도대체 비즈니스 애널리스트 커리어를 희망하는 대학생·대학원생들은 뭐부터 공부해야 할까?

Business Analyst, 일명 BA 커리어를 희망하는 대학생들이 많습니다.

 

그러나 너무나 많은 컴퓨터 프로그래밍 언어와 S/W 툴 속에서 대학생으로서 뭐부터 배워야할지 혼란에 빠져있는 경우가 많습니다.

 

C, C++, JAVA, Python, R, ...

 

 

 

 

또 인공지능(AI)에 대한 관심이 핫해지면서, 수학 공부를 처음부터 다시 하면서 특히 Python의 다양한 라이브러리의 기능과 문법을 익히고자 노력하는 이들도 많습니다.

 

물론 많은 공부를 하는 것은 좋지만, 현실적으로 일정 이상의 시간을 할애할 수 없는 경우도 있습니다.

 

이때는 스스로에게 질문을 해야 합니다.

 

나는 Business Analyst가 되고자 하는가, Data Scientist가 되고자 하는가, 혹은 Data Engineer가 되고자 하는가?

 

 

 

일단 마지막 둘은 차치하고, Business Analyst에 대해서만 논의해보겠습니다.

 

 

 

 

완전히 Tech 쪽으로 나아가고자 하는 경우와 Data Engineer가 되고자 하는 경우, 또 Data Scientist가 되고자 하는 경우는 본 Business Analyst 논의와는 완전히 다른 방향으로 논의를 진행해야 하기에 일단 제외하는 것이지요.

 

회사에 따라, 학교에 따라, 사람에 따라, 데이터 전문가를 부르는 용어가 명확히 구분되지 않는 경우도 있고 섞어 쓰기도 합니다만, 특히 Business Analyst, 일명 BA의 경우 현재로서는 SQL과 Tableau를 다룰 수 있는 능력을 핵심으로 보는 회사들이 많습니다. (엑셀은 당연히 잘하는 것이 좋지만 VBA까지는 잘 다루지 못해도 특수한 경우를 제외하고는 무리가 없는 것 같네요)

 

물론 HIVE QL이나 Python, R 등을 추가로 더 할 수 있다면 좋겠지만.. 그래도 가장 근간은 SQL과 Tableau (혹은 MS PowerBI)라고 말하는 전문가들이 많고, 실제로 현업에서 많은 BA들이 Python을 쓰긴 하지만 비즈니스 요구사항에 맵핑시킬 수 있는 뛰어난 SQL 쿼리 작성 능력이 받쳐줬을 때 그 효과성이 증폭되는 케이스가 많습니다. (사실 많은 Business Analyst들은 SQL과 엑셀 중심의 skillset 만으로도 2020년 현재 기준 아직 먹고 살기는 합니다 - 물론 이 또한 회사마다, 부서/팀마다 다르겠지요)

 

 

 

보통은 Python에 SQL을 연동하는 경우가 많지만, 개인적으로 투픽은 SQL과 Tableau이고, 쓰리픽은 앞의 투픽에서 Python을 더한 것입니다. (엑셀은 기본)

 

단, 본 논의에서 차치하고 있긴 하지만 Data Engineer를 희망하는 경우 JAVA와 Linux를 잘 할 수 있으면 좋습니다. 

 

오픈소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크로는 아피치 스파크도 좋습니다.

 

 

 

 

 

그러나 본 논의는 Business Analyst에 국한되기에 일단 제외하도록 하겠습니다.

 

또한 단순히 SQL의 문법을 잘 아는 것이 아니라, 사용자로부터 요구사항이 있을 때 각 조건을 보다 명확히 하고 제약에 대해 사전적으로 논의하며 보다 "구체적이며 정확하게" 어떤 것을 구현해낼지를 기획할 수 있는 능력도 중요합니다.

 

유의할 점은, Business Analyst 또한 빠르게, 기하급수적으로 급변하는 사회 속에서 향후 AI의 역할 확대를 고려하여 더욱 많은 skillset을 확충하거나 Quality Assuarance·Control 등 인간이 잘할 수 있는 영역(이것도 케이스에 따라 기계·컴퓨터·AI가 더 잘할 수 있겠지만)이라는 다른 방향성으로 커리어를 바라보고 더 나아가 회사 외적인 수입원을 구축하는데 관심을 둬야 할 수 있습니다.

 

"데이터과학자" 커리어 관련해서 보다 자세한 내용을 원하시는 분들의 경우 제가 이전에 포스팅 했던 자료(아래 링크)를 참조하셔도 좋을 것 같습니다.

 

convergencebrainuniversity.tistory.com/296

[미래유망직업 - 데이터과학자] 도대체 데이터 과학 분야의 직업을 추구하는 것이 왜 전망이 좋��

 

아무튼, 현재로서는, 다양한 전략을 갖고 빠르게 진화하는 미래를 잘(?) 대비하되 일단 "SQL"과 "Tableau" 전문성을 확충하는 것이 좋은 선택일 수 있으며, 단순히 관련 자격증을 공부하는 것을 넘어서서 대학교 졸업 전에 관련 포지션으로 인턴을 할 수 있는 기회를 뚫으면 더욱 좋을 것 같습니다.

 

한 가지 덧붙이자면, 회사마다 BA를 모집 시 선호하는 전공이 있을 수 있는데, 만약 자신의 주전공이 포함되지 않는다고 하더라도 졸업하기 전에 전공을 추가·확장할 수 있는 다양한 방법이 있으니 도전을 두려워하지말고 전진을 하는 것이 좋을 것 같습니다.