데이터 분석 경력: Ultimate Guide [2022]

데이터가 기술의 핵심이 되면서 데이터 분석은 지난 몇 년 동안 엄청난 인기를 얻었고 시장에서 뜨거운 주제가 되었습니다. 매일 수십억 개의 데이터가 생성됨에 따라 올바른 기술과 지식을 갖춘 데이터 분석가에 대한 수요는 계속 증가할 것입니다. Harvard Business Review 에 따르면 데이터 과학은 21세기의 가장 섹시한 직업입니다.

분석 분야에서 경력을 쌓는 것은 모든 배경을 가진 사람들에게 유망하며 여러 산업에 걸쳐 탐색할 수 있는 수많은 기회가 있습니다. IBM과 Burning Glass Insights에 따르면 , 미국의 데이터 분석가의 수는 2020년까지 2,720,000명으로 증가할 것입니다. 데이터 분석가가 누구이며, 그들이 하는 일, 그리고 어떻게 데이터 분석가를 만들 수 있는지 이해하려면 이 기사를 계속 읽으십시오. 분석 분야의 성공적인 경력.

데이터 분석 경력: 데이터 분석가는 무엇을 합니까?

데이터 분석가는 다양한 소스에서 대량의 데이터를 수집, 처리 및 분석하여 의미 있는 패턴과 통찰력을 찾고, 관련 질문을 식별하고, 예측하고, 정보를 솔루션으로 변환하여 의사 결정 프로세스에서 조직을 돕습니다. 평신도의 언어로 데이터 분석가는 원시 데이터를 의미 있는 정보로 변환하여 조직에서 비즈니스 성장을 위해 사용할 수 있도록 합니다. 그들은 다른 사람들이 쉽게 이해할 수 있도록 그들의 발견을 시각적으로 표현(차트, 그래프, 보고서)하도록 준비합니다.

일상적인 데이터 분석가의 역할은 작업하는 산업 또는 도메인에 따라 다를 수 있습니다. 일부 조직에서는 분석가가 대시보드 설계, 조직 전체의 다양한 부서에 대한 데이터베이스 및 시스템 유지 관리를 담당하기도 합니다. 데이터 분석가는 주요 이해 관계자, 최고 경영진 또는 회사 내 다른 팀과 협력할 수도 있습니다. 여기에는 비즈니스 목표를 결정하고 목표를 달성하기 위한 결과를 제공하기 위한 IT, 재무 및 데이터베이스 인프라가 포함됩니다.

데이터 분석 분야에서 경력을 추구해야 하는 이유는 무엇입니까?

LinkedIn Workforce Report 에 따르면 2015년부터 2018년까지 데이터 분석가에 대한 수요가 기하급수적으로 증가했습니다. 수요 외에도 다양성으로 인해 금융, 교육, 정부 부문, 의료, IT, 네트워킹, 등.

다음은 데이터 분석을 직업으로 선택하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 이유 목록입니다.

1. 높은 수요 – 데이터가 제대로 사용될 때까지 사용되지 않습니다. 원시 및 구조화되지 않은 데이터를 의미 있는 통찰력으로 변환하기 위해 기업은 고급 도구 사용에 대한 올바른 지식과 프로그래밍 언어에 대한 우수한 명령을 보유한 전문가를 지속적으로 모집하여 대량의 데이터 세트를 처리할 수 있는 소프트웨어를 설계하고 있습니다.

2. 초급 수준의 높은 급여와 우수한 특전 – 시장에서 제한된 데이터 분석가이기 때문에 데이터 분석가는 초급 수준에서도 업계에서 매우 높은 급여를 받습니다. 데이터 분석이 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나라는 사실은 부인할 수 없습니다.

데이터 분석가의 급여는 또한 교육 수준, 후보자의 경험, 근무하는 산업, 위치, 기술 및 인증에 따라 다릅니다.

3. 데이터 분석가 전문가의 부족 - 위에서 언급한 바와 같이 데이터 분석가에 대한 수요는 매우 높지만 해당 업무를 수행할 수 있는 적절한 기술과 지식을 갖춘 전문가는 매우 제한적입니다. 이것은 이 분야에서 경력을 시작할 수 있는 매우 많은 기회를 열어줍니다.

