데이터 분석가는 통계, 수학 및 컴퓨터 과학 전문가로서 운영 분석, 재무 분석 및 마케팅 분석을 비롯한 다양한 부서에서 근무할 수 있습니다. 데이터 분석가는 데이터를 해석하여 비즈니스 전략에 영향을 미치고 기업이 다음을 수행할 수 있도록 합니다. 데이터 중심 가격 책정, 일정 및 기타 운영상의 선택.

데이터 분석가를 고용하는 이유는 무엇입니까?

마진 감소, 상품화 증가, 비용 상승이 거의 모든 산업에 더 많은 압박을 가함에 따라 조직은 새로운 수입원과 경쟁 우위를 식별하기 위해 더 많은 조사를 해야 합니다.

조직이 소유하고 있는 대량의 데이터는 가장 큰 미개척 기회를 나타냅니다. 그러나 조직은 데이터를 활용하는 데 필요한 기술적 노하우, 경험 및 전략이 부족한 경우가 많습니다. 이때 데이터 분석가가 구조에 나선다.

좋은 데이터 분석가를 찾는 4단계

귀하의 회사는 계속 증가하는 데이터 양을 이해하기 위해 데이터 분석가의 전문 지식이 필요합니다. 데이터 분석가를 처음 고용하는 경우에는 어려울 수 있습니다. 

데이터 분석가의 위치는 모집하기 가장 어려운 위치 중 하나입니다. 일반적으로 인재가 부족할 뿐만 아니라 잠재적 후보자를 평가하는 것도 어려울 수 있습니다. 기준은 특히 회사의 요구 사항에 따라 다르기 때문에 "일률적" 접근 방식을 취하는 방법은 성공하지 못합니다. 데이터 분석가를 고용하기 전에 고려해야 할 몇 가지 사항을 살펴보겠습니다. 

1. 교육수준 평가

데이터 분석 분야의 정식 교육은 의무가 아닙니다. 그러나 고용주는 후보자가 관련 분야에서 어떤 형태의 교육이나 실무 경험을 이수한 것을 선호해야 합니다.

데이터 분석, 통계 또는 컴퓨터 과학 학위가 필요합니다. 데이터 분석가가되다. 그러나 관련 업무 경험과 결합된 준학사 학위는 후보자를 확정하기에 충분해야 합니다.

2. 네트워킹 그룹 검색

LinkedIn은 데이터 분석가를 위한 가장 강력한 온라인 네트워크 중 하나입니다. 이 분야에서 성공하고 싶다면 LinkedIn 그룹에 가입해야 합니다. LinkedIn 그룹 참여가 제한될 수 있지만 기여자와 활성 회원의 프로필을 계속 볼 수 있습니다. 공유된 주제나 정보를 인용함으로써 이러한 커뮤니티 회원에게 다가갈 때 차가운 청중을 따뜻한 청중으로 바꿀 수 있습니다.

Quora 및 Cross Validated와 같은 웹 사이트에서 호기심 많고 열정적인 분석가를 찾을 수도 있습니다. 이러한 웹 사이트는 야심 찬 분석가 커뮤니티와 데이터 관련 직책을 찾는 모든 사람에게 보답함으로써 분석가에게 생각의 리더로 인정받을 수 있는 플랫폼을 제공합니다.

데이터 분석가 커뮤니티는 데이터 분석가 회의에 오프라인으로 참석하고 발표합니다. 이러한 이벤트는 주니어 및 시니어 애널리스트를 소싱하고 채용할 수 있는 절호의 기회입니다.

3. 이력서보다 프로젝트 우선 순위 지정

피벗 테이블이 있는 후보인지 아니면 설명 적 분석 이력서에 이러한 기술을 구현할 수 있습니까? 프로젝트는 이를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 분석가의 열정과 재능을 활용하는 능력을 보여줍니다.

데이터 분석가는 사용 가능한 수많은 데이터 세트를 활용하여 능력과 포트폴리오를 개선합니다. 프로젝트를 통해 지원자를 구분할 수 있습니다. 이러한 프로젝트는 회사가 데이터 과학 문제에 답하기 위해 비용을 지불하는 Kaggle의 강력한 데이터 과학 대회에서 Foursquare 및 Fitbit의 데이터에 대한 개인 연구에 이르기까지 다양합니다.

