빅데이터 분석가는 무엇을 배워야 할까요?

빅 데이터 분석가는 다양한 분석 방법을 기반으로 의사 결정 지원을 위해 빅 데이터를 과학적으로 분석, 마이닝, 표시 및 사용하는 과정을 의미합니다. 빅 데이터 분석가는 중국 상무부가 규정을 발표했습니다. 빅데이터에 대해 데이터 분석가가 수준 인증을 수행합니다.

분석가의 역할

빅데이터 분석가는 기업이 기업의 현재 상황과 경쟁 환경, 위험 평가 및 의사 결정 지원을 명확하게 이해하고, 이를 통해 얻을 수 있는 가치를 최대한 활용할 수 있도록 해줍니다. 빅 데이터를 수집하고 데이터 마이닝을 수행합니다. 데이터 및 프리젠테이션 후에는 명확하고 정확한 데이터 기반 보고서가 기업 의사 결정자에게 제공됩니다. 따라서 빅데이터 분석가는 더 이상 단순한 IT 인력이 아닌, 기업의 의사결정과 개발에 참여할 수 있는 핵심 인물입니다.

기존 데이터 분석가에 비해 빅 데이터 분석가는 정보 사일로를 깨고 다양한 데이터 소스를 활용하고, 대용량 데이터에서 데이터 패턴을 찾고, 대용량 데이터에서 데이터 이상을 발견하는 방법을 배워야 합니다. 빅데이터 데이터 분석 및 마이닝 플랫폼의 계획, 개발, 운영 및 최적화를 담당하며, 프로젝트 설계에 따라 데이터 모델, 데이터 마이닝 및 처리 알고리즘을 개발하고 데이터 탐색 및 모델 출력을 통해 분석을 수행합니다.

빅데이터 분석가는 무엇을 배워야 할까요?

1. 수학적 지식

수학적 지식은 데이터 분석가의 기본 지식입니다. 후배 데이터 분석가의 경우 기술 통계와 관련된 몇 가지 기본 내용을 이해하고 공식을 계산하는 특정 능력을 갖추는 것은 보너스입니다.

시니어 데이터 분석가에게는 통계 모델 관련 지식이 필수 능력이며, 선형 대수학(주로 행렬 계산 관련 지식)에 대한 어느 정도 이해하고 있는 것이 가장 좋습니다.

데이터 마이닝 엔지니어는 통계 외에도 다양한 알고리즘을 능숙하게 사용할 수 있어야 하며 수학에 대한 요구 사항이 가장 높습니다.

따라서 데이터 분석을 배우기 위해 반드시 아주 좋은 수학 능력이 필요한 것은 아닙니다. 단지 어느 방향으로 발전하고 싶은지에 따라 달라질 뿐입니다. 데이터 분석에도 "문학적" 측면이 있는데, 특히 여자아이들은 문서 작성 방향으로 발전할 수 있습니다.

2. 분석 도구

후배 데이터 분석가의 경우 Excel을 다룰 수 있어야 하며 VBA를 능숙하게 사용할 수 있어야 합니다. 또한, 통계분석 도구인 SPSS도 배워야 합니다.

고급 데이터 분석가에게는 분석 도구 사용이 핵심 역량입니다. VBA는 기본 필수입니다. SPSS/SAS/R은 상황에 따라 다른 분석 도구(예: Matlab)를 능숙하게 사용해야 합니다.

데이터 마이닝 엔지니어라면... 뭐, 그냥 엑셀을 쓸 줄 아는 것만으로도 충분해요.

3. 프로그래밍 언어

후배 데이터 분석가의 경우 SQL 쿼리를 작성할 수 있고, 필요한 경우 Hadoop 및 Hive 쿼리를 작성할 수 있으면 기본적으로 괜찮습니다.

고급 데이터 분석가라면 SQL 외에도 절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻을 수 있는 데이터를 얻고 처리할 수 있는 Python을 배워야 합니다. 물론 다른 프로그래밍 언어도 가능합니다.

데이터마이닝 엔지니어라면 Hadoop, Python/Java/C++ 중 하나 이상에 익숙해야 하고, Shell을 사용할 수 있어야 합니다... 한마디로 프로그래밍 언어는 확실히 데이터마이닝 엔지니어의 핵심 역량입니다.

