데이터분석가로 취업하기 위해서는 어떤 포트폴리오를 준비해야 할까요? 가장 중요한 것은 실제 비즈니스 문제를 데이터로 해결하는 전 과정을 보여주는 것입니다. 단순한 분석 결과가 아니라 문제 정의부터 해결책 제시까지의 전체 과정이 담긴 완성도 높은 프로젝트가 필요해요.
데이터 분석가 직무 정보부터 참고할 만한 포트폴리오까지 자세히 공유드리겠습니다.
📌 목차
- 데이터 분석 1) 데이터 분석가 2) 데이터 분석가 전망 3) 데이터 분석가 연봉 4) 데이터 분석가 취업
- 데이터 분석 자격증이 꼭 필요할까?
- 데이터 분석 취업 포트폴리오 모음집
데이터 분석
데이터 분석가는 기업의 데이터를 분석해 의사결정을 돕고, 실질적인 비즈니스 성과를 이끌어내는 직무입니다. 데이터 분석가가 구체적으로 어떤 일을 하는지, 이 직업의 전망과 취업 현실은 어떨지 상세히 알려드릴게요.
데이터 분석가란
데이터 분석가는 가장 대표적인 데이터 분석 직무입니다. 복잡한 데이터를 체계적으로 분석해 기업이 올바른 결정을 내릴 수 있는 근거를 제공하는 역할을 합니다. 단순히 숫자를 다루는 것을 넘어, 팀원과 이해관계자가 잘 이해할 수 있도록 데이터를 시각화 자료로 만드는 것도 핵심 업무예요.
그 어떤 직무가 그렇듯 기업과 산업군에 따라 업무가 달라지지만, 큰 틀에서 공통되는 데이터 분석가의 업무를 살펴볼게요. 업무 프로세스는 총 4단계로 이루어져있어요.
데이터 수집 ⇒ 데이터 정리 ⇒ 데이터 분석 및 모델링 ⇒ 데이터 시각화
데이터 분석의 시작은 적절한 데이터를 확보하는 것입니다. 각 태스크에 맞게 수집해야 할 데이터가 결정되는데요. 고객 정보 및 행동 데이터, 외부 API를 통한 시장 데이터, 설문조사, 공공 데이터 등 다양한 곳에서 분석에 필요한 데이터를 수집합니다. 그리고 이렇게 수집한 데이터를 로우 데이터 (Raw Data)로 불러요.
로우 데이터는 날것의 데이터예요. 그 자체로는 분석하기 어려운 데이터죠. 데이터 분석가는 로우 데이터를 목적에 맞게 정리하고 맥락을 만듭니다. 이 과정을 통해 신뢰할 수 있고 분석 가능한 형태의 데이터를 만들어 내요.
이제는 정제된 데이터를 바탕으로 데이터를 분석하여 의미있는 정보를 찾아냅니다. 간단한 통계 분석부터 머신러닝을 이용해 미래 데이터를 예측하는 모델링 작업까지 분석 방법은 다양해요. 엑셀, 파이썬, R 등이 분석 도구로 활용됩니다.
데이터 분석 결과를 조직 내에 공유하는 것까지 데이터 분석가의 임무예요. 데이터 분석에 대해 잘 모르는 사람도 한눈에 파악할 수 있도록 차트, 그래프, 대시보드 등으로 시각화하는 것이 중요합니다. 특히 대시보드는 상태를 실시간으로 확인하고, 다양한 정보를 한곳에 모아 관리할 수 있어요. 태블로(Tableau)나 각종 BI 도구를 활용해 직관적으로 이해할 수 있는 시각 자료를 만들 수 있습니다.
데이터 분석가 전망
데이터 분석가는 오래 전부터 유망 직종으로 언급되어 왔고, 여전히 성장 가능성이 높은 분야입니다. 한국에서 데이터 분석가만을 조사한 통계는 제한적이지만, 미국 노동통계청의 지표를 보면 전세계적인 데이터 분석가의 전망을 나타낸 지표가 있습니다.
