데이터 분석가가 되고 싶습니까? 마스터해야 할 최고의 기술 및 도구는 다음과 같습니다.

숫자를 세게 하고 패턴을 찾아내는 것은 IT 산업의 표준이 되었습니다. 데이터 분석가 직업은 수요가 많고 LinkedIn의 2017년 가장 유망한 직업은 데이터 엔지니어를 9위로, 분석 관리자를 18위로 선정했습니다.

미국의 50대 최고의 직업에 대한 또 다른 Glassdoor 연구에서는 데이터 과학자가 3위에 올랐고 분석 관리자가 5위에 올랐습니다. 그러나 1위를 차지하기는 쉽지 않습니다. 이 주요 경력 발전으로 연간 성장과 막대한 급여 패키지를 기록하려면 데이터 분석 기술이 필요합니다.

인터넷이 데이터 과학의 기초, 감정 분석, 머신 러닝의 패스트 트랙을 마스터하는 방법에 대한 무료 리소스로 넘쳐나고 있습니다. Analytics India Magazine과 UpGrad는 데이터 분석가가 되는 데 필요한 5가지 기본 기술을 나열하여 횡포를 뚫을 수 있도록 도와줍니다.

이러한 기술로 Data Analyst 작업의 선두에 서십시오.

몇 가지 기본 사항부터 시작하겠습니다.

교육 배경

모든 사람이 데이터 분석가가 될 수 있는 것은 아닙니다. 당신은 수학과 통계 에 대한 자연스러운 성향이 ​​필요합니다. 미적분학과 확률을 배운 모든 세월이 도움이 될 것입니다. 컴퓨터 과학 학위는 항상 추가 이점입니다.
통계: 본격적인 데이터 분석가가 되려면 통계에 대한 철저한 기초가 필수적입니다. 통계에 능숙하면 알고리즘을 깊이 이해 하고 언제 사용해야 하는지도 알 수 있습니다.

응용 통계, 선형 대수학, 실제 분석, 그래프 이론 및 수치 분석에 대해 정리합니다. 선형 대수학은 회귀, 데이터 구조 이해, 규범적 및 예측적 데이터 모델링을 위한 데이터 준비와 함께 사용됩니다.

프로그래밍 기술

1) 통계 언어:

SAS 대 R 대 Python : 선택한 분석 도구를 선택할 때 대부분의 데이터 전문가가 필요로 하는 질문입니다. SAS(고가) 및 Python(저규모 데이터 처리용으로 청구됨)은 배우기 쉬운 반면 R(저수준 프로그래밍 언어)은 고급 컴퓨팅 기능, 더 나은 그래픽 기능 및 고급 도구 덕분에 손에 꼽을 수 있습니다.

R은 오픈 소스 이므로 SAS와 달리 기능과 패키지가 빠르게 추가됩니다. R이 번창하는 또 다른 이유는 R이 풍부한 기능으로 최신 상태를 유지하도록 지원하는 거대한 생태계가 있기 때문입니다.

전문가 팁 : R의 상업적 매력으로 인해 R은 가명(IT/기술 중심 기업'으로 읽음)이 되었으며 SAS는 여전히 기업에서 널리 사용되지만 이 통계 언어는 인기를 얻고 있습니다. 그러나 R에는 가파른 학습 곡선이 있습니다.

2) 쿼리 언어:

SQL: 가장 오래된 쿼리 언어 중 하나 인 SQL은 분석 및 트랜잭션 쿼리에 사용되는 범용 데이터베이스 언어입니다. SQL은 주로 일상적인 작업에 사용되며 페타바이트의 데이터를 지원할 수 없습니다. Unity 튜토리얼과 같은 프로그램을 통해 PHP 및 MySQL에 더 깊이 익숙해질 수 있습니다.

Hive : 이 Hadoop 쿼리 언어는 Facebook의 데이터 인프라 팀에서 개발했습니다. Hive가 2008년에 오픈 소스로 공개된 날부터 비즈니스 분석가에게 인기 있는 선택 이 되었습니다. HQL이라는 SQL 유형 언어를 사용하는 오픈 소스 데이터 웨어하우징 솔루션은 SQL과 달리 테라바이트 및 페타바이트의 데이터를 지원할 수 있습니다. 단점은 구조화된 데이터만 지원한다는 것입니다.

PIG: Pig의 가장 큰 장점 중 하나는 정형 및 비정형 데이터를 모두 처리할 수 있고 MapReduce를 통해 작동한다는 것입니다. 스크립트를 작성하는 경향이 있는 대부분의 프로그래머가 사용하는 언어입니다. 당신이 해야 할 일은 Hive에 비해 더 쉽게 구조화/비구조화 및 반구조화를 처리하는 데 도움이 되는 Pig 라틴어를 배우는 것입니다. 여기에 약간의 역사 퀴즈가 있습니다. Pig는 MapReduce 작업을 수행하기 위해 2006년 Yahoo에서 만들어졌습니다.