4. 비즈니스 이해

비즈니스 이해는 데이터 분석가의 모든 작업의 ​​기초라고 해도 과언이 아닙니다. 데이터 수집 계획, 지표 선택, 심지어 통찰력의 최종 결론도 모두 데이터 분석가에 달려 있습니다. 데이터 분석가의 비즈니스 자체에 대한 이해.

주니어 데이터 분석가의 주요 업무는 데이터를 추출하고 간단한 차트를 만드는 것뿐 아니라, 약간의 통찰력과 결론을 얻는 것입니다. 비즈니스에 대한 기본적인 이해만 있으면 충분합니다.

시니어 데이터 분석가는 비즈니스에 대한 깊은 이해가 필요하며, 실제 비즈니스에 도움이 될 수 있는 데이터를 기반으로 효과적인 의견을 추출할 수 있어야 합니다.

데이터 마이닝 엔지니어라면 비즈니스에 대한 기본적인 이해만으로도 충분하지만, 여전히 기술 역량을 발휘하는 데 중점을 두어야 합니다.

훌륭한 데이터 분석가에게는 비즈니스 능력이 필수입니다. 이미 특정 산업에 대해 잘 알고 있다면 데이터 분석을 배우는 것이 매우 올바른 접근 방식입니다. 이제 막 졸업하고 업계 경험이 없더라도 천천히 발전할 수 있으니 걱정할 필요가 없습니다.

5. 논리적 사고

이 능력은 이전 기사에서 거의 언급되지 않았기 때문에 이번에는 별도로 이야기하겠습니다.

주니어 데이터 분석가의 경우 논리적 사고는 데이터 분석 프로세스의 모든 단계의 목적에 주로 반영되어 어떤 목표를 달성하기 위해 어떤 수단을 사용해야 하는지를 알 수 있습니다.

선임 데이터 분석가의 경우 완전하고 효과적인 분석 프레임워크 구축, 분석 개체 간의 상관 관계 이해, 각 지표 변경의 원인과 결과 및 비즈니스에 미치는 영향을 파악하는 데 논리적 사고가 주로 반영됩니다.

데이터마이닝 엔지니어에게 논리적 사고는 비즈니스와 관련된 분석 작업에만 반영되는 것이 아니라, 알고리즘 논리, 프로그램 논리 등도 포함되기 때문에 논리적 사고에 대한 요구사항도 가장 높습니다.

6. 데이터 시각화

데이터 시각화는 굉장히 거창하게 들리지만 실제로는 넓은 범위를 포괄합니다. PPT에 데이터 차트를 넣는 것도 데이터 시각화라고 볼 수 있으니 꼭 필요한 능력인 것 같아요.

후배 데이터 분석가라면 엑셀과 PPT를 이용해 기본적인 차트와 보고서를 작성할 수 있고, 데이터를 명확하게 표시할 수 있다면 목표를 달성한 것입니다.

선임 데이터 분석가는 더 나은 데이터 시각화 방법을 모색하고, 더 효과적인 데이터 시각화 도구를 사용하고, 실제 필요에 따라 단순하거나 복잡하지만 청중이 보기에 적합한 데이터 시각화 콘텐츠를 만들어야 합니다.

데이터 마이닝 엔지니어의 경우 일부 데이터 시각화 도구를 이해하고 필요에 따라 복잡한 시각적 차트를 만들어야 하지만 일반적으로 미화 문제를 너무 많이 고려할 필요는 없습니다.

7. 조율과 소통

후배 데이터 분석가에게는 비즈니스에 대한 이해, 데이터 찾기, 보고서 설명 등 모두 서로 다른 부서의 사람들을 상대해야 하기 때문에 소통 능력이 매우 중요합니다.

선임 데이터 분석가의 경우 독립적으로 프로젝트를 주도하거나 제품과 협력해야 하므로 의사소통 기술 외에도 프로젝트 조정 기술도 필요합니다.

데이터 마이닝 엔지니어의 경우 사람과 소통하는 기술적인 측면이 더 많고 비즈니스 측면은 상대적으로 적으며 의사소통 및 조정에 대한 요구 사항은 상대적으로 낮습니다.

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