데이터 사이언티스트 / 분석가를 위한 경력 기술서 작성 팁과 첨삭 (2)

안녕하세요. 

오랜만에 경력 기술서 작성 팁과 첨삭으로 돌아왔습니다.

경력 기술서를 보내주신 분은 데이터 분석 및 비즈니스 분석가로 퇴사 후 중고신입으로 이직을 준비중인 분입니다. 

역시 누구인지 추측할만한 거의 모든 정보는 삭제하고 항목별로 어떻게 고쳤는지 위주로 살펴보겠습니다.

 

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경력 사항 (1) 

<수정 전>

20XX.XX – 20XX.XX

OOOO (IT컨설팅 회사), 디지털 팀

 

1) 고객 데이터 수급 및 정제

- Dashboard 대용량 데이터 수급 및 취합 (월별 기기 판매량, 가입자, 재방문율 등)

- 글로벌 Data Crawling 및 Data Mining (Octoparse, Data-Miner, MySQL 쿼리문 사용)

- Raw data 정제 작업 (Data-Merge, Pivot table사용)

- 신제품 Pre-Order 데이터 수급 및 정제 (랜딩 페이지 및 CID 주소 기입)

 

2) 고객 데이터 기반 Dashboard 업데이트 및 고객 데이터 분석

- 모바일 앱/플랫폼 글로벌 이용자 지표 변화 분석 (신규가입자, 조회 수, MOM, YOY, MAU 분석)

- 모바일 앱/플랫폼 컨텐츠 글로벌 이용자 지표 변화 분석 (포스팅, 조회 수, Views per Post 분석)

- Device별 컨텐츠 소비량 분석결과 시각화 (Tableau 사용 Flagship, Mass별 소비량 증감 분석)

- Home Banner 클릭률 분석결과 시각화 (Tableau 사용 월별 노출 및 클릭 수 기입)

- 본부/법인 컨텐츠 상세 분석 (매월 1,000여개 제품 속성, CDJ, PLC, 마케팅 목적 및 베네핏 기입)

 

3) 국내 및 해외 법인 Monthly 성과 보고서 작성 (KOR/ENG)

- 모바일 앱/플랫폼 글로벌 성과 지표(KPI) 시각화 (연간 누적가입자, MAU, 재방문율, 성장률 분석)

- 모바일 앱/플랫폼 컨텐츠 글로벌 성과 지표(KPI) 시각화 (캠페인 별 Clicks per Post 분석)

- 모바일 앱/플랫폼 월간 성과 지표(KPI) Top5 국가 도출 및 인사이트 제공 (Pivot table 사용)

- 본부/법인 컨텐츠 Top3 분석 및 인사이트 제공 (유저 유입경로 분석, 캠페인 목적 및 퍼포먼스 기입)

- 2021 모바일 앱/플랫폼 캠페인 장표 디자인 업데이트

- Monthly Report 한/영 번역 및 해외 법인 공유

 

의견

(1) 기본적으로 어떤 이력이 있는지 한 눈에 들어오지 않습니다. 그 이유는 너무 지엽적인 내용(예: Pivot table 사용)까지 포함시켜서 그렇습니다. 

(2) 불필요하게 영어가 포함되있습니다. 개인 취향 차이일 수 있으나 한국어로 표현하기 어려운 상황이 아니라면 가능한 한국어로 쓰는게 더 가독성이 좋습니다. 

(3) 데이터 분석의 핵심은 분석 결과를 활용하는 것인데 그에 대한 내용이 극히 적습니다. 

 

<수정 후>

20XX.XX – 20XX.XX

OOOO (IT컨설팅 회사), 디지털 팀

 

1) 고객 데이터 기반의 지표 개발 및 대시보드 작성

- 모바일 앱/플랫폼 글로벌 이용자 지표 변화 분석: 신규가입자, 조회수, MOM, YOY, MAU 분석 등

- Tableau를 이용한 컨텐츠 소비량 및 배너 클릭률 분석 결과 시각화

- 제품 속성, 고객 구매 여정 분석 등을 통한 마케팅 전략 수립

 

2) 국내 및 해외 법인 월별 성과 보고서 작성

- 모바일 앱/플랫폼 글로벌 성과 지표 시각화: 연간 누적 가입자, 재방문율 등

- 컨텐츠별 유저 유입 경로 분석을 통한 홍보 전략 수립

- 성과 보고서 번역 및 해외 법인 공유

 

3) 고객 데이터 정제

- 데이터 크롤링

- SQL을 이용한 데이터 추출 및 병합

- 군집 분석을 이용한 고객 세분화

 

주요 수정 내용

(1) 지엽적인 내용을 싹 삭제했습니다. 자신이 한 내용을 최대한 많이 보여주고 싶겠지만, 실제로 이력서를 검토하는 입장에서 일일이 보지 않습니다. 그리고 얼마나 넣을 내용이 없으면 이렇게 지엽적인 것까지 넣었을까라고 생각할겁니다. 