4. 다양한 역할 – 다년간의 경험과 기술을 바탕으로 데이터 분석가 전문가는 항상 다양한 역할과 책임에 노출됩니다. 선택할 수 있는 역할이 많이 있습니다. 당신이해야 할 일은 당신의 강점, 당신이 잘하는 것, 정확히 하고 싶은 것이 무엇인지 확인하는 것입니다.

체크아웃: 인도의 데이터 분석가 급여

데이터 분석 경력: 데이터 분석가가 되려면 어떤 기술이 필요합니까?

1. 프로그래밍 언어

무엇보다도 데이터 분석의 전문가가 되려면 적어도 하나의 프로그래밍 언어에 대한 확실한 이해가 있어야 합니다. 그러나 하나 이상의 언어를 구사할 수 있으면 더 다재다능해지고 좋은 급여를 받을 가능성이 높아집니다. 데이터 분석가가 사용하는 언어 중 일부는 Python, R, Excel 및 SQL입니다. 추세는 기술과 함께 계속 변하지만 논리는 동일합니다. 최신 상태를 유지하려면 알고리즘과 그 이면의 기본 사항에 집중하는 것이 가장 좋습니다.

2. 커뮤니케이션 스킬

데이터 분석을 통해 수집된 인사이트는 회사 내 여러 부서에서 사용하여 의사 결정을 지원합니다. 따라서 데이터 분석가는 방대한 청중이 이해하기 쉬운 방식으로 결과를 전달하는 것이 가장 중요합니다. 강력한 프레젠테이션 및 커뮤니케이션 기술은 성공의 열쇠입니다.

3. 데이터베이스 지식

데이터 분석가는 여러 소스의 방대한 양의 데이터를 한 곳에 저장하도록 데이터 웨어하우스를 설계하는 백엔드에서 작업해야 할 수 있습니다. 추가 분석을 수행하기 위해 다른 테이블에서 정보를 가져오기 위해 데이터베이스를 쿼리하려면 강력한 데이터베이스 및 데이터베이스 쿼리 언어 지식이 있어야 합니다.

4. 데이터 정리 및 해석

데이터 마이닝에 대한 강력한 지식과 비정형 데이터를 정리하고 추출하는 고급 통계 기술을 보유해야 합니다.

5. 분석적 사고 및 문제 해결 방식

틀에서 벗어나 생각하고, 창의적 사고를 유지하고, 문제 해결 방식을 취하는 것은 훌륭한 분석가의 핵심 속성입니다. 관련성 있고 흥미로운 연구 질문을 하고 회사의 주요 이해 관계자 간에 좋은 리포지토리를 구축하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석가가 수행하는 작업은 무엇입니까?

지금쯤이면 데이터 분석가가 누구이며 그들이 하는 일을 공정하게 이해할 수 있을 것입니다. 그들이 일상적으로 수행하는 핵심 책임에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

1. 데이터 수집 및 처리

데이터 분석가는 여러 소스에서 데이터를 수집하고 데이터를 정리한 다음 좋은 상태로 만듭니다. 수집된 데이터는 추세와 패턴을 식별하여 예측 및 통찰력을 예측하는 데 사용됩니다. 그들은 이 작업을 수행하기 위해 다양한 도구를 사용합니다.

2. 트렌드 및 패턴 파악

데이터 분석가는 조직의 성공에 중요한 역할을 하는 의사 결정을 돕습니다. 원시 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 의미 있는 정보로 변환하여 미래 예측을 예측하고, 이전 분기에 무엇이 잘못되었는지, 더 많은 매출을 창출하기 위해 추가해야 하는 새로운 목표를 식별합니다. 그들은 비즈니스에 유익한 권고를 제공하기 위해 분석적이고 창의적이며 문제 해결적인 사고방식을 가져야 합니다.

3. 결과를 기록하기 위한 보고서 작성

데이터 분석가가 발견한 인사이트는 청중에게 올바른 맥락에서 전달될 때까지 쓸모가 없습니다. 따라서 사람들이 결과를 쉽게 소비할 수 있도록 순서도, 그래프, 막대, 원형 차트, 다이어그램, 표 등을 사용하여 보고서를 작성하는 것이 데이터 분석가의 가장 중요한 책임입니다. 데이터 분석가는 항상 청중을 식별하여 각 의사 결정자가 이해할 수 있는 보고서를 준비합니다.

