데이터 분석 포트폴리오에 왜 쓸 말이 없을까

데이터 분석 포트폴리오, 왜 쓸 말이 없을까

분석은 많은데, 포트폴리오에 쓸 말이 없다면

사용한 기법과 함께 보여줘야 할 나의 판단 과정

대표 프로젝트 설명 한 문장, 이 순서로 써보세요

SQL과 Python을 배웠고, 데이터를 정리해 각종 시각화 자료도 그려봤습니다. 팀 프로젝트에서는 대시보드까지 만들었으니 포트폴리오에 넣을 자료는 충분할 것 같습니다. 그런데 막상 문서를 열고 나면 “고객 데이터를 분석했습니다”라는 말 뒤에 무엇을 더 붙여야 할지 막막하기만 합니다. 분석할 때는 분명 여러 가지를 고민했는데, 문서로 옮기려니 사용한 도구와 기법만 주구장창 떠오르는 거죠.

이럴 때는 내가 배운 것이 부족한가... 싶어집니다.

비전공자라서 그런 걸까, 자격증을 하나 더 따야 할까, 부트캠프에서 했던 프로젝트를 그대로 제출해도 될까. 고민하다 보면 다시 강의를 찾아보고 다른 사람의 포트폴리오도 들여다보게 되는데, 정작 내 문서에는 여전히 쓸 말이 없습니다.

그런데 여기서 한 번 생각해보면 좋겠습니다.

정말 분석 경험이 부족해서 쓸 말이 없는 걸까요? 아니면 분석하는 동안 했던 고민이 문서에서 빠져 있는 걸까요? 더 배워야 할 것은 앞으로도 많겠지만, 지금까지 해본 일을 제대로 설명하고 있는지부터 살펴볼 필요가 있습니다.

도구 이름을 적으면 내 실력이 전달될까

“파워포인트로 보고서를 작성했습니다”라는 문장을 들었다고, 혹은 읽었다고 생각해 보세요. 파워포인트를 써봤다는 것은 알 수 있습니다. 그런데 이 문장만으로 보고서를 잘 쓰는 사람인지까지 판단할 수 있을까요? 어떤 내용을 누구에게 전달하려 했고, 무엇을 근거로 어떤 제안을 했는지 알아야 그 사람이 작성한 보고서를 이해할 수 있을 겁니다.

데이터 분석도 비슷합니다. “Python으로 전처리하고 시각화했습니다”라고 적으면 어떤 작업을 했는지는 알겠지만, 왜 그 데이터를 봤는지와 결과를 보고 무엇을 생각했는지는 알기 어렵습니다. 사용한 기법을 더 적고 그래프를 몇 장 더 붙이더라도, 그 궁금증이 해결되지 않으면 읽는 사람은 분석의 목적을 짐작해야 합니다.

분석한 사람에게는 그 목적이 당연하게 느껴질 수 있습니다. 어떤 결과가 예상과 달랐는지, 왜 다시 데이터를 나눠봤는지도 기억할 테니까요. 하지만 처음 문서를 읽는 사람은 그 과정에 함께하지 않았습니다. 내가 알고 있는 내용을 상대방도 알고 있을 것처럼 정리하면, 분석한 사람과 읽는 사람 사이에 설명이 빠지게 됩니다.

데이터 분석 포트폴리오는 자신이 어떤 질문으로 분석을 시작했고, 어떤 기준으로 데이터를 살펴봤으며, 결과를 보고 무엇을 판단했는지 보여주는 문서입니다. 그러니까 포트폴리오를 작성할 때는 결과물과 함께 그 결과물을 만들게 된 생각도 정리해야 합니다.