데이터 분석가는 2021년부터 2031년까지 데이터 분석 직군은 23% 성장할 전망이에요. 이는 일반 직군 성장률(5%)보다 4배 높은 수치죠. 더 주목할 것은 신입 채용 기회가 많다는 겁니다. 데이터 분석은 신입 수요가 활발해요. 링크드인 데이터 분석 관련 채용공고 1000여 개를 분석한 결과, 전체의 39%가 신입 공고였습니다. 지금 데이터 분석가를 준비해도 충분히 기회가 있다는 의미로 해석할 수 있어요.
데이터 분석가 연봉
구분 | 일 평균 급여 | 연봉 (추정) |
IT 기획자 | 56만원 | 6,760만원 |
IT 마케터 | 53만원 | 6,440만원 |
IT 컨설턴트 | 47만원 | 5,650만원 |
IT 품질관리사 | 47만원 | 5,640만원 |
IT PM | 44만원 | 5,330만원 |
데이터 분석가 | 37만원 | 4,510만원 |
응용SW개발자 | 33만원 | 4,040만원 |
UI/UX 기획, 개발자 | 32만원 | 3,920만원 |
▶︎ 출처: 2025년 적용 SW기술자 평균임금 공표
한국 소프트웨어산업협회의 SW기술자 평균임금 공표에 따르면, 데이터 분석가의 평균 연봉은 4,510만원으로 나타났습니다. 데이터 분석가는 주요 IT 직군 17개 중 연봉으로 6위에 위치해 있어요. 이는 IT 직군에서 상당히 높고, 안정적인 직군이라는 것을 확인할 수 있습니다. 이처럼 높은 성장률과 연봉 수준을 고려할 때, 데이터 분석가는 앞으로도 유망한 직업이라는 것을 명확이 알 수 있습니다.
데이터 분석가 취업
국내 IT 기업의 데이터 분석가 채용 공고를 살펴보며, 어떤 역량이 필요할지 한눈에 파악할 수 있도록 정리해 드릴게요.
- 토스
- 우아한 형제들
- 당근
언어 및 도구
- 데이터 분석 프로그래밍 언어: SQL, 파이썬, R
- 데이터 시각화 도구: Tableau 혹은 Superset
역량
- 커뮤니케이션 능력 데이터 분석가는 다양한 관점에서 문제를 해결하는 직무이기 때문에, 다른 부서 및 팀원들과의 원활한 소통이 필수입니다. 특히 분석 결과를 바탕으로 경영진을 설득해야 하는 경우가 많아, 복잡한 데이터를 누구나 이해할 수 있도록 논리적이고 명확하게 설명하는 능력이 중요합니다.
- 도메인에 대한 이해
데이터 분석가에게는 도메인, 비즈니스에 대한 깊은 이해가 중요합니다. 같은 데이터라도 도메인 지식이 있으면 전혀 다른 관점에서 해석할 수 있거든요. 데이터에서 의미 있는 인사이트를 찾아내는 것이 핵심이기 때문에, 얼마나 도메인을 이해하느냐에 따라 문제 해결의 질이 크게 달라집니다.
- 보고서 작성 능력
데이터 분석가의 또 다른 핵심 업무는 분석 결과를 설득력 있는 보고서로 정리하는 것입니다. 데이터에 익숙하지 않은 경영진이나 동료들도 쉽게 이해할 수 있도록 시각화해야 합니다. 이를 위해 데이터를 실무진이 이해할 수 있게 풀어내고, PowerPoint, Tableau, Power BI 같은 보고서 작성 및 시각화 도구를 능숙하게 다루는 것도 중요한 역량 중 하나예요.
데이터 분석가는 데이터 분석 직무 중 가장 대표적인 역할입니다. 하지만 데이터 분석 역량이 필요한 직무는 생각보다 훨씬 다양해요. 실제로 데이터 분석 역량을 갖추면 IT 업계 취업의 문이 훨씬 넓어집니다. 데이터 분석가 외에 어떤 직무들이 있는지 함께 살펴볼게요.
- 데이터 사이언티스트
데이터 사이언티스트는 머신러닝과 딥러닝 모델을 개발해 대규모 데이터에서 패턴을 찾고 미래를 예측하는 직무입니다. 데이터 분석가보다 더 고도화된 기술을 다루며, 수학과 통계학 그리고 컴퓨터 과학 지식까지 모두 갖춰야 해요. 특히 빅테크 기업에서 엄청난 양의 데이터를 AI 기술로 처리하여 비즈니스 의사 결정에 도움을 줍니다.
