데이터 분석은 수많은 전문가에게 유리한 직업 기회가 되었습니다. 거의 모든 회사는 데이터 중심이 되었으며 데이터를 더 잘 활용하도록 도와줄 숙련된 분석가를 요구합니다. 온라인 활동의 증가 속도는 엄청난 데이터를 생성하며 기업은 이를 분석하여 자세한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 단순해 보일 수 있지만 프로세스가 복잡하고 광범위한 데이터 로드를 처리하고 통찰력을 도출하기 위한 전문 지식이 필요합니다.
대부분의 데이터 분석가는 광범위한 기술 집합으로 인해 직장에서 엄청난 책임을 맡습니다. 이것이 데이터 분석가 직업이 시간이 지남에 따라 점점 더 인기를 얻게 된 이유입니다. 전 세계에서 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나이며 평균 급여는 거의 $63,442 연간. 언젠가 데이터 분석가가 되고 싶다면 그러한 전문가의 일상, 주로 역할과 책임에 대해 알고 싶을 것입니다.
이 기사는 데이터 분석가의 기업 의무에 대해 알아야 할 모든 것을 안내합니다. 따라서 더 이상 고민하지 않고 이해합시다. 데이터 분석가의 역할 및 책임.
데이터 분석가는 정확히 누구입니까?
데이터 분석가는 데이터를 활용하여 복잡한 문제를 해결하고 솔루션을 찾는 방법을 결정합니다. 그들은 동향을 파악하고 미래를 예측하기 위해 현재 사건을 조사합니다. 그들은 조사자 역할을 하여 사물이 어떻게 작동하는지 추론하고 사건을 해석하는 데 도움을 줍니다. 보람 있고 자극적이며 창의적인 작업 라인일 수 있습니다.
데이터 분석가는 데이터를 해석하고 보고할 수 있어야 하며 연도 간에 또는 다른 부서 간에 비교할 때 숫자 불일치가 나타내는 것을 설명할 수 있어야 합니다. 데이터 분석가는 숫자를 계산하기 위해 종종 컴퓨터와 계산 소프트웨어를 사용합니다. 데이터는 무결성을 유지하면서 검색, 단독 사용 또는 다른 숫자와 함께 포함되도록 규제, 정규화 및 보정되어야 합니다.
사실과 수치는 출발점이지만 그래프, 차트, 표, 그래픽을 사용하여 그 의미를 이해하고 그 결과를 흥미롭게 표현하는 것이 중요합니다. 데이터 분석가는 프로젝트 관리자와 부서장에게 특정 데이터 포인트와 시간이 지남에 따라 어떻게 변환 또는 향상될 수 있는지 조언해 달라는 요청을 자주 받습니다.
다음은 데이터 분석가의 일상이 어떻게 나타나는지 간략하게 보여줍니다.
- 관리, 기술 팀 및 데이터 과학자와 협력하여 목표 설정
- 데이터의 기본 및 보조 소스 마이닝
- 불필요한 정보 제거를 위한 데이터 정리 및 분석
- 분석 및 해석을 위한 통계적 방법 및 도구 활용
- 데이터 세트의 패턴 및 추세 식별
- 공정 개선을 위한 새로운 가능성 식별
- 관리 데이터 보고서 제공
- 데이터 시스템 및 데이터베이스 설계, 구축 및 유지
- 데이터 및 코드 관련 문제 해결
데이터 분석가의 역할 및 책임 논의
데이터 분석가의 일상이 어떻게 나타나는지 이미 알고 있습니다. 그러나 해당 영역에서 경력을 쌓고 싶다면 그들의 역할과 책임에 대해 자세히 알아야 합니다. 이제 조직에서 데이터 분석가의 역할과 책임을 살펴보겠습니다.
- 데이터 수집
데이터 분석가는 수많은 XNUMX차 및 XNUMX차 소스에서 데이터를 수집합니다. 또한 읽기 쉽고 이해하기 쉬운 형식으로 데이터를 정렬합니다.
- 데이터베이스 유지 관리
데이터 분석가는 데이터베이스 시스템 설계, 수정 및 유지를 지원합니다. 또한 데이터베이스 유지 관리, 업데이트, 읽기, 생성 및 삭제를 담당합니다.
- 분석을 위한 데이터 준비
많은 소스에서 수집된 데이터에는 오류, 중복, 누락된 숫자 및 기타 문제가 불가피하게 발생하여 데이터가 원시 형식이고 사용할 수 없음을 나타냅니다.
데이터 분석가는 데이터 오류를 수정하고 관련 없는 데이터를 제거하고 데이터가 추출된 후 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환할 잠재적 데이터를 찾아야 합니다. 데이터 과학자는 다양한 데이터 정리 기술을 활용하여 데이터를 편집 및 시각화할 수 있도록 준비합니다.
- 품질 보증
대부분의 기업에서 데이터는 일상적인 운영에 필수적입니다. 조직의 효율성을 높이려면 고품질 데이터를 확보해야 합니다. 데이터 분석가는 다양한 출처에서 얻은 정보가 비즈니스 활동과 관련이 있는지 확인합니다.
- 팀 협업
데이터 분석가는 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 기타 소프트웨어 개발 팀을 위해 데이터를 준비합니다.
그들은 데이터를 사용하여 자동화된 ML 기반 소프트웨어를 개발합니다. 데이터 분석가는 개발 팀과 협력하여 적절한 데이터 정보를 제공합니다.
- 데이터 기밀성 보호
어느 기업에게나 데이터와 정보는 소중한 자원입니다. 따라서 데이터 분석가의 중요한 역할 중 하나는 데이터 기밀성과 정보 보안을 보호하는 것입니다. 그들은 프로젝트에서 데이터 기밀성을 보장하기 위해 다양한 도구와 기술을 활용합니다.
- 보고서 준비
데이터 분석가는 중요한 데이터가 포함된 보고서를 생성합니다. 수익성, 내부 운영, 시장 분석 등과 같은 변수를 분석하여 비즈니스 성장 과정을 정의하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스 관련 요소를 설명하고 결과를 더 잘 설명하기 위해 이 보고서에는 그래프와 차트도 있습니다.
- 문제해결
위의 핵심 책임 외에도 데이터 분석가는 정보, 보고서 및 데이터베이스와 관련된 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.
데이터 분석가: 기술 및 직무 요구 사항
미래에 데이터 분석가가 되고 싶다면 다음 기술 세트에 대해 작업하는 것이 확실히 도움이 될 것입니다. 한번 봐봐!
- 수학 능력
- 통계와 확률
- 문제 해결 능력이 강함
- 기계 학습 모델, 데이터 분석 및 시각화 워크플로 구축은 Python 및 R 전문 지식에 크게 의존합니다.
- 프로젝트 관리 능력
- SQL과 같은 데이터베이스 언어에 대한 철저한 이해
- Google 스프레드시트 또는 Microsoft Excel을 사용하여 데이터를 준비하는 방법에 대한 지식
- Tableau, PowerBI, Qlik 등의 데이터 시각화 프로그램 이해
- 분석을 위해 신뢰할 수 있는 데이터를 얻을 수 있는 능력
Data Analyst 요구 사항 중 일부는 다음과 같습니다.
- 컴퓨터 과학 학사 학위
- 탁월한 의사 소통 및 쓰기 능력
- 데이터베이스 도구 및 대규모 데이터베이스 관리에 대한 지식
- 데이터 분석에 대한 실무 지식
- 소프트웨어 엔지니어링 기법의 이해
- 통계 컴퓨팅을 위한 Python 및 R에 대한 지식
합산!
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