개요
데이터 분석은 약속으로 가득 찬 분야입니다. 모든 산업 분야의 기업은 특히 통신, 보험, 광고, 금융 서비스, 의료 및 기술 분야에서 분석 부서를 설립하면서 빅 데이터에 상당한 투자를 했습니다.
성장이 더딘 산업이기 때문에 앞으로도 계속 성장할 것으로 예상됩니다. 빅 데이터 분석 채택, 교육, 정부 및 산업 등은 향후 빅 데이터 분석 활동을 강화하기 위해 노력했습니다.
데이터 분석가로 일하고 싶다면 다섯 가지 중요한 단계 다음을 수행해야 합니다.
이 기사에서는 각 측면을 더 깊이 살펴보고 데이터 분석가로서의 경력을 시작하기 위해 알아야 할 모든 것을 제공합니다.
데이터 분석가로 경력을 시작해야 하는 이유는 무엇입니까?
최근 몇 년 동안 데이터 분석가가 되기 위한 정보를 찾는 사람들이 급증했습니다. 오늘날 우리가 생성하는 방대한 데이터를 감안할 때 그 역할의 인기가 높아진 것은 놀라운 일이 아닙니다.
[포함 된 콘텐츠]
모든 산업 분야의 회사는 데이터를 수집하고, 평가하고, 데이터에서 귀중한 데이터 기반 통찰력을 도출하고, 이러한 통찰력을 사용하여 중요한 비즈니스 과제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있는 전문가를 원합니다. 결과적으로 데이터 분석가로 일하기로 선택한 몇 가지 이유가 있습니다.
역할에 대한 수요가 높습니다. 데이터 분석가 고용 시장은 번성하고 있으며 곧 둔화될 기미가 보이지 않습니다. 미국 노동통계국에 따르면 고용된 분석가의 수는 23년에서 2021년 사이에 2031% 증가할 것으로 예상됩니다. 지속 가능한 직업을 찾고 있다면 그럴 수 있습니다.
월급. 데이터 분석가 직책은 종종 보수가 좋으며 미국의 평균 임금은 약 $63,632입니다.
직업 만족도. PayScale 데이터에 따르면 데이터 분석가는 일반적으로 자신의 직업에 만족하며 평균 평점은 별 3.9개 중 5개입니다.
데이터 분석가가 되기 위한 기술은 무엇입니까?
데이터 분석 분야에서 커리어를 시작하기에 지금보다 더 좋은 순간은 없었습니다. 그리고 이 에세이에서는 2023년에 데이터 분석가가 되기 위한 전체 과정을 안내합니다. 다음 기술을 마스터해야 합니다.
- 데이터를 이용한 스토리 텔링
- 프로그램 작성
- 탐색 적 데이터 분석
- 기본 통계
이러한 기술 외에도 다음과 같은 소프트 스킬도 연마해야 합니다.
- 구조화된 사고,
- 분석 기술 및
- 커뮤니케이션 기술(추가 포함: 말하기 및 프레젠테이션 기술)
출처: 스프링보드
당신은 압도 느낌이 있습니까? 괜찮아요. 이러한 능력을 익히는 데 도움이 되는 6개월 계획을 마련했습니다. 작업을 더 쉽게 하기 위해 로드맵을 두 분기로 분리했습니다. 이 경로는 하루에 최소 4시간, 주 5일 동안 공부한다는 가정을 기반으로 합니다. 이 전략을 고수한다면 다음을 수행할 수 있어야 합니다.
- XNUMX분기 이후 초급 수준의 데이터 분석가 역할 신청을 시작하고
- XNUMX분기 이후 본격적인 데이터 분석가 역할.
1분기: 기본 사항 정리
XNUMX분기 동안 학습에 모든 관심을 기울이십시오. Microsoft Excel, 데이터 스토리텔링 및 SQL 프로그래밍 언어.
학습 데이터 분석을 시작하는 것으로 널리 가정됩니다. 수학, 통계 또는 프로그래밍에 능숙해야 합니다. 이러한 주제에 대한 배경 지식은 견고한 기술 기반을 제공하지만 교육 및 전문 경험이 다른 사람들을 위한 데이터 분석의 미래를 배제하지 않습니다.
데이터를 분석하는 방법을 배우려면 광범위한 연구, 노력 및 연습이 필요합니다. 막히거나, 피로하거나, 실망하거나, 어떤 진전도 느끼지 못하는 경우에도 일정량의 낙관주의를 유지해야 합니다.
미래의 데이터 분석가는 데이터에 대해 창의적이고 호기심이 많고, 조사하는 태도를 갖고, 분석적으로 사고할 수 있고, 개별적으로 또는 팀으로 운영하고, 필요한 시간과 노력을 투자할 준비가 되어 있어야 합니다. 이러한 모든 특성은 귀하의 성공에 기여할 것입니다.
중심 및 확산 측정, 확률 분포 및 가설 테스트와 같은 통계의 원리와 같은 필수 데이터 분석 기술을 배우는 것부터 시작해야 합니다.
개요를 작성하기 위해 다음은 1분기에 완료하고 데이터 분석가가 되기 위해 진행할 수 있는 항목 목록입니다.
2분기: 필수 데이터 분석 기술 학습
XNUMX분기에는 학습에 모든 관심을 기울이십시오. 탐색적 데이터 분석, 기본 통계 및 범용 프로그래밍 언어. 이번 분기에 업계에서 풀타임 데이터 분석가 일자리를 찾기 시작할 수 있습니다.
이번 분기에는 스프레드시트에서 데이터 분석을 시작하여 데이터 수집 및 조작 감각을 익히고 Power BI 및 기타 도구에서 탐색적 데이터 분석이 작동하는 방식을 알아볼 수 있습니다.
또한 데이터 분석가는 일반적으로 여러 컴퓨터 언어로 작업합니다. 따라서 옳고 그른 답이 없습니다. 기본적으로 다음을 수행해야 합니다. SQL을 배우다 데이터베이스를 쿼리하고 조작하려면 프로그래밍 언어로 R과 Python 중에서 선택해야 합니다.
좋아하는 프로그래밍 언어로 데이터를 가져오고, 정리하고, 변경하고, 시각화하는 방법을 배웁니다. 다양한 집안일을 돕고 프로그래밍 기술을 향상시키는 데 도움이 되는 몇 가지 라이브러리에 대해 배웁니다.
개요를 작성하기 위해 다음은 1분기에 완료하고 데이터 분석가가 되기 위해 진행할 수 있는 항목 목록입니다.
결론
다음을 따른 후 기술 향상 첫 2분기 동안의 학습 과정을 통해 데이터 분석가가 되는 길을 잘 가고 있을 것입니다. 기술과 포트폴리오에 만족하면 업계에 진출하여 데이터 분석가로서 자신에게 적합한 역할에 지원할 때입니다. 그러나 필수 기술이 부족하면 직무 설명에 따라 기술을 향상시키는 것을 잊지 마십시오.
따라서 계속해서 일자리를 신청하고 자신의 기술을 계속 향상시키십시오. 또한 데이터 사이언티스트가 되기 위한 단계별 가이드를 찾고 계시다면 클릭하세요. 여기에서 지금 확인해 보세요.. 또한 이 기사를 어떻게 읽었는지 언급하는 것을 잊지 말고 아래 댓글에 의견과 피드백을 남겨주세요.
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