공개할 의향이 있는 충분히 큰 데이터 컬렉션이 있는 경우 Kaggle 토너먼트를 후원하면 조직에 도움이 될 수 있으며 자격을 갖춘 지원자의 훌륭한 소스가 될 수 있습니다. 

온라인에 게시된 작업이 많지 않은 주니어 지원자를 인터뷰하는 경우 귀하가 수행한 분석과 그들의 이해력을 평가하기 위해 개발 중인 모델의 개요를 설명할 수 있습니다. 다양한 데이터 종류, 통계, 분석 방법론 및 기본 프로그래밍에 대한 지식을 보여주는 데이터 문제 해결 응답을 찾고 있습니다.

4. 스토리텔러 찾기

내러티브를 통해 데이터를 다룰 수 있는 데이터 분석가가 이해관계자를 설득합니다. 단순히 관련 없는 데이터 항목에 대해 논의하는 것만으로는 앞서나갈 수 없습니다. 데이터가 말해주는 이야기를 하는 것은 중요한 능력입니다. 시장과 비즈니스에 대한 사실을 알아야 합니다.

데이터의 변형은 느낌을 전달해야 합니다. 의사 결정의 중요한 측면은 다른 사람들이 당신의 관점을 받아들이도록 설득하는 것입니다. 경우에 따라 구체적인 수치로도 충분합니다. 대부분의 경우 동의를 얻으려면 청중과 사실 사이의 감정적 연결이 필요합니다.

내러티브는 이러한 느낌을 데이터에 추가합니다. 스토리텔링을 통해 데이터가 개인 및 상황에 연결되는 방식을 논의할 수 있습니다. 신선한 아이디어를 생성하고 목적을 위해 지지를 모을 수 있습니다.

신청자에게 차트나 그래프를 사용하여 이야기를 설명하도록 요청하십시오. 그들이 정량적 데이터를 얼마나 강조하는지 그리고 더 큰 그림을 이해하는 데 도움이 되는 맥락을 얼마나 제공하는지 고려하십시오.

데이터의 배경에 대한 이야기는 행동을 취하는 데 필요한 맥락과 감정을 제공합니다. 모든 데이터 분석가에게 필요한 인재입니다.

좋은 데이터 분석가에게 필요한 5가지 기술

올바른 기술과 사고 방식을 갖춘 데이터 분석가를 고용하면 데이터를 활용하여 새로운 비즈니스 문을 여는 데 도움이 됩니다. 데이터 분석가에게 필요한 몇 가지 기술을 살펴보겠습니다.

1. 데이터 준비 및 청소

데이터 과학자의 시간 중 약 19%는 데이터를 수집하는 데 사용되며 나머지 60%는 데이터를 정리하고 정리하는 데 사용됩니다. 이것은 귀하가 고용한 데이터 분석가가 (평균적으로) 약 80% 분석할 데이터를 준비하는 그들의 노력. 따라서 그들은 그것에 똑똑해야 합니다.

이 프로세스에는 청소를 수행하기 전에 소프트웨어, 데이터베이스, 타사 데이터 세트, 설문 조사 등과 같은 여러 소스에서 데이터를 수집하는 작업이 포함되며, 여기에는 데이터 격차를 채우고 불일치 및 이상을 제거하는 작업이 수반됩니다. 종종 데이터 세트는 서로 호환되도록 변경해야 합니다.

지원자는 구조화 및 비구조화와 같은 다양한 데이터 유형을 처리한 경험이 있어야 합니다. 또한 ETL(추출, 변환 및 로드) 방법론에 대한 지식을 포함하여 이러한 데이터 세트를 효율적으로 정리하고 변환할 수 있어야 합니다.

2. 데이터 분석

데이터 준비 후 다음으로 중요한 기술은 데이터를 분석하는 능력입니다. 여기서 원본 데이터는 실행 가능한 비즈니스 통찰력으로 변환됩니다.

