데이터 분석 전문가 되기 위한 방법! 데이터 분석 도구 공유!

데이터 분석 전문가 를 말하기 전에, 데이터 과학 분야에서 종사하려면 다음과 같은 5가지 방법을 먼저 고려해야 합니다. 

1. 어떤 분야에서 학사 학위 취득. 특히 통계 및 분석 기술, 예를 들어, 수학이나 컴퓨터 과학. 
2. 중요한 데이터 분석 기술을 학습해야 하기.
3. 자격증 취득해야 하기.
4. 엔트리 레벨 데이터 분석가 작업 시작
5. 데이터 분석 석사 학위 취득

데이터 분석 전문가 란?

데이터 분석 전문가는 방대한 데이터 세트에 대한 통계 분석을 수집, 처리, 그리고 수행 역할을 해야 합니다.

이들은 데이터를 사용하여 질문에 답변하고 문제를 해결하는 방법을 발견합니다. 컴퓨터의 발전과 기술의 융합에 따라, 데이터 분석은 끊임없이 발전해 왔습니다.

관계형 데이터베이스의 개발은 데이터 분석가들에게 새로운 생각을 제공해 주었습니다. 이를 통해 데이터 분석 전문가는 SQL(Sequel 또는 s-q-l로 발음)을 사용하여 데이터베이스에서 데이터를 검색할 수 있습니다.

데이터 분석 전문가 의 주요 업무

대부분의 데이터 분석 업무는 동향 및 비즈니스 통찰력을 파악하기 위해 데이터를 수집하고 정리하는 작업입니다. 데이터 분석 전문가 의 작업은 전문 분야, 회사 또는 데이터 분석 유형에 따라 달라집니다. 

데이터 분석 전문가는 비즈니스 인텔리전스(BI) 소프트웨어, 태블로(Tableau) 및 프로그래밍을 사용하여 조직 전체에 걸쳐 서로 다른 부서에 대한 대시보드 작성, 관계 데이터베이스 및 시스템 설계 및 유지 관리를 담당할 수 있습니다.

대부분의 데이터 분석 전문가는 IT 팀, 관리 및/또는 데이터 과학자와 협력하여 조직의 목표를 결정합니다. 데이터를 채굴하고 정리한 다음 표준 통계 도구와 기술을 사용하여 결과를 분석하고 해석합니다. 

대부분의 경우 복잡한 데이터 세트의 추세, 상관 관계 및 패턴을 정확하게 파악하고 프로세스를 개선할 수 있는 새로운 기회를 식별합니다.

또한 데이터 분석 전문가는 자신의 조사 결과에 대한 보고서를 작성하고 다음의 단계를 주요 이해 관계자에게 전달해야 합니다.

데이터 분석 전문가 에게 필요한 기술

1. 프로그래밍 언어(R/SAS)

데이터 분석 전문가는 한 가지 언어에 능숙해야 합니다. 그리고 실무 지식이 있어야 합니다. 데이터 분석 전문가는 R 및 SAS과 같은 프로그래밍 언어를 사용하면서 데이터 수집, 데이터 정리, 통계 분석 및 데이터 시각화를 실현합니다. 

2. 데이터 분석 전문가 : 창의적이고 분석적인 생각

호기심과 창의성은 우수한 데이터 분석 전문가의 주요 특성입니다. 통계학에서 많은 지식을 갖는 것도 중요하지만, 창의적이고 분석적인 시각으로 문제를 헤쳐나가는 것이 훨씬 더 중요합니다. 이를 통해 분석가는 기업이 직면하고 있는 문제에 대한 이해를 높일 수 있을 뿐 아니라 흥미로운 연구 질문을 제출할 수 있습니다.

3. 데이터 분석 전문가 : 강력하고 효과적인 커뮤니케이션

데이터 분석 전문가는 독자들이나 소규모 경영진들에게 비즈니스 결정이나 자신의 결과를 분명하게 전달해야 합니다. 강한 의사소통은 성공의 열쇠입니다. 

4. 데이터 시각화

효과적인 데이터 시각화는 검증을 거쳐야 합니다. 성공한 데이터 분석 전문가는 사용할 그래프 유형, 시각화 확장 방법 및 사용 대상에 따라 사용할 차트를 파악할 수 있습니다. 

