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데이터 분석가는 생계를 위해 데이터를 조작합니다. 회사가 계속 확장하는 데이터 세트에 점점 더 의존하는 시대에, 이것은 그 어느 때보 다 중요한 기술입니다. 또한 수요가 많습니다.
미래의 직업 시장에서 가장 큰 추진 요인 중 하나는 사물 인터넷 (IoT)이 될 것인데, 이는 집에있는 모든 장치가 웹에 연결된 것을 의미합니다. 기술 분석 회사 인 Foote Partners에 따르면, 이러한 모든 스마트 허브, 전구 및 냉장고는 회사가 함께 작업 할 수 있도록 막대한 양의 데이터를 생성하며이 산업에서 앞으로 데이터 분석이 큰 역할을 할 것입니다.
집에서 즐길 수있는 좋은 기회가있는 미래 보장 작업 라인을 찾고 있다면 데이터 분석가가 적합 할 수 있습니다. 배우는 데 필요한 기술과 시작 방법을 살펴 보겠습니다.
데이터 분석가는 무엇을합니까?
데이터 분석가는 대규모 데이터 세트에서 "유용한 통찰력"을 얻는 사람입니다. 그것은 숫자를 평범한 영어로 번역하는 것을 의미합니다. 이 정보를 표시하고 유용한 상관 관계 또는 추세를 보여주기 위해 보고서 및 시각화를 만들 수 있습니다. 그런 다음 회사는이 정보를 사용하여 의사 결정에 알릴 수 있습니다.
데이터 분석가는 단일 조직 내에서 작업하거나 대행사의 일부로 수많은 고객을 고용 할 수 있습니다.
마케팅을 위해 데이터 분석가는 X 제품을 구매 한 고객의 상당수가 여성 심리학 학생이라고 판단 할 수 있습니다. 그런 다음 고객이 향후 마케팅을 통해 해당 인구 통계를 더 많이 타겟팅하도록 권장 할 수 있습니다. 또는 그들은 점점 더 많은 남성들이 제품에 관심을 보이고 있음을 알 수 있습니다. 이것은 또한 비즈니스가 활용할 수있는 것입니다. 그들은 이것이 경쟁이 현재 수용하고 있지 않은 인구 통계라는 것을 알 수 있습니다.
데이터 분석가가 숫자를 일반 영어로 번역
또 다른 실용적인 예는 Forecastwatch.com에서 제공합니다.이 보고서는 수천 개의 서로 다른 보고서에서 예측을 수집하여 실제 날씨와 날씨에 대한 실제 보고서와 비교합니다. 그런 다음이 모든 정보를 사용하여 예측자는 모델을 세분화하고 개선 할 수 있습니다.
데이터 소스 및 역할
이러한 데이터 세트는 판매 통계, 로열티 카드, 사용자 계정, 고객 피드백, 앱 및 소프트웨어, 웹 사이트 트래픽 분석, 시장 조사, 실험실 연구 등 다양한 소스에서 제공 될 수 있습니다.
이 작업의 대부분은 관리에 유용한 통찰력과 추세를 제공하는 보고서 작성과 관련이 있습니다. 또한 데이터 분석가는 여러 소스에서 데이터를 가져올 때 데이터를 "통화"해야합니다. 결함이있는 데이터를 제거해야 할 수도 있습니다 (청소). 때로는 조직의 목표에 좀 더 적합하도록 데이터를 "마사지"하라는 요청을받을 수도 있습니다!
이는 흥미롭고 보람있는 일이 될 수 있으며, 스마트 한 데이터 중심 통찰력을 바탕으로 회사의 방향을 이끌 수 있습니다. 그러나 데이터 입력에서 제거 된 단 몇 단계만으로도 매우 둔한 작업 라인이 될 수 있습니다. 단일 스프레드 시트를 돌보는 것이 대부분의 사람들에게 도전적이거나 보람이 없습니다. 귀하의 역할은 조직과 조직 내 위치에 따라 다릅니다.
데이터 분석가와 데이터 과학자의 차이점은 무엇입니까?
이해하는 한 가지 유용한 차이점은 데이터 과학자와 데이터 분석가의 차이점입니다. 선이 약간 흐려질 수 있지만 일반적으로 데이터 과학자는 머신 러닝 및 예측 모델링을 통해 더 많은 작업을 수행합니다. 그들은 데이터를 사용하여 미래에 대한 예측을하며 일반적으로 수학, 통계 및 컴퓨터 코딩에 대한 더 강력한 배경을 가지고 있습니다.
데이터 과학자는 AI 및 기계 학습과도 협력합니다. 머신 러닝은 본질적으로 데이터 분석가가 수행하는 것의 더 큰 자동화 된 버전이며, 거대한 데이터 세트에서 패턴을 찾는 알고리즘을 통해 결국 이미지 내의 특정 요소를 식별하고 자연스런 언어를 감지하거나 만드는 법을 배울 수 있습니다. 광고에 대한 결정. 데이터 과학자로서이 데이터를 검색하여 사용할 수 있도록 Python 및 SQL로 코드를 작성할 수 있습니다.
더 읽어보기 : Cloud AutoML Vision : 자체 머신 러닝 모델 교육
Indeed.com에 따르면 데이터 분석가의 평균 급여는 연간 $ 64,975이며 데이터 과학자의 평균 급여는 $ 120,730입니다.
데이터 과학자가되고 최첨단 기계 학습 알고리즘에 관심이 있다면 기계 학습 및 데이터 과학 인증 번들을 사용하는 것이 좋습니다.
기술, 자격 및 도구
필수적이지는 않지만 다음 주제 중 어느 하나의 학위는 데이터 분석가에게 유용 할 수 있습니다.
- 수학
- 컴퓨터 과학
- 통계
- 경제학
- 사업
여러 가지 특정 기술도 매우 유용하며 개발할 가치가 있습니다. 다행히도 웹을 통해 가정에서 이러한 기술과 인증을보다 쉽게 얻을 수 있습니다. Udemy는 대부분의 경우 $ 20 미만의 분석가로서 필요한 거의 모든 기술에 유용한 과정을 제공합니다. 알아두면 좋은 것이 있습니다.
뛰어나다
화려하지는 않지만 많은 데이터 분석가가 Excel에 많은 시간을 소비하여 테이블을 만들고 정교한 방정식을 만듭니다. 인터뷰에 참여하거나 단기 공연을 신청할 때는 고급 Excel 기술을 시연해야합니다. 솔질 해!
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SQL
SQL은 Structure Query Language의 약자이며 데이터베이스에서 데이터를 작성하고 검색하기위한 선언적 언어입니다. 웹 사이트의 특정 사용자로부터 데이터를 검색하려는 경우 SQL을 사용하여 서버에 저장된 데이터베이스와 대화하여이 작업을 수행 할 수 있습니다. SQL은 처음에는 어려워 보이지만, 머릿속을 둘러보기에 충분히 쉬우 며 일단 수행하면 엄청난 힘을 발휘할 수 있습니다.
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