(2) 개인적인 생각으로 중요한 파트를 위로 올렸습니다. 데이터 정제는 물론 중요하지만 여기서는 기술적으로 어려운 내용은 아니기에 관심을 끌긴 어려우므로 맨 뒤로 내렸습니다.

(3) 분석을 통한 전략 수립 등의 내용을 넣었습니다.

 

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경력 사항 (2) 

<수정 전>

20XX.XX – 20XX.XX

OOOO 회사, OOO팀, 직급

 

1) 프로모션 기획 및 결과 분석

- OO 행사 첫날 입점 고객 동선 관찰 및 매장 디스플레이 변경

- 직영점 프로모션 기획 (판매가 변경, 구매 금액대별 사은품 선정, 약 50개 POP 시안 작성)

- 베스트셀러 상품 외부진열로 브랜드 노출 및 매장 방문 유도 (일 평균 50명 증가)

- 마켓 트렌드 및 경쟁사 분석 인사이트 도출 (경쟁사 오프라인 매장 방문, 온라인 커뮤니티 조사 등)

2) OO 입점 매장(파주/여주/시흥/부산) 및 임직원몰(온/오프라인) 세일즈 관리

- 판매 데이터 및 결과 분석 지원(직영점 매출 분석, 재고 분석 및 판매 예측), 보고서 작성

- 스토어 직원 교육자료 제작 (매월 50여개 상품 판매 포인트 작성 및 배포)

- 세일즈 프로그램 관련 지원 및 POS 최적화 운영 관리

- SAP 활용 PO장 발행 및 인보이스 요청

 

의견

(1) 이번에도 지엽적인 내용이 많습니다. 

(2) 데이터 분석가에게 꼭 필요한 경험인 분석을 통한 전략 수립 등의 내용이 빠져 있습니다.

 

<수정 후>

20XX.XX – 20XX.XX

OOOO 회사, OOO팀, 직급

 

1) 프로모션 기획 및 결과 분석

- OO 행사 첫날 입점 고객 동선 분석을 통한 매장 디스플레이 변경

- 마켓 트렌드 및 경쟁사 분석 인사이트 도출: 경쟁사 오프라인 매장 방문, 온라인 커뮤니티 조사 등

- 직영점 프로모션 기획: 판매가 변경, 구매 금액대별 사은품 선정, 약 50개 POP 시안 작성

 

2) OO 입점 매장 및 임직원몰 세일즈 관리

- 직영점 수요 예측을 통한 재고 관리

- 스토어 직원 교육자료 제작

- 세일즈 프로그램 관련 지원 및 POS 최적화 운영 관리

 

주요 수정 내용

(1) 지엽적인 내용을 싹 삭제했습니다.

(2) 고객 동선 분석을 통한 매장 디스플레이 변경, 직영점 수요 예측을 통한 재고 관리 등 많은 회사에서 관심을 가질만한 표현으로 수정했습니다 (의미가 크게 변하진 않았습니다).

 

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자격사항

<수정 전>

- OPIC IH(ACTFL, 20XX.XX.XX), GAIQ (구글, 20XX.XX) 취득, Google Data Analytics 전문 자격증 취득(20XX.XX 취득)

- Excel 활용능력 상 (Pivot 테이블, 중급함수 사용 가능), PowerPoint 활용능력 상

- 데이터 분석 툴 (Octoparse, Data-Miner, Add-in Merge) 크롤링 가능

- SQL (Google BigQuery), Python 활용 가능, Tableau 데이터 시각화 가능

- 디지털 캠페인 경험 (SEM, SEO, Facebook/Youtube Ads, Naver Keywords)

- 구글 마케팅 분석 툴(Google Adwords, Google Analytics, Google docs) 활용 가능

 

 

의견

(1) 이번에도 지엽적인 내용이 많아 한 눈에 들어오지 않습니다.

(2) 역량, 스킬, 자격이 구분되어 있지 않아 보기 힘듭니다.

 

 

<수정 후>

보유 역량

- 지표 분석 및 대시보드 제작

- 데이터마이닝

- 데이터크롤링

- 디지털 캠페인

활용 가능 툴

- 구글 마케팅 분석 툴(Google Adwords, Google Analytics, Google docs)

- SQL

- Tableau

- Python

- Microsoft Office

 

주요 수정 내용 및 의견

(1) 자격 사항을 보유 역량과 활용 가능 툴로 쪼갰습니다. 

(2) 활용 가능 툴에 파이썬은 어느 목적으로 주로 썼는지 소개해주면 좋을 것 같습니다.

(3) 개인적으로 상/중/하 등급을 매기는건 크게 의미없다고 봅니다. 주관적일 뿐만 아니라, 프로그래밍 언어같은경우는 범위가 너무 넓기 때문입니다. 

 

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