미경험자 중에 데이터 애널리스트가 되고 싶은 분이라면 Python과 R과 같은 고급 프로그래밍 스킬보다 먼저 태블로(Tableau), 파인리포트(FineReport)와 같은 데이터 시각화 툴을 사용할 수 있습니다.

파인리포트(FineReport)에서  간단한 드래그 앤 드롭만으로 다양한 보고서를 제작 할 수 있고, 데이터 시각화 툴 로서 뿐만 아니라 데이터 의사결정 분석 통합 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. 

5. 데이터 웨어하우징

일부 데이터 분석 전문가는 백엔드에서 알하고 있습니다. 여러 소스의 데이터베이스를 연결하여 데이터 웨어하우스를 만들고 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 찾고 관리합니다.

6. 데이터 분석 전문가 : SQL 데이터베이스

SQL 데이터베이스는 구조화된 데이터를 가진 관계형 데이터베이스입니다. 데이터는 테이블에 저장되어 있습니다. 데이터 분석가는 다른 테이블에서 정보를 가져와 분석을 수행합니다.

7. 데이터베이스 쿼리 언어

데이터 분석가들이 사용하는 가장 일반적인 쿼리 언어는 SQL입니다. PostreSQL, T-SQL, PL/SQL(Procedural Language/SQL)을 포함한 다양한 언어들이 있습니다. 

8. 데이터 마이닝 및 정리

데이터가 데이터베이스에 제대로 저장되지 않은 경우, 데이터 분석 전문가는 구조화되지 않은 데이터를 수집하기 위해 다른 도구를 사용해야 합니다. 데이터를 충분히 확보하면 프로그래밍을 통해 정하고 처리합니다.

9. 고급 Microsoft Excel

데이터 분석 전문가는 엑셀(Excel)을 잘 이해하고 고급 모델링 및 분석 기술을 이해해야 합니다.

10. 머신러닝

머신러닝은 일반적인 데이터 분석 전문가 작업의 예상 스킬이 아니지만 머신 러닝 기술을 갖춘 데이터 분석전문가가 매우 우수합니다.

데이터 분석 전문가 를 위한 데이터 분석 도구

파인리포트(FineReport)

파인리포트(FineReport)는 대시보드 리포팅 툴로서 풍부한 시각화 기능과 간단한 조작성을 가지고 있습니다. low-coding 베이스로 복잡한 보고서, 대시보드, 데이터 마이닝, 출력 인쇄, 데이터 입력, 권한 관리, 모바일 단말 등을 실현할 수 있습니다.

R

빅데이터 분석 도구인 R은 가장 포괄적 인 통계 분석 패키지 중 하나입니다. 오픈 소스, 무료, 다중 패러다임 및 동적 소프트웨어 환경입니다. C, Fortran 및 R 프로그래밍 언어로 작성되었습니다.

통계 학자와 데이터 마이너가 널리 사용합니다. 사용 사례에는 데이터 분석, 데이터 조작, 계산 및 그래픽 표시가 포함됩니다.

STORM

스톰(Storm)은 Apache의 크로스 플랫폼 및 오픈 소스 빅 데이터 분석 프로그램 입니다. Java와 Clojure로 작성된 Backtype과 Twitter는 이 빅데이터 분석 사이트의 개발자입니다. 야후(Yahoo), 알리바바(Alibaba), 웨더 채널과 같은 회사는 스톰의 사용자가 되어 있습니다.

HADOOP

Hadoop이 없다면 빅데이터 분석은 완전하지 못할 것이라고 해도 과언이 아닙니다. Hadoop은 오폰 소스 빅데이터 분석 도구로써 모든 종류의 데이터를 저장할 수 있는 대용량 스토리지를 제공합니다. 수많은 작업을 처리할 수 있는 놀라운 처리 능력과 기능을 갖춘 Hadoop은 하드웨어 장애에 대해 숙고할 수 없습니다. 빅데이터 분석 사이트인 Hadoop과 함께 작업하려면 Java를 알아야 할 것입니다.

마무리

오늘날에 데이터 분석 전문가는 변화에 대비해야 합니다. 분석 전문가의 역할은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 숙련된 분석 전문가는 모델링, 예측 분석 기법을 사용하여 유용한 통찰력과 조치를 생성해야 합니다. 

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