안녕하세요. 데이터 기반 컨설팅 프로젝트를 수행하고 있는 5년 차 컨설턴트입니다.
수많은 지원자의 포트폴리오와 이력서를 봐오면서 느낀 점이 있습니다. 서류에서 계속 떨어지는 이유는 대부분 "분석 실력 부족"이 아니라, 이 분석을 왜 했는지, 무엇을 해결했는지가 보고서에 담기지 않았기 때문입니다.
이런 고민, 한 번쯤 해보셨을 겁니다.
- Python, SQL은 배웠는데 이걸로 뭘 어떻게 포트폴리오를 만들어야 할지 막막하다
- 프로젝트는 여러 개인데, 면접에서 "그래서 뭘 배웠냐"는 질문에 말문이 막힌다
- 서류는 계속 넣는데 왜 떨어지는지 피드백 받을 곳이 없다
- 코드와 시각화는 있는데, 읽는 사람 입장에서는 "그래서 결론이 뭔데?" 싶다
실제로 프로젝트 개수를 늘리는 대신, 기존 프로젝트 하나를 문제 해결 스토리로 재구성한 것만으로 서류 통과 결과를 만든 분들이 있었습니다.
기술은 학원과 강의에서 배울 수 있지만, 현업에서 통하는 질문 던지는 법, 보고서 쓰는 법은 알려주는 곳이 많지 않습니다. 이 멘토링은 그 간극을 메우기 위해 시작했습니다.
📌 멘토 프로필
- 대기업 5년 차 데이터 컨설턴트 (물류 / 유통 / SCM)
- 문제 정의 → 데이터 분석 → 프로세스/시스템 반영 → C-Level 의사결정 지원
- 분석 결과를 설득력 있는 비즈니스 언어로 다듬는 현업 관점
📌 추천 대상
- 데이터 분석 직무를 준비 중이지만 포트폴리오 방향을 못 잡은 취준생
- 포트폴리오는 있는데 서류·면접에서 계속 떨어져 원인을 모르는 취준생
- Python, SQL은 배웠지만 프로젝트로 어떻게 엮어야 할지, 지금 준비도가 어느 정도인지 판단이 안 되는 분
- "그래서 결론이 뭐냐"는 질문에 대응이 어려운 주니어 분석가·기획자·컨설턴트
📌 멘토링 주제
1. 포트폴리오 리빌딩 & 면접 대비 (추천)
- 코드·모델링 위주 분석을 문제 해결 스토리로 재구성합니다.
: "왜 이 분석을 했는가", "어떤 의사결정에 쓰였는가"에 답할 수 있는 구조 설계
: 서류·면접에서 바로 통하는 직무 강점 도출
: 지금 단계에서 무엇부터 보완해야 하는지 구체적인 준비 로드맵도 함께 잡아드립니다.
2. 실무 적응 & 보고서 구조화
: 막연한 현업 요청에서 진짜 풀어야 할 문제를 정의하는 기준과, 실무에서 자주 쓰이는
Python·SQL 활용 패턴을 다룹니다.
📌 진행 방식
- 사전 준비: 이력서·포트폴리오·프로젝트 자료 제출, 현재 고민 정리
- 1:1 비대면 멘토링 (60분, Zoom/Google Meet): 제출 자료 기반으로 가장 시급한 문제부터 집중 진단 (필요 시 1회 추가 상담 무료)
- 사후 피드백: 멘토링 종료 후, 핵심 액션 플랜 요약 제공
지금 준비 중인 포트폴리오나 이력서가 있다면 먼저 보내주세요. 어디서부터 손봐야 할지 가장 빠르게 짚어드리겠습니다.
