통계분석을 하는 것과 리서치를 설계하는 건 연관성이 있지만 전혀 다른 업무입니다. 둘 중 좀 더 선호하시는 업무를 선택하시고 그에 맞는 공부를 하시길 바랍니다. 통계분석을 하는 것과 리서치를 설계하는 건 연관성이 있지만 전혀 다른 업무입니다. 둘 중 좀 더 선호하시는 업무를 선택하시고 그에 맞는 공부를 하시길 바랍니다.

안녕하세요 .
저는 2010년 경제학을 입학하고 2015년에 졸업 시험을 보고 졸업 하게 된 김*연입니다.
님이 물어 보신 질문에 답하고 하자면 전문가 아닌이상 참 어려운문제라고 생각 됩니다.
지식물론 능력 기술 성격 등 다양한 방면에서 능동적이고 효율적인 사람이여만 데이터 분석을 잘 할수 있다는 생각이 듭니다. 여기서 능동적은 효율성과 전문성을 갖춘것입니다. 데이터 분석은 단지 숫자 넘버를 위한 분석이 아닙니다. 리더들은 보통 정확한 오더를 내리기 위하여 데이터를 만이 위주로 보고 판단 한다고 생각 됩니다. 마침 인재 양성하는 대학에는 교수님들이 이런 데이터 성질일 지닐고 있죠.. 자료 를 준비하여 한수업의 량 만큼 줄이고 중점을 잘 체크해두죠 그다음 수업에서 중점위주로 많이 진행하구요. 교수님들은 보통 많은 리서츠와 전문지식 바탕으로 효율적인 시간내에 능동적으로 학생들이 필요 하는 지식을 바로바로 작성할수 있죠. 이는 데이터분석에서 아주 중요한 역할을 하는 것이라고 봅니다. 리더들의 오더를 정확하고 신속이 내리기 위해서는 . 전문아닌 모든면에서 에버리지의 지식을 같춘 사람만의 데이터 분석을 하고 그의 맞게 결과를 다를수 있다고 봅니다. 21세기에는 점점 다양한 글로벌 인재를 추구하는 것인데 . 그것은 많은 경험과지식을 다루는 과정이라고 봅니다. 남다른 배경과 남다른 경험들은 그들의 성격에서 나타나는 것과 같습니다. 아시아에서는 보통 패턴이 빠른 효율성을 지닌 인재를 많이 찾는 다고 봅니다 . 하지만 미주 지역에서 생활해본저로서는 팀원 팀워크를 잘해 와도 충분히 효율성보다 더 큰 효과를 지닐수 있다고 봅니다. 이상은 저의 짧은 생각 이였습니다. 도움이 되였으면 좋겠습니다. 감사합니다.
안녕하세요 . 저는 2010년 경제학을 입학하고 2015년에 졸업 시험을 보고 졸업 하게 된 김*연입니다. 님이 물어 보신 질문에 답하고 하자면 전문가 아닌이상 참 어려운문제라고 생각 됩니다. 지식물론 능력 기술 성격 등 다양한 방면에서 능동적이고 효율적인 사람이여만 데이터 분석을 잘 할수 있다는 생각이 듭니다. 여기서 능동적은 효율성과 전문성을 갖춘것입니다. 데이터 분석은 단지 숫자 넘버를 위한 분석이 아닙니다. 리더들은 보통 정확한 오더를 내리기 위하여 데이터를 만이 위주로 보고 판단 한다고 생각 됩니다. 마침 인재 양성하는 대학에는 교수님들이 이런 데이터 성질일 지닐고 있죠.. 자료 를 준비하여 한수업의 량 만큼 줄이고 중점을 잘 체크해두죠 그다음 수업에서 중점위주로 많이 진행하구요. 교수님들은 보통 많은 리서츠와 전문지식 바탕으로 효율적인 시간내에 능동적으로 학생들이 필요 하는 지식을 바로바로 작성할수 있죠. 이는 데이터분석에서 아주 중요한 역할을 하는 것이라고 봅니다. 리더들의 오더를 정확하고 신속이 내리기 위해서는 . 전문아닌 모든면에서 에버리지의 지식을 같춘 사람만의 데이터 분석을 하고 그의 맞게 결과를 다를수 있다고 봅니다. 21세기에는 점점 다양한 글로벌 인재를 추구하는 것인데 . 그것은 많은 경험과지식을 다루는 과정이라고 봅니다. 남다른 배경과 남다른 경험들은 그들의 성격에서 나타나는 것과 같습니다. 아시아에서는 보통 패턴이 빠른 효율성을 지닌 인재를 많이 찾는 다고 봅니다 . 하지만 미주 지역에서 생활해본저로서는 팀원 팀워크를 잘해 와도 충분히 효율성보다 더 큰 효과를 지닐수 있다고 봅니다. 이상은 저의 짧은 생각 이였습니다. 도움이 되였으면 좋겠습니다. 감사합니다.

제가 생각하는 인재상은 말씀 드릴 수 있겠으나, 회사별로 원하는 인재상이 다르니 참고만 하시기 바랍니다.