전문가 팁: SQL에 대한 지식은 Pig와 Hive를 선택하는 데 도움이 됩니다.

3) 스크립팅 언어:

MATLAB: 데이터 마이닝에 사용되는 언어입니다. 일부에서는 인기가 떨어졌다고 주장할 수도 있습니다. 무기고에 넣어두는 것도 나쁘지 않을 것입니다. MATLAB은 70년대 후반에 데이터 분석을 위한 도구로 발명되어 오랫동안 사용되어 왔습니다.

Python: 이것은 가장 인기 있는 스크립팅 언어 중 하나이며 인기는 현재 스택에서 비롯됩니다. 핵심 라이브러리 NumPy, SciPy, Pandas, matplotlib, IPython. 모델링 및 분석에 적합합니다. 그러나 큰 데이터 세트에 대한 확장성이라는 한 가지 단점이 있습니다.

전문가 팁: Python은 강력한 커뮤니티를 보유하고 있으며 웹사이트 스크랩 및 데이터 엔지니어링에 가장 적합합니다. 뭔지 맞춰봐? 프로그래밍 배경이 없는 사람들도 마스터할 수 있을 정도로 쉽습니다!

기계 학습

머신 러닝(ML)은 단순한 유행어가 아닙니다. 도메인 전반에 걸쳐 많은 유용성을 찾고 엄청난 견인력을 얻고 있으므로 데이터 전문가에게 필요한 필수 기술로 밝혀졌습니다. ML에서 회귀, 분류 및 세분화 는 분석가가 집중해야 하는 광범위한 학습 영역입니다.

데이터 시각화

이 모든 데이터가 있습니다. 이제 어떻게 생명을 불어넣습니까? 데이터 분석가로서 귀하의 임무는 인상적인 보고서를 작성하고 추세를 찾고 이러한 결과를 최고 수준의 황동에게 전달 하는 것입니다. 마스터할 데이터 시각화 도구는 Tableau, Microsoft Power BI, Oracle Visual Analyser, SAS Visual Analytics입니다. R이 마음에 들면 ggplot 패키지 를 사용하여 대화형 차트와 그래프를 생성할 수 있습니다.
전문가 팁 : 도구만 배우지 마십시오. 데이터를 시각적으로 인코딩하는 동기도 이해해 보세요.

데이터 분석에 대한 스타트업 가이드

데이터베이스 이해

기본적으로 고객을 더 잘 이해하는 데 사용되는 데이터베이스 분석은 GIS(지리 정보 시스템) 또는 텍스트 분석과 같은 다양한 도구를 통해 기본 분석에서 복잡한 데이터 마이닝으로 확장됩니다. 데이터베이스 분석의 기본 단계는 추출, 정리, 병합, 분석 및 구현입니다.

체크아웃: 인도의 데이터 분석가 급여

데이터 통합 ​​또는 데이터 랭글링

많은 데이터에서 통찰력을 추출하기 전에 데이터를 정리해야 합니다. 간단히 말해서 누군가는 관리인의 일을 해야 합니다. 즉, 데이터를 수동으로 정리하고 분석하기 전에 통합 형식으로 처리해야 합니다. 지금까지 Excel 은 데이터를 정리하고 강화하는 데 사용되었지만 Stanford 는 Wrangler라는 진행중인 작업인 대화형 도구를 선보였습니다.

전문가 팁: Wrangler를 사용해 보고 실제 데이터를 조작하고 Tableau 또는 R에서 사용하기 위해 내보내는 방법을 확인하십시오.

데이터 분석가는 데이터 과학자와 같은 고급 기술이 필요하지 않습니다. 그러나 이러한 역할은 다각적이며 학습은 지속적인 프로세스이므로 추가 리소스를 사용하면 주니어 데이터 과학자가 될 수도 있습니다.

기본적으로 수학 및 통계(32%), 컴퓨터 과학(19%), 엔지니어링(16%)은 데이터 과학자에게 가장 중요한 연구 분야입니다. 데이터 분석가는 일반적으로 SAS 및/또는 R과 같은 언어에 능숙해야 합니다.

컴퓨터 과학 배경이 있는 사람들은 Python, Hadoop 및 SQL 코딩을 아는 것이 좋습니다. 또한 비정형 데이터로 작업하는 것은 데이터 분석가 작업의 필수적인 부분입니다. 비정형 데이터베이스에 익숙해지는 것이 좋습니다. 또한 데이터 분석가는 비즈니스 통찰력 개발 또는 우수한 커뮤니케이션/프레젠테이션 기술과 같은 자질을 흡수해야 합니다. 이러한 기술은 게임에서 앞서 나가는 데 도움이 되기 때문입니다.

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이 게시물은 원래 Analytics India Magazine에 게시되었습니다.