데이터분석 취업 준비 로드맵: Kaggle 데이터셋으로 시작하는 실무 프로젝트 입문

데이터분석가, 어떻게 준비해야 할까?

데이터분석가 채용 공고를 보면 “실무 프로젝트 경험”을 요구하는 경우가 많습니다. 하지만 취준생 입장에서는 실무 데이터를 접하기 어렵고, 어디서부터 시작해야 할지 막막합니다. 이 시리즈에서는 Kaggle 데이터셋을 활용해 실무와 유사한 분석 프로젝트를 진행하며, 포트폴리오로 활용할 수 있는 결과물을 만들어갑니다.

이번 편에서는 전체 로드맵을 소개하고, Kaggle을 활용한 실무형 학습 전략을 다룹니다.

왜 Kaggle인가?

Kaggle은 단순한 데이터 경진대회 플랫폼이 아닙니다. 실무에서 마주칠 법한 다양한 도메인의 데이터셋과 분석 사례를 제공합니다.

Kaggle의 3가지 장점

실무 데이터는 보안상 공개할 수 없지만, Kaggle 프로젝트는 GitHub에 올리고 면접에서 상세히 설명할 수 있습니다.

6단계 실무 프로젝트 로드맵

이 시리즈는 데이터분석가가 실무에서 수행하는 주요 업무를 6개 프로젝트로 나눠 진행합니다.

1단계: EDA 마스터하기 (타이타닉 데이터)

“데이터를 이해하지 못하면 모델도 의미 없다”

• 목표: 탐색적 데이터 분석(EDA) 체계적으로 수행하기
• 학습 포인트: 변수 분포 확인, 상관관계 분석, 시각화 기법
• 실무 연결: 신규 프로젝트 착수 시 필수 단계

2단계: 고객 이탈 예측 (Telco Customer Churn)

• 목표: 비즈니스 문제를 머신러닝으로 해결하기
• 학습 포인트: 데이터 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝
• 실무 연결: 마케팅팀 협업 시나리오

# 실무형 파이프라인 예시
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('model', RandomForestClassifier(random_state=42))
])

3단계: 시계열 매출 예측 (Store Sales Forecasting)

• 목표: 시계열 데이터 특성 이해 및 예측 모델 구축
• 학습 포인트: Prophet, ARIMA, 계절성/트렌드 분해
• 실무 연결: 재고 관리, 수요 예측 업무

4단계: A/B 테스트 분석

• 목표: 통계적 검정으로 비즈니스 의사결정 지원
• 학습 포인트: t-test, 카이제곱 검정, 샘플 사이즈 계산
• 실무 연결: 프로덕트팀과의 협업

5단계: 자연어 처리 (리뷰 감성 분석)

• 목표: 텍스트 데이터 전처리 및 분류 모델 학습
• 학습 포인트: TF-IDF, Word2Vec, BERT fine-tuning
• 실무 연결: VOC 분석, 고객 피드백 자동화

6단계: 포트폴리오 완성 가이드

• 목표: 프로젝트를 실무 경험처럼 어필하기
• 학습 포인트: GitHub 구성, 발표 자료 작성, 기술 면접 대비

학습 전략: 단순 따라하기를 넘어서

실무형 학습 3원칙

1. Why 질문하기

# 나쁜 예: 그냥 따라하기
df.fillna(0, inplace=True)

# 좋은 예: 이유를 명확히
# 결측치를 0으로 채우는 이유:
# - 이 컬럼은 '구매 횟수'이므로 결측 = 구매 안 함 = 0
# - 평균/중앙값 대체 시 왜곡 우려
df['purchase_count'].fillna(0, inplace=True)

2. 비즈니스 관점 유지

모델 정확도 0.85 → “고객 이탈 예측 정확도 85%로 마케팅 비용 20% 절감 가능” 으로 해석

3. 재현 가능성 확보

• random_state 고정
• requirements.txt 작성
• 주석과 Markdown으로 분석 흐름 문서화

준비물 체크리스트

필수 도구

• [ ] Python 3.8 이상
• [ ] Jupyter Notebook / VS Code
• [ ] Kaggle 계정 생성
• [ ] GitHub 계정 (포트폴리오용)

핵심 라이브러리

pip install pandas numpy matplotlib seaborn
pip install scikit-learn xgboost lightgbm
pip install prophet statsmodels

권장 학습 자료

• Kaggle Learn (무료 튜토리얼)
• “파이썬 데이터 사이언스 핸드북” (Jake VanderPlas)
• 각 프로젝트별 상위 Notebook 3개 이상 분석

이 시리즈를 끝내면 얻게 될 것

1. 포트폴리오 6개: 각기 다른 분석 기법을 보여주는 프로젝트
2. 실무 용어 이해: EDA, 파이프라인, A/B 테스트 등을 실제로 구현한 경험
3. 기술 면접 대비: “이 프로젝트에서 왜 Random Forest를 선택했나요?” 같은 질문에 답변 가능
4. GitHub 프로필: 채용 담당자가 볼 수 있는 코드 저장소

학습 시간 가이드

각 프로젝트당 1주일(주 10시간) 기준:

• 1~2일: Kaggle Notebook 탐색 및 이론 학습
• 3~4일: 직접 코드 작성 및 실험
• 5~6일: 결과 정리 및 문서화
• 7일: GitHub 업로드 및 회고

총 6주면 전체 시리즈를 완주할 수 있습니다.

마무리

데이터분석가 취업 준비는 마라톤입니다. 단기간에 모든 것을 완벽히 하려 하기보다는, 하나씩 제대로 된 프로젝트를 쌓아가는 것이 중요합니다.

다음 편에서는 가장 기본이 되는 EDA(탐색적 데이터 분석)를 타이타닉 데이터셋으로 실습합니다. 데이터를 처음 받았을 때 무엇을 봐야 하는지, 어떤 질문을 던져야 하는지 체계적으로 배워봅시다.

지금 바로 Kaggle 계정을 만들고, Titanic 데이터셋을 다운로드해보세요. 준비된 분은 다음 편에서 만나요!