AI 경력 101:

데이터 분석가란 무엇입니까? 급여, 책임, 기술 및 진로

업데이트 on 2023 년 4 월 20 일

세계 경제 포럼 2020년 미래 일자리 보고서 데이터 분석가는 두 번째로 빠르게 성장하는 직업으로 선정되었습니다. 에 따르면 글래스도어 추정치에 따르면 미국 데이터 분석가 연봉 중앙값은 연간 $71,228입니다. 미국 통계학자이자 작가인 W. Edwards Deming은 “우리는 하나님을 신뢰합니다. 다른 모든 사람들은 데이터를 가져와야 합니다.”

데이터는 비즈니스 성장 및 의사 결정에 사용할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 데이터 분석은 실행 가능한 통찰력을 추출하기 위해 데이터를 조작하는 것을 말합니다. 데이터가 기하급수적으로 계속 증가함에 따라 이 데이터를 분석할 수 있는 사람의 필요성도 높아집니다.

데이터 분석가란 무엇입니까?

데이터 분석가는 데이터의 패턴과 추세를 관찰하고 설명합니다. 그들은 조직이 기회를 식별하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 데이터 분석가는 특정 이벤트의 원인을 추론하고 보고서, 대시보드, 데이터 시각화 및 프레젠테이션을 만들어 이를 수행합니다. 의료 분야에서는 의료 데이터를 분석하여 병원 및 환자 치료의 비즈니스 측면을 개선합니다. 금융 분야에서는 재무 데이터를 기반으로 투자 계획 및 사업 전략을 제안합니다.

데이터 분석가 작업 설명

데이터 분석가는 데이터 수집에서 결과 전달에 이르기까지 할 일이 많습니다. 자세한 데이터 분석가 직무 설명은 다음과 같습니다.

데이터 수집: 데이터 수집은 분석 수명 주기의 첫 번째 단계입니다. 역할과 책임이 명확하게 정의된 대규모 산업에서 데이터 분석가는 데이터 엔지니어로부터 데이터를 받습니다. 그렇지 않으면 내부 데이터베이스 또는 외부 소스를 통해 데이터를 얻습니다.

데이터 정리: 대부분의 경우 데이터가 깨끗하지 않습니다. 여기에는 누락된 값, 중복된 레코드 및 형식 불일치가 포함됩니다. 분석 전에 데이터는 데이터 분석에 적합한 형식으로 전처리됩니다.

데이터 분석: 이 단계에서 데이터 분석가는 데이터를 연구하여 도움이 될 수 있는 통찰력을 찾습니다. 통계 테스트를 수행하고 단일 변수의 분포와 여러 변수 간의 관계를 시각화합니다. 다양한 통계, 시각화, 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구 및 차트를 사용하여 다양한 관점에서 데이터를 살펴보고 더 깊은 통찰력을 얻습니다.

데이터 해석: 데이터 해석은 비즈니스 문제 컨텍스트에서 결과 및 결과를 문서화하는 것을 의미합니다. 이 단계에서 데이터 분석가는 중요한 질문에 답하고 관련 결론에 도달합니다.

통찰력 전달: 마지막으로 데이터 분석가는 경영진 및 이해 관계자를 포함한 팀과 주요 결과를 공유합니다. 결과에 따라 데이터 분석가는 새로운 기회 식별, 운영 효율성 개선, 마케팅 캠페인 개선 등의 전략을 제안합니다. 인사이트는 보고서, 프레젠테이션, 대시보드 및 시각화를 통해 공유됩니다.

데이터 분석가가 되는 방법?

프로그래밍 기술: 프로그래밍은 데이터 분석가에게 가장 중요한 기술입니다. 데이터 분석가는 관계형 데이터베이스에서 데이터를 삽입, 추출 및 업데이트하기 위해 SQL(Sequence Query Language)에 대한 상당한 지식을 가지고 있어야 합니다. 지원자는 해당 분야에 능숙해야 합니다. Python 또는 R.

통계 : 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터를 연구, 분석, 시각화 및 해석하려면 통계가 필요합니다. 많은 데이터 시각화 기술에는 통계에 대한 확실한 이해가 필요합니다. 예를 들어 산점도를 만들려면 회귀 및 상관 관계를 이해해야 하며 상자 그림을 만들려면 중심 경향 및 분산 측정을 이해해야 합니다.

데이터 시각화 기술: 그림은 천 단어의 가치가 있습니다. 데이터 분석가는 시각화를 사용하여 팀과 비기술적 이해 관계자에게 정보를 제공합니다. 그들은 사용 검색을 PowerBI, Tableau, Excel 및 Matplotlib 및 Seaborn과 같은 Python 라이브러리를 사용하여 시각화합니다. 다양한 차트가 존재하지만 메시지를 전달하려면 올바른 스타일을 선택해야 합니다.

소프트 스킬: 커뮤니케이션은 데이터 분석가에게 가장 중요한 소프트 스킬입니다. 핵심 인사이트를 기술 팀과 이해관계자에게 효과적으로 전달하면 기업이 전략을 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 분석가는 자신의 요점을 전달하기 위해 좋은 프레젠테이션과 세부 사항에 주의를 기울여야 합니다. 다양한 관점에서 데이터를 볼 수 있는 비판적 사고와 창의성을 가져야 합니다. 데이터 분석가는 이해 관계자와 고용주가 제기한 질문에 효과적으로 답하고 프로젝트를 완료하기 위해 문제 해결 및 프로젝트 관리 기술이 필요합니다.

많은 Edtech 플랫폼은 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 기술을 가르칩니다. 적절한 인증에 등록하면 기술을 배우고 전문가로서의 신뢰도를 높이는 데 도움이 됩니다. 습득한 기술을 실제 데이터 세트에 적용하여 전문 지식을 더욱 발전시킬 수 있습니다. 이러한 프로젝트의 효과적인 프레젠테이션 및 문서화는 첫 번째 데이터 분석 작업을 해결하는 데 도움이 됩니다.