- 데이터 엔지니어
데이터 엔지니어는 데이터 분석과와 데이터 사이언티스트가 원활하게 작업할 수 있도록 데이터 인프라를 구축하고 관리하는 직무예요. 데이터 직군 중 개발자와 가장 맞닿아 있죠. 데이터 수집(Extract), 가공(Transform), 저장(Load)의 ETL 과정을 통해 데이터 파이프라인을 설계합니다. 백엔드 개발 기술과 겹치는 부분이 많아 백엔드 개발자에서 데이터 엔지니어로, 또는 그 반대로 전향하는 사례가 많은 분야입니다.
- 그로스 마케터
데이터 마케터로도 불리는 그로스 마케터는 CRM, 퍼포먼스, 그로스 마케터 등 여러 세부 직무를 아우르는데요. 회사의 핵심 지표를 지속적으로 모니터링하며 데이터 기반으로 성장 전략을 수립하는 직무입니다. 문제 발견부터 해결책 실행, 결과 분석까지 전체 과정을 데이터로 관리하며 마케팅 성과를 극대화해요.
- PM
PM은 철저한 시장 분석과 사용자 데이터를 수집하여 프로덕트를 기획하고, 이 과정을 총괄해요. 데이터를 기반으로 가설을 세우고, 수정하고, 해결책을 내는 업무를 합니다. 특히 PM은 개발자, 디자이너 등 여러 이해관계자와 소통을 하는데요. 이때 감정이나 추측이 아닌, 명확한 데이터를 바탕으로 설득력 있는 의사소통을 할 수 있습니다.
데이터 분석 자격증이 꼭 필요할까?
데이터 분석 역량을 검증할 수 있는 자격증이 있습니다. SQLD, ADsP, Google Data Analystics가 대표적이에요.
- SQLD
한국데이터산업진흥원이 주관하는 데이터베이스 쿼리 능력 인증 자격증으로, SQL을 활용한 데이터 추출과 처리 능력을 보는 시험입니다. ‘데이터 모델링의 이해’, ‘SQL 기본 및 활용’ 총 두 과목으로 구성되어 있어요.
- ADsP
ADsP(Advanced Data Analystics Semi-Professional) 데이터분석준전문가 자격증으로, 마찬가지로 한국데이터산업진흥원이 주관하는 국내 대표 데이터 분석 자격증이에요. ‘데이터 이해’, 데이터분석 기획’ 그리고 ‘데이터 분석’ 총 세 과목을 치릅니다.
- 구글 애널리틱스 자격증 (Google Data Analystics)
구글 데이터 애널리틱스 자격증은 Coursera에서 제공하는 Google 공인 프로그램으로, 2024년 LinkedIn 발표 기준 "취업을 위해 추천되는 데이터 분석 자격 과정" 1위에 선정된 실습 중심 자격증입니다. SQL, Excel, Tableau, R 등의 도구를 활용해 데이터 분석 전 과정을 실제 프로젝트로 배우며, 평균 6개월 수료 시 Google과 Coursera 공동 명의의 인증서를 받을 수 있어요.
데이터 분석 직무로 취업하기 위해서는 관련 자격증이 반드시 필요할까요? SQL, SQLD, ADsP 같은 데이터 분석 자격증은 분명 플러스 요인이 되지만, 자격증이 취업에 꼭 필요한 건 아니에요.
실제 채용 과정에서는 자격증보다 실무 경험을 더 중요하게 봅니다. 어떤 프로젝트를 수행해봤는지, 그 프로젝트에서 본인인 담당한 역할과 기여도가 무엇인지가 핵심이에요. 실제 데이터를 활용한 분석 프로젝트 경험과 이를 잘 정리한 포트폴리오가 훨씬 더 큰 경쟁력을 가질 수 있어요.
내일배움캠프 데이터 분석 트랙에서는 수강생들이 희망하는 기업에 맞춰 전략적으로 프로젝트를 설계해요. IT, 금융, 공공기관 등 다양한 도메인별 맞춤형 데이터 분석 프로젝트를 통해 차별화된 포트폴리오를 만들 수 있도록 지원하고 있어요.
