빅 데이터 분석가 되기 – 기술, 급여 및 직무 설명

빅 데이터가 지배하는 시대에 전통적인 데이터 분석가의 기술과 전문성이 빅 데이터의 복잡성을 처리하기에 충분하다고 상상할 수 없습니다. 그렇다면 누가 그 날을 구하기 위해 뛰어들까요?

본질적으로 빅 데이터 분석가는 용어의 진정한 의미에서 데이터 분석가이지만 중요한 차이점이 있습니다. 대부분 구조화된 데이터를 처리하는 기존의 데이터 분석가와 달리 빅 데이터 분석가는 주로 원시 비정형 및 반구조화된 데이터.

당연히 빅 데이터 분석가의 직무와 기술은 기존 데이터 분석가와 다릅니다.

빅 데이터 분석가의 직업 프로필을 이해하는 데 도움이 되도록 직무, 기술, 급여 및 빅 데이터 분석가가 되기 위한 경력 경로에 대한 자세한 설명이 포함된 이 가이드를 만들었습니다.

빅데이터 분석가는 누구인가?

데이터 과학자와 빅 데이터 분석가의 직무 설명은 둘 다 빅 데이터를 다루기 때문에 종종 중복됩니다. 데이터 과학자가 의미 있는 통찰력과 패턴을 발견하기 위해 빅 데이터를 수집, 정리, 처리 및 분석하는 것과 마찬가지로 빅 데이터 분석가는 이러한 통찰력을 이해하고 실행 가능한 비즈니스 전략으로 변환하는 방법을 식별할 책임이 있습니다.

빅 데이터 분석가의 근본적인 목표는 기업이 비즈니스 결정에 긍정적인 영향을 미치는 빅 데이터의 진정한 잠재력을 깨닫도록 돕는 것입니다.

빅 데이터 분석가는 여러 소스 및 회사 데이터 웨어하우스에서 데이터를 수집하고 데이터를 분석 및 해석하여 비즈니스에 도움이 될 수 있는 정보를 추출합니다. 그들은 포괄적인 보고서, 그래프, 차트 등을 준비하여 결과를 시각화하고 보고해야 합니다. 데이터 결과의 시각적 표현은 모든 이해 관계자(기술적 및 비기술적)가 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 모든 사람이 아이디어를 명확하게 시각화할 수 있게 되면 전체 IT 및 비즈니스 팀이 비즈니스 의사 결정 개선, 수익 증대, 고객 의사 결정에 영향, 고객 만족도 향상 등에 통찰력을 사용하는 방법에 대해 브레인스토밍할 수 있습니다.

빅 데이터 분석가는 또한 주요 산업 동향을 식별하기 위해 경쟁 시장 분석 작업을 수행하기 위해 기업에 의해 소환됩니다.

빅 데이터 분석가는 데이터를 분석하고 해석하기 위해 Microsoft Excel, MS Office, SAS, Tableau, QlikView, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra, Hive, Pig, R, Python, SQL 등을 예로 들 수 있습니다.

빅 데이터 분석가의 직무는 무엇입니까?

이제 빅 데이터 분석가의 직무 프로필을 충분히 이해했으므로 핵심 업무를 살펴보겠습니다.

• 이질적인 소스에서 데이터를 수집하고 축적하려면 이를 정리하고 정리하고 처리하고 분석하여 귀중한 통찰력과 정보를 추출합니다.
• 새로운 데이터 소스를 식별하고 데이터 마이닝, 분석 및 보고를 개선하는 방법을 개발합니다.
• 데이터 웨어하우스에서 데이터를 추출하는 SQL 쿼리를 작성합니다.
• 새 데이터베이스 파일에 대한 데이터 정의를 생성하거나 분석 목적으로 이미 존재하는 파일을 변경합니다.
• 의사 결정 과정에서 경영진을 돕기 위해 결과를 보고서(표, 차트 또는 그래프 형식)로 제시합니다.
• 데이터 소싱 및 수집을 위한 관계형 데이터베이스를 개발합니다.
• 데이터 마이닝 시스템의 성능을 모니터링하고 문제가 있는 경우 수정합니다.
• 소비자 데이터 연구 및 분석 목적으로 통계 분석 방법을 적용합니다.
• 복잡한 데이터 세트 간의 추세와 상관 관계 패턴을 추적합니다.
• 일상적인 비즈니스 기능 및 의사 결정을 지원하기 위해 일상적인 분석 작업을 수행합니다.
• 데이터 과학자와 협력하여 혁신적인 분석 도구를 개발합니다.
• 회사 목표를 달성하기 위해 IT 팀 및 비즈니스 관리 팀과 긴밀하게 협력합니다.

빅데이터 분석가가 되기 위해 필요한 역량은 무엇인가요?

1. 프로그램 작성

빅 데이터 분석가는 마스터 코더여야 하며 최소 2개의 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다(많을수록 좋습니다). 코딩은 대규모 데이터 세트에 대한 수치 및 통계 분석을 수행하기 위한 기반입니다. 빅 데이터 분석에서 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어는 R, Python, Ruby, C++, Java, Scala 및 Julia입니다. 작게 시작하여 한 가지 언어를 먼저 마스터하십시오. 일단 익숙해지면 다른 프로그래밍 언어도 쉽게 선택할 수 있습니다.

