[주제]
데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까?
[아티클 요약]
코딩테스트란? -실제 업무와 유사한 문제를 풀어내는 코드를 작성하고 예시 데이터들을 기준으로 효율적으로 올바른 결과값을 보여주는지 채점하는 시험이다.
데이터 분석가는 코딩테스트만으로 역량을 확인하기 어렵다.
데이터 분석가가 업무에서 하게 되는 것 : 데이터를 분석/활용하여 풀어내는 역할
- 데이터를 활용하여 서비스 고도화/ ex: 국내 사건 사고 데이터 시각화
- 데이터 기반 전략 및 분석/ex: 서울시 심야버스 노선 최적화
- 가설 설정, 실험 설계 및 분석/ex: AB테스트
- 인사이트 제공을 위한 지표 정의 및 대시보드, 리포트 제작
따라서 데이터분석가는 코딩테스트보다는 과제 전형이 효과적임 데이터 수집을 하는 환경을 만들고 수집하는 직군은 데이터 엔지니어이다. 데이터분석가에게 툴은 크게 중요하지 않다. 문제를 왜 푸느냐가 어떻게 푸는지보다 중요하다.
데이터 직군 코딩테스트
- 머신러닝 모델의 평가 지표 계산
- SQL을 활용한 메트릭 계산
- 텍스트 등의 데이터 파싱 및 전처리
[인사이트]
데이터 분석가에게 코딩테스트가 있다고는 알고있었지만, 무엇을 준비해야하는지 막막했다. 아티클을 보며 어떤 코딩테스트를 준비해야는지, 코딩테스트보다 다른 역량이 더 중요하다는 것을 알게 되었다. 또한 여러가지 툴을 다룰 줄 알아야겠다고 다짐했었는데, 툴보다는 문제인식과 해결능력이 더 중요하다는 것을 깨달았다.
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