경영학과 + 데이터 분석 = ?

경영학의 한계

사람은 계속 바뀌어 갑니다.

평소에 즐겨 보는 유튜브만 보더라도 한 영상, 한 사건, 혹은

그저 충분한 시간만 주어진다면 사람. 즉 소비자의 구매 행동은 이전의 그것과 달라집니다.

 

이 관점에서 비추어 볼 때, 경영학과의 'Case Study(과거에 성공했던 경영전략 및 사례들을 통해 배워 이후의 산업에 적용해보기)' 는 의미가 크지 않습니다. 과거의 상황은 그 시간대의 여러 요소들이 겹쳐 해당 산업이 뒷받침되었던 것이기 때문에, 미래의 전략을 짜는 과정에서는 해당 전략을 그대로 사용할 이유가 없습니다.

 

오히려 과거의 상황에 대한 데이터가 있다면, '어떤 요소들에 의해 해당 전략이 성공했을까?' 라는 질문을 통해

특정 상황에 맞는 경영학적 인사이트를 얻을 수도 있습니다.

과거를 답습하는게 아니라 과거에서 배워야 한다는 생각이 듭니다.

 

 

대학원은 필수?

커리어를 참고할 수 없는 신입 데이터 분석가를 뽑을 때 참고로 하는 레퍼런스는 공모전 경험과 학위입니다. 

이때, 프로젝트와 공모전 경험을 소개하는 지원자의 입장에서는 '잘할 수 있는 일, 잘된 케이스'만을 소개하기 마련입니다. 하지만 면접자와 회사 입장에서는 '안 되는 걸 어떻게든 기한에 맞춰 결과물을 내놓는 사람'을 찾고 있습니다.

 

이미 지원자가 내놓은 '베스트 케이스'를 접해본 면접관 입장에서는 '이 사람이 될 만한 분석만 하고 

도전해본 경험이 없지는 않은지', '분석에 필요한 의사결정에 참여했는지', '이 분석에서 주어진 자원이나 조건들이 바뀌어도 결과물을 내놓을 수 있는지'에 의문을 표하게 되고 이것을 집중적으로 물어보게 됩니다. 

반면에 대학원생들은 '기한에 맞춰 어떻게든 결과물을 내본 경험'이 있습니다. 

최소한 졸업을 하려면 어떻게든 기한과 서식에 맞춰 일정 수준 이상의 논문을 써야 하니깐요.

 

 

공부 방향

• R과 Shiny 를 활용한 인터랙티브 웹 프로젝트
• Python 데이터 분석 라이브러리 학습
• SQL
• ADSP 자격증