그렇다면 실제로는 어떤 포트폴리오들이 만들어지고 있을까요? 내일배움캠프 데이터 분석 트랙 수료생들의 실제 포트폴리오를 소개해 드리겠습니다.
데이터 분석 취업 포트폴리오 공유 모음집
데이터 분석 포트폴리오에서 가장 중요한 것은 실제 비즈니스 문제를 데이터로 해결하는 과정을 보여주는 것이에요. 단순 분석 결과가 아니라, 문제 정의부터 해결책 제시까지의 과정이 잘 담겨야하죠. 내일배움캠프 수료생들이 실제로 어떤 프로젝트를 통해 이를 보여주고 있는지 살펴볼게요.
데이터 분석 포트폴리오: 이커머스 플랫폼 마케팅 연간 플랜
이 프로젝트는 이커머스 플랫폼 브랜드 인지도를 높이기 위해 데이터를 활용한 마케팅 전략을 담았어요. 기존 플랫폼에 쌓인 고객 데이터를 분석해서 새로운 고객을 효과적으로 유치할 수 있는 방법을 데이터로 제시했죠. 1년 동안 지속적으로 사용할 수 있는 분석 틀을 만들어, 앞으로도 마케팅 성과를 측정하고 개선할 수 있는 기반을 마련했어요.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 브랜드 인지도 향상 및 신규 고객 확보 |
분석 기법 | 고객 세그멘테이션 및 행동 패턴 분석 |
어필 포인트 | 현업에서 바로 활용 가능한 마케팅 전략 수립 |
데이터 분석 포트폴리오: 보험사 매출 상승을 위한 상품 분석
보험사 매출 상승을 위해 데이터를 분석하여 상품을 분석한 프로젝트입니다. 보험 고객들을 세분화하여 각 그룹별로 차별화된 마케팅 전략을 수립한 게 특징이에요. 또한, 단순 매출 분석이 아닌 손익 관점에서 어떤 상품이 실제로 수익성이 높은지도 분석한 내용이 담겨있습니다.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 보험사 매출 증대 및 상품별 수익성 개선 |
분석 기법 | 고객 세그멘테이션 및 P&L 기반 수익성 분석 |
어필 포인트 | ‘매출 증가’라는 명확한 비즈니스 목표를 설정, 고객 세그먼트별 수익률을 데이터 분석을 통해 구체적으로 제시 |
데이터 분석 포트폴리오: H&M 고객 이탈방지 분석
H&M 고객 데이터를 활용해 고객을 세분화하고, 이탈 가능성이 높은 고객을 미리 예측할 수 있는 모델을 만든 게 특징인 프로젝트예요. 리텐션, 수익 증대라는 명확한 목표를 설정하고 이를 모니터링할 수 있는 대시보드를 제작했어요. 또한, 단기적인 관점이 아닌 장기적으로 고객 생애가치(LTV)를 높이는 전략을 데이터 기반으로 나타냈습니다.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 고객 이탈 예측 및 장기적 고객 가치 증대 |
분석 기법 | 예측 모델링 및 고객 생애가치(LTV) 분석 |
어필 포인트 | 약 3,100만 건의 실제 기업 수준의 대규모 데이터를 효과적으로 처리하고 분석 |
데이터 분석 포트폴리오: 서울 세계 불꽃축제 명당정보 앱
사용자의 위치와 선호도를 고려해 최적의 축제 관람 장소와 주변 상권을 개인 별 맞춤 추천하는 서비스를 구축한 프로젝트예요. 명당 정보를 데이터 분석을 통해 제공하여 사용자 경험을 최적화했으며, 일반 사용자들이 공정하게 서비스를 이용할 수 있는 환경을 조성했습니다.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 축제 관람객의 최적 위치 선정 및 사용자 경험 개선 |
분석 기법 | 지리공간 데이터 분석 및 개인화 추천 알고리즘 |
어필 포인트 | 실제 공간 분석 기법을 활용한 위치 기반 서비스 구현 |
데이터 분석 포트폴리오: 공공 데이터 활용 지역화폐 정책
실제 지역화폐 사용 데이터를 분석하여 현재 사용 패턴을 파악하고 실제 사용율을 높일 수 있는 방안을 모색한 프로젝트입니다. 지역화폐를 둘러싼 다양한 논란과 이슈들을 객관적으로 분석하고, 어떤 지원이 필요한지를 검토했죠. 단순 현황 분석을 넘어서, 실제로 지역화폐 사용을 늘릴 수 있는 실행 가능한 전략을 데이터 기반으로 제시한 것이 특징이에요.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 지역화폐 사용률 증진 및 정책 개선 |
분석 기법 | 공공데이터 활용 현황 분석 및 지역별 비교 분석 |
어필 포인트 | 실제 사회 문제 해결을 위한 구체적 정책 개선안 제시 |
데이터 분석 포트폴리오: LOL 어뷰징 유저 탐지 모델 구축
게임 내 비정상적인 행동 패턴을 데이터로 분석해 비매너 플레이어를 자동으로 식별하고 관리하는 시스템을 추축한 프로젝트예요. 어뷰징 유저들을 사전에 탐지하고, 효과적인 제재 시스템을 데이터 기반으로 설계했습니다. 또한, 일반 사용자들이 공정하고 즐거운 환경에서 플레이할 수 있도록 게임 환경 전반을 개선하기위한 목표를 가지고 있어요.