확인: 데이터 분석가와 데이터 과학자 – 차이점 발견

데이터 분석에서 경력을 시작하는 방법은 무엇입니까?

1. 올바른 역할 선택

위에서 언급했듯이 데이터 과학 분야는 무한한 기회가 있는 매우 다양합니다. 현재 기술 동향, 데이터 분석가가 비즈니스 의사 결정을 주도하는 방법, 수요가 있는 도구, 데이터 과학이 당신이 하는 일을 잘 이해하고 당신이 일하는 조직과 함께 발전할 수 있는 미래를 형성할 수 있는 방법에 대한 깊은 이해가 있어야 합니다.

주요 이해관계자들과 연락을 유지하면서 최고 경영진이 동일한 목표를 달성하는 데 도움을 줄 것입니다. 데이터 분석가의 다양한 역할을 이해하기 위해 주저하지 말고 올바른 질문을 하십시오. 이것은 당신의 기술과 요구 사항에 가장 적합한 역할을 결정하는 데 도움이 될 것입니다.

2. 과학 디플로마 또는 인증 과정에 참여

수행해야 할 역할을 이해하고 이 분야의 전문가로부터 적절한 지도와 멘토링을 받습니다. 수행해야 하는 역할에 대한 기술과 지식을 최신 상태로 유지해야 합니다. 한 단계 더 나아가 PG 디플로마 또는 인증 과정으로 이동하여 직무를 더 잘 수행하고 지식을 강화하십시오.

3. 코딩 배우기: 프로그래밍 언어를 선택하십시오 .

데이터 분석 전문가가 되려면 프로그래밍 언어를 마스터해야 합니다. Python과 R은 가장 대중적인 언어입니다. 자신에게 익숙한 언어를 선택하고 능숙해질 때까지 배우십시오.

4. 데이터 분석가 커뮤니티 및 포럼 가입

이것은 가장 중요한 단계 중 하나이지만 종종 간과됩니다. 데이터 과학 포럼, 커뮤니티 그룹에 가입하거나 기술 토론에 적극적으로 참여하여 주변에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 데이터 분석이 비즈니스 목표를 어떻게 형성하고 있는지 등을 알아야 합니다.

5. 의사 소통 능력 향상

엄청난 지식을 가지고 있지만 그것을 다른 사람들에게 전달할 생각이 없다면 어떨까요? 비디오를 보거나 강의를 수강하여 프레젠테이션 및 커뮤니케이션 기술을 향상시키십시오. 조직의 주요 이해 관계자에게 결과를 편리하고 직관적으로 제공하는 다양한 도구를 알아보세요.

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 인증 을 획득 하십시오. 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 통해 경력을 빠르게 추적하십시오.

6. 실제 적용에 중점

이론만 읽지 말고 지식도 테스트해 보세요. 더 짧은 시간에 작업을 수행하고 더 적은 코딩으로 여러 소스의 데이터를 조합할 수 있는 애플리케이션 개발을 시작하십시오. 또한 몇 가지 프리랜서 프로젝트를 수행하여 다양한 데이터 세트에서 작업할 수 있습니다.

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결론

가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나인 데이터 분석가는 전 세계적으로 수요가 많습니다. 수요가 꾸준히 증가하는 곳에서는 수요를 충족시키기에 충분한 자원이 없습니다. 이 부족은 전 세계적으로 나타납니다. 데이터는 비즈니스 성공에 중요한 역할을 하기 때문에 기업은 이 데이터를 해석하고 유용하게 사용할 수 있는 전문가를 고용해야 합니다.

이러한 충동은 분석가 역할의 변화로 이어졌습니다. 날이 갈수록 데이터 분석가의 역할은 더욱 복잡해지고 있습니다. 따라서 분석가는 작업을 올바르게 수행하기 위해 새로운 도구, 방법 및 기술을 배우는 데 지속적으로 참여해야 합니다. 기계 학습, 프로그래밍 언어, 고급 도구 지식을 갖춘 훌륭한 분석가는 빅 데이터의 바다를 지배하고 비즈니스에 중요한 자산이 될 수 있습니다.

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