Jupyter Notebook, Tableau 및 Microsoft Power BI와 같은 널리 사용되는 데이터 분석 도구에 대한 실무 경험과 마찬가지로 심층적인 데이터 분석을 위해서는 강력한 통계 및 수학적 기술이 필요합니다.

데이터 분석에 대한 놀라운 현대적 접근 방식을 사용하는 것은 추가 보너스가 될 것입니다. 예를 들어, 지식 그래프는 서로 다른 소스에서 데이터를 수집한 다음 이러한 연결에서 새로운 지식을 얻기 위해 이러한 데이터 소스 간에 연결을 형성하는 방법으로 성숙하고 있습니다. AI(인공 지능) 및 ML(머신 러닝)도 효과적인 데이터 분석 기술입니다.

3. 데이터 시각화

진정한 비즈니스 가치는 데이터를 살펴보고 통찰력을 얻을 때 실현되지 않습니다. 그러나 다른 비즈니스 이해 관계자에게 효과적으로 전달되면 갑자기 회사에 가치가 있습니다.

그렇기 때문에 데이터를 시각화하는 것은 어려운 통찰력과 데이터를 취합하여 시각적, 그래프, 차트 등을 활용하여 청중이 쉽게 이해할 수 있는 놀라운 기술을 사용하여 보여주는 능력입니다.

통계가 말하는 내용을 파악하고 청중의 공감을 불러일으키는 이야기를 만들려면 한편으로는 데이터 분석 능력과 다른 한편으로는 스토리텔링 및 프레젠테이션 기술이 필요합니다.

Tableau 및 Power BI와 같은 강력한 인텔리전스 도구에 익숙하면 사용자가 데이터 인텔리전스와 인사이트를 효과적으로 표현할 수 있으므로 매우 유리합니다.

4. SQL(구조적 쿼리 언어)

SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스의 원래 언어입니다. 최근 연구에 따르면 SQL은 데이터 분석가에게 가장 수요가 많은 기술이므로 지원자가 보유해야 하는 필수 기술입니다. 

지원자는 테이블, 관계형 데이터베이스, SQL 구문, 조건부 필터 및 인덱스와 같은 SQL의 원칙을 이해해야 합니다. 조인, 하위 쿼리, PHP와 같은 지원 프로그래밍 언어, PostgreSQL 및 MySQL과 같은 관련 시스템은 분석가의 무기고에 도움이 되는 중간 능력입니다.

5. 프로그래밍 언어(Python 또는 R)

예측 분석 및 정교한 데이터 분석을 위해 통계 관련 프로그래밍 언어를 활용합니다. 이를 통해 데이터 분석가는 스프레드시트와 SQL을 뛰어넘어 훨씬 더 심층적이고 신속한 분석을 제공할 수 있습니다.

지원자는 적어도 하나의 언어를 구사해야 합니다. Python과 R은 프로그래밍 언어에 대한 산업 표준을 충족합니다. 이러한 배우기 쉬운 프로그래밍 언어는 여러 측면에서 매우 비슷합니다. Python은 일반적인 용도로 개발된 프로그래밍 언어인 반면 R은 통계 분석을 위해 특별히 설계되었습니다.

Python은 종종 데이터 조작, 기계 학습 및 분석에 활용됩니다. 그러나 R은 데이터 정제, 준비 및 시각화에 중점을 둡니다.

결론

데이터 분석가를 찾고 있다면 먼저 그들의 프로젝트를 확인해야 합니다. 그들의 프로젝트를 평가한 후 후보자가 적합하다고 생각되면 채용하는 데 오랜 시간을 들이지 마십시오. 즉시 수행하십시오. 그러한 후보자를 찾기가 어렵기 때문입니다. 누구나 이력서에 기술을 적을 수 있지만 이를 증명하기 위해서는 많은 노력이 필요합니다. 또한 후보자가 작업 방법을 알고 있으며 수행할 수 있는 프로젝트 수준이 어느 정도인지 알 수 있습니다. 이 가이드가 훌륭한 데이터 분석가를 고용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/what-to-look-for-when-hiring-a-data-analyst/