✅ 프로젝트 굿 포인트
비즈니스 문제 | 게임 내 어뷰징 유저 탐지 및 게임 환경 개선 |
분석 기법 | 이상 탐지 모델링 및 게임 로그 데이터 분석 |
어필 포인트 | 비정상적인 매치 기록을 분석하여 어뷰징 유저의 활동 패턴을 명확히 식별 |
데이터 분석 포트폴리오: 피트니스 앱 사용자 참여도 향상 전략
협력사의 앱 이용 고객 30명의 데이터를 분석해 사용자의 활용 패턴과 참여도를 체계적으로 파악한 프로젝트로, 실제 마케팅 전략을 제안한 것이 특징입니다. 실제 기업의 매출과 가치를 향상시키는 명확한 목표를 가진 프로젝트예요.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 피트니스 앱 사용자 참여도 향상 |
분석 기법 | METS 지표 기반 사용자 세그멘테이션 및 웨어러블 데이터 분석 |
어필 포인트 | 외부 공신력 있는 데이터(미국심혈관협회) 활용 및 실무 적용 가능한 마케팅 전략 수립 |
데이터 분석 포트폴리오: 교통사고 위험도 예측 및 예방 정책
대구시의 교통사고 데이터를 활용해 사고 발생 원인을 체계적으로 분석하고 이를 예방할 정책을 제안하는 프로젝트입니다. 종속변수의 분포 특성을 고려한 통계적 방법론과 다양한 ML 모델을 결합하여 예측 정확도를 높인 것이 특징이에요.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 지역 교통사고 발생률 감소 및 예방 정책 수립 |
분석 기법 | 통계 분석과 머신러닝 결합 |
어필 포인트 | 교통사고 예방을 위한 구체적이고 실행 가능한 개선책을 제안 |
데이터 분석 직무에 취업하고 싶다면
기업들이 진짜 원하는 것은 데이터를 비즈니스 가치로 바꿀 수 있는 실무형 인재입니다. 내일배움캠프 데이터 분석 과정은 바로 그런 현장 중심의 분석 역량을 기르는 것을 목표로 합니다. 실무형 프로젝트를 통해 진짜 분석 경험을 쌓고, 데이터로 문제를 해결하는 역량을 기르고 싶다면 내일배움캠프에서 데이터 분석가로의 첫 걸음을 내딛어 보세요.
무료 1:1 취업 진로 상담 이벤트: 내게 맞는 IT 직무 찾기
취업을 앞두고 있다면 누구나 한 번쯤 이런 생각을 해봤을 거예요. "나는 정말 어떤 일을 하고 싶은 걸까?" 이력서를 쓰고, 포트폴리오를 만들고, 면접을 준비하는 것도 중요하지만, 그 전에 먼저 내 적성에 맞는 직무를 찾는 것이 더 중요하죠.
1:1 상담을 통해 나에게 맞는 직무를 찾아보세요. 현재 특별한 경험이나 준비가 없어도 괜찮습니다. 여러분의 성향과 관심사를 바탕으로 어떤 분야가 잘 맞을지 함께 찾아드려요.
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