목차
1) 데이터 분석가의 사전적 의미와, 현실적으로 내가 경험한 데이터 분석가의 역할
2) 데이터 분석가로 성장하기 위한 역량 (데이터 분석 프로세싱을 중심으로)
3) 2를 채우기 위해서 어떻게 준비해야 하는지
1) 데이터 분석가란?
사전적 의미: 데이터 분석가(Data Analyst)는 주로 기업이나 정부 기관, 연구소 등에서 일하며, 데이터를 분석하여 이해하기 쉬운 형태로 보고서나 시각화 자료 등을 만들어 의사결정을 지원
현실적으로 내가 경험한 데이터 분석가가 할 수 있는일....
① 의사 결정을 하는 것이 아니라, 의사 결정에 도움이 되는 데이터를 제공한다. 즉, 문제 해결을 위한 답을 제시한다.
- 보고서 작성을 위해 주체적인 미션 목적 파악, 현황파악, 팀의 스탠스에 맞춰 어떤식으로 이야기 할 것인 가에 대한 프레임 워크 작성
- 필요한 역량 : 미션의 목적에 대한 정확한 이해, 어떤 식으로 설득할 것인지에 대한 프레임 작성 능력 >>>>>>>> 데이터 판별 및 조작 능력
SQL 보고서 부분 참고 필요!!!!
② 팀내 데이터를 효율적으로 확인 할 수 있는 환경에 도움을 준다.
- 지표 실시간 확인(대시 보드 구축)
- 효율적인 데이터 관리르 위한 데이터 적재 환경 구축(엔지니어와 경계 모호)
- 필요한 역량: 대시보드 구성력(어떤 식으로 시각화 하여 어떻게 보여줄 것인가에 대한 구성력), 구성을 하기 위한 코딩 기술, DB에 적재 하기 위한 AIRFLOW 활용 능력
③ 데이터 EDA를 통해서 역으로 문제를 제기 하고, 현황을 보고 및 이를 위한 해결책을 제시한다.
- 평소에 데이터를 꾸준히 확인 하여 이런 점을 역으로 제안할 수 도 있다
- 필요한 역량: 평소 데이터에 대한 관심도, 해당 데이터를 하나하나 뜯어보고 요리저리 씹고 뜯고 하는 끈기, 피봇 테이블 활용 능력
- EDA 부분 강의 듣기(제베)
2) 데이터 분석가 역량
- 볼드체: 타 업무와 데이터 분석가를 구별 짓는 역량(두터울수록 진입 장벽이 높음)
- 이외: 타 업무 사람들도 기를 수 있는 역량 및 데이터 분석가에게 필수적으로 필요한 역량이 아닌 경우
| 역량 | 정의 | 필요도 |
|---|---|---|
| 통계학 지식 | 데이터의 패턴과 관계를 파악하고 유의미한 결과를 도출하기 위한 필수 지식 | 필수적 |
| 머신러닝 지식 | 데이터 분석에서 모델링 기법을 활용하여 분류, 예측, 군집화 등을 가능하게 하는 기술 | 중요 |
| 프로그래밍 언어 | 데이터 처리 및 분석을 위한 R, Python 등의 프로그래밍 언어 활용 능력 | 필수적 |
| 데이터 시각화 | 분석 결과를 이해하기 쉽게 시각화하여 전달하는 능력 | 중요 |
| 비즈니스 이해력 | 데이터 분석 결과를 비즈니스 의사결정에 활용할 수 있는 전략적 사고와 이해력 | 중요 |
| 문제 해결 능력 | 데이터를 통해 문제를 발견하고 해결책을 제시하는 능력 | 필수적 |
| 소통 능력 | 분석 결과를 다른 직군과 공유하고 명확하게 전달할 수 있는 능력 | 중요 |
| 데이터베이스 관리 | 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 능력 | 중요 |
3) 무엇을 해야하는가?
1) 논리력, 사고력 기르기 : 문제 해결 능력, 프로그래밍 언어 활용 능력, 비지니스 이해력, 소통능력 등 대부분의 역량들은 논리력과 이해력에 기반함
- 논리력 기르기 : 추리력 기를 수 있는 책 (추리 소설 등)
- 논리적 사고 : 비문학 등 문해력을 기를 수 있는 책
- 의사소통 능력: 소프트 스킬 기르기 (유연하게 대화, 설득하는 방법, 결단력 기르기 등)
2) 분석 자료 많이 훔쳐 보기 : 남들이 어떤 식으로 문제를 해결 하고, 접근 하는지에 대해 살펴 볼 필요가 있음, 논리의 흐름과 보고서 구성력 확인하기
- 라이더 운영 센터 쪽 위키 훔쳐보기
- 원택님 위키글 훔쳐보기
3) 프로그래밍 실력 기르기: SQL 등 꾸준히 한 언어에 대한 폭넓은 이해와 경험치 쌓기
- SQL 테스트 사이트 사용
- SQL 구축 과정 기재 하여 피드백 하기