1) 진지한 고민 끝에 리서처 선택하신 분을 우선 고려합니다. 리서치 회사는 알려진 바와 같이 업무강도가 상당합니다. 예전보다는 좋아졌다고는 하나 일반 회사와 비교할 수 없습니다. 본인이 진지하게 고민해서 선택했다 하더라도 중도 포기하시는 분이 많은데, 여러 직종을 고려하면서 지원하시는 분은 포기도 쉽게 하시는 것 같아 리서처를 우선적으로 고려하는 분을 선호합니다.
2) 진지한 고민을 한 흔적, 최소한의 업계 이해력과 사전 노력을 봅니다. 리서치 회사가 어떻게 일하는 최소한 알아보기라도 했나 싶을 정도의 분들이 많이 지원하십니다. 뭘 하는지도 모르고 , 대표적인 리서치 회사도 모른체 지원한다는 자체가 당황스럽습니다. 저희 회사를 모를 수도 있지만 수십년 된 회사 하나도 모른다고 하는데 관심을 가지고 있었다고 하면 믿기 어렵거든요. 관련학과를 다닌 분이라면 주변에 여쭤봐서 알 수 있는 정보가 많은데 인턴 경험까지는 아니더라도 그 정도의 노력은 해야 한다고 생각합니다.
3) 통계에 대한 기본적인 개념을 가진 분을 선호합니다. 잘 하리라는 기대는 애초 하지 않습니다. 신입이시면 어차피 이론적으로 배웠고, 설령 경험이 있다해도 학교과제나 교수님 연구 지원 수준이기에 기대치가 낮습니다. 기대한다면 그게 이상한거죠. 다만, 통계 역량을 쌓는데 있어 개념이 전혀 없는 분들은 시작부터가 너무 어렵고, 학교처럼 가르칠 수 없어 시간이 지날수록 본인의 파격적인 노력이 없다면 그 한계로 점점 격차가 벌어집니다.
4) 열정입니다. 사실 이 말을 적는 저도 혼란스럽지만... 흔히 말하는 열정페이를 강요하는 건 아닙니다. 일정 수준까지 올라가 전에는 일이 힘들기 때문에 1)번을 충족한다면 열정적으로 일하실 분은 찾습니다. 다만, 열정이 있는지 없는지 판단하는게 항상 어렵네요

저는 리서처가 좋은 직업이라 생각합니다. 답변이 도움이 되었다면 다행이겠습니다. 제가 생각하는 인재상은 말씀 드릴 수 있겠으나, 회사별로 원하는 인재상이 다르니 참고만 하시기 바랍니다. 1) 진지한 고민 끝에 리서처 선택하신 분을 우선 고려합니다. 리서치 회사는 알려진 바와 같이 업무강도가 상당합니다. 예전보다는 좋아졌다고는 하나 일반 회사와 비교할 수 없습니다. 본인이 진지하게 고민해서 선택했다 하더라도 중도 포기하시는 분이 많은데, 여러 직종을 고려하면서 지원하시는 분은 포기도 쉽게 하시는 것 같아 리서처를 우선적으로 고려하는 분을 선호합니다. 2) 진지한 고민을 한 흔적, 최소한의 업계 이해력과 사전 노력을 봅니다. 리서치 회사가 어떻게 일하는 최소한 알아보기라도 했나 싶을 정도의 분들이 많이 지원하십니다. 뭘 하는지도 모르고 , 대표적인 리서치 회사도 모른체 지원한다는 자체가 당황스럽습니다. 저희 회사를 모를 수도 있지만 수십년 된 회사 하나도 모른다고 하는데 관심을 가지고 있었다고 하면 믿기 어렵거든요. 관련학과를 다닌 분이라면 주변에 여쭤봐서 알 수 있는 정보가 많은데 인턴 경험까지는 아니더라도 그 정도의 노력은 해야 한다고 생각합니다. 3) 통계에 대한 기본적인 개념을 가진 분을 선호합니다. 잘 하리라는 기대는 애초 하지 않습니다. 신입이시면 어차피 이론적으로 배웠고, 설령 경험이 있다해도 학교과제나 교수님 연구 지원 수준이기에 기대치가 낮습니다. 기대한다면 그게 이상한거죠. 다만, 통계 역량을 쌓는데 있어 개념이 전혀 없는 분들은 시작부터가 너무 어렵고, 학교처럼 가르칠 수 없어 시간이 지날수록 본인의 파격적인 노력이 없다면 그 한계로 점점 격차가 벌어집니다. 4) 열정입니다. 사실 이 말을 적는 저도 혼란스럽지만... 흔히 말하는 열정페이를 강요하는 건 아닙니다. 일정 수준까지 올라가 전에는 일이 힘들기 때문에 1)번을 충족한다면 열정적으로 일하실 분은 찾습니다. 다만, 열정이 있는지 없는지 판단하는게 항상 어렵네요 저는 리서처가 좋은 직업이라 생각합니다. 답변이 도움이 되었다면 다행이겠습니다.