2. 양적 적성

데이터 분석을 수행하려면 선형 대수학, 다변수 미적분학, 확률 분포, 가설 테스트, 베이지안 분석, 시계열 및 경도 분석을 포함한 통계 및 수학에 대한 확실한 이해가 있어야 합니다.

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3. 계산 프레임워크에 대한 지식

빅 데이터 분석가의 직업은 다재다능합니다. 따라서 Excel 및 SQL과 같은 기본 도구는 물론 Hadoop, MapReduce, Spark, Storm, SPSS, Cognos, SAS 및 MATLAB과 같은 고급 프레임워크를 포함한 여러 기술 및 계산 프레임워크를 사용하는 데 익숙해야 합니다.

4. 데이터 웨어하우징 기술

모든 빅 데이터 분석가는 MySQL, Oracle, DB2, NoSQL, HDFS, MongoDB, CouchDB, Cassandra와 같은 관계형 및 비관계형 데이터베이스 시스템을 모두 다루는 데 능숙해야 합니다.

5. 비즈니스 통찰력

빅 데이터 분석가의 발견이 비즈니스 관점에서 시각화할 수 없다면 무슨 소용이 있겠습니까? 추출된 통찰력을 사용하여 비즈니스를 더 나은 방향으로 전환하려면 빅 데이터 분석가가 비즈니스 세계에 대한 예리한 이해를 가지고 있어야 합니다. 그래야만 잠재적인 비즈니스 기회를 식별하고 데이터 결과를 사용하여 비즈니스를 더 나은 방향으로 이끌 수 있습니다.

6. 의사 소통 능력

앞서 언급했듯이 빅 데이터 분석가는 다른 사람들이 쉽게 이해할 수 있도록 자신의 결과를 효과적으로 전달하고 발표하는 방법을 알아야 합니다. 따라서 다른 사람들에게 자신의 비전을 설명하고 복잡한 아이디어를 더 간단한 용어로 분해할 수 있도록 완벽한 서면 및 구두 의사 소통 기술을 보유해야 합니다.

빅 데이터 분석가의 급여

Glassdoor에 따르면 Big Data Analyst의 평균 급여는 Rs입니다. 인도에서 6,54,438명. 빅데이터 전문가의 급여는 학력, 빅데이터 전문지식 수준, 근무경력 등 여러 요인에 따라 달라집니다. 초급 급여는 5 – 6 LPA 사이일 수 있으며 급여는 경험과 기술 향상에 따라 기하급수적으로 증가합니다. 숙련된 빅 데이터 분석가는 근무하는 회사에 따라 최대 25LPA를 받을 수 있습니다.

빅 데이터 분석가로서의 경력을 시작하는 단계

다음은 간단한 3단계로 빅 데이터 분석가로서의 경력을 시작하는 방법입니다.

1. STEM(과학, 기술, 공학 또는 수학) 배경으로 학사 학위를 취득하고 졸업합니다.

빅 데이터 분석가의 직업 프로필은 고급 학위를 요구하지 않지만 대부분의 회사는 STEM 과목 전문으로 학사 학위를 취득한 후보자를 찾습니다. 이것은 직무에 대한 최소한의 선택 기준이므로 반드시 달성해야 합니다. STEM 과목을 배우면 프로그래밍, 통계 및 수학적 기술을 포함한 데이터 과학의 기초를 소개합니다. 프로젝트 관리 및 데이터베이스 관리와 관련하여 특수 수업을 들을 수 있습니다.

2. 데이터 분석에서 인턴십 또는 초급 직업을 얻으십시오.

현장 경험이 없는 데이터 분석 작업을 수행하기는 어렵지만 항상 기회를 경계해야 합니다. 많은 기관이나 회사에서 데이터 분석 인턴십 프로그램을 제공하므로 경력을 시작하는 데 좋은 출발점이 될 수 있습니다. 그 외에도 빅데이터 관리, 통계분석 등 다양한 사내 교육 프로그램이 있습니다. 이러한 프로그램에 등록하면 데이터 분석에 필요한 기술을 습득하는 데 도움이 됩니다. 또 다른 옵션은 통계학자나 주니어 비즈니스 분석가/데이터 분석가와 같이 이 분야와 관련된 초급 직업을 찾는 것입니다. 말할 필요도 없이, 이러한 직책은 교육을 심화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 빅 데이터 경력으로 가는 디딤돌 역할도 할 것입니다.

3. 고급 학위를 받으세요.

작업 경험을 얻었으면 게임을 강화할 때입니다. 어때요? 데이터 과학, 데이터 분석 또는 빅 데이터 관리 석사 학위와 같은 고급 학위를 취득합니다. 고급 학위를 취득하면 이력서가 향상되고 높은 수준의 데이터 분석 직책에 취업할 수 있는 새로운 기회가 열립니다. 당연히, 석사 학위 또는 이에 상응하는 자격증이 있으면 장래의 급여 패키지도 크게 증가할 것입니다.

빅데이터 분석가의 직업 전망

세계 경제 포럼의 예측에 따르면 데이터 분석가는 전 세계 기업에서 수요가 많을 것입니다. 또한 미국 노동 통계국(BLS)은 데이터 분석가를 포함한 시장 조사 분석가의 고용 기회가 2014년에서 2024년 사이에 19% 증가할 것이라고 주장합니다. 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 점점 더 숙련된 데이터 과학 전문가를 고용해야 합니다. 빅 데이터 분석가의 경력 전망은 매우 유망해 보입니다.

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