이 기억에 남아요. 실제로 만나보면서 더 가까워졌고, 같은 분야를 공부하는 사람들을 많이 알게 된 것도 의미 있었어요.
Q. 취업 준비나 실무 적응에 가장 도움이 되었던 건 어떤 것이었나요?
커리어 프로젝트와, 그 이후에 연계된 취업 지원 프로그램이 가장 도움이 많이 됐어요. 추천 회사에 지원할 수 있도록 도와주셨던 부분이 큰 도움이 됐어요.
Part 3. 스프린트 이후, 지금의 나
Q. 스프린트 전의 나와 지금의 나를 비교했을 때, 가장 크게 달라진 점은 무엇인가요?
분석에 대한 시야가 많이 넓어졌고, 다양한 사람들과 커뮤니케이션해본 경험을 바탕으로 제가 원하는 방향이나 하고 싶은 이야기를 더 명확하게 전달할 수 있게 됐어요.
Q. 취업 과정에서 본인의 강점은 무엇이었다고 생각하시나요?
무던한 성격 덕분에 서류 탈락을 여러 번 겪었지만, 포기하지 않고 계속 지원할 수 있었던 멘탈이 제 강점이었다고 생각해요.
Q. 지금 데이터 분석가를 준비하는 분들에게 전하고 싶은 조언이 있다면요?
실제로 일을 하다 보면 회사 규모에 따라 다양한 업무를 맡게 되는 경우가 많았어요. 저도 분석을 하고 문제 상황에 대한 개선 방향을 기획한 뒤, 실제 서비스에 어떻게 디자인이 적용되고 기능이 구현되는지까지 경험할 기회가 있었어요.
그럴 때마다 ‘이게 맞나?’라는 고민도 많이 했지만, 그 과정을 통해 서비스가 어떻게 돌아가는지 이해할 수 있었어요. 그리고 서비스에 대한 이해가 쌓이다 보니, 분석을 할 때도 더 다양한 시각으로 바라볼 수 있게 됐어요.
분석가로서 분석 자체에 집중하는 것도 중요하지만, 다양한 영역에 관심을 갖는 것이 문제를 정의하고 해결하는 데 의외로 큰 도움이 된다고 느꼈어요. 그래서 가능한 한 여러 경험을 해보고, 폭넓게 이해하려는 노력이 중요하다고 생각해요.
Part 4. 그리고 앞으로의 나
Q. 앞으로 어떤 데이터 분석가로 성장하고 싶으신가요?
앞으로도 다양한 경험을 통해 넓은 시야를 바탕으로, 올바른 문제를 정의하고 유연한 해결 방안을 제시할 수 있는 데이터 분석가로 성장하고 싶어요.
Q. 데이터분석가라는 진로나, 스프린트 합류를 고민 중인 분들에게 한마디 해주신다면?
오랫동안 혼자 고민만 한다고 해서 답이 나오지는 않는다고 생각해요. 이 길이 맞는지 고민이 된다면 한 번 직접 부딪혀보는 게 중요하다고 느꼈어요.
해보고 나서 아니다 싶으면 빠르게 다른 길을 찾는 것도 하나의 방법이라고 생각해요. 직접 경험해보는 과정에서 새로운 길이 보일 수도 있고, 도움을 받을 수 있는 사람을 만날 수도 있어서요. 그래서 가능하다면 너무 오래 고민하기보다는, 조금이라도 빨리 시작해보는 걸 추천드리고 싶어요.
Q. 마지막으로, 나에게 스프린트란 어떤 존재인지 한 마디로 표현하자면?
저에게 스프린트는 ‘자극’이라고 생각해요.
마지막 프로젝트를 할 때는 아침 9시부터 저녁 7시까지 계속 프로젝트를 진행했고, 토요일에도 나와서 작업을 했어요. 시간적으로도 굉장히 강한 자극을 받았고, 강의를 들으면서도 데이터 엔지니어링처럼 분석과는 조금 거리가 있는 다양한 지식들을 계속 접하게 되면서 학습적인 자극도 많이 받았어요.
처음에는 그런 자극들이 부담스럽고 힘들게 느껴지기도 했어요. ‘이걸 끝까지 해낼 수 있을까?’라는 고민도 많이 했고요. 그런데 그런 과정이 쌓이면서 오히려 ‘여기까지 왔는데 중간에 포기하기 아깝다’는 생각이 들었고, 끝까지 해내야겠다는 동기부여가 더 강해졌어요.
또 팀원들도 비슷한 과정을 겪다 보니 자연스럽게 공감대가 형성됐고, 그 덕분에 더 끈끈해질 수 있었던 것 같아요.
돌이켜보면 힘들었던 자극들이었지만, 그 자극 덕분에 더 성장할 수 있었고 스프린트를 끝까지 완주할 수 있었던 것 같아요. 그래서 스프린트는 끊임없이 자극을 주고, 그 자극을 통해 개인의 성장을 이끌어주는 경험이었다고 생각해요.
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