미국에서 데이터 분석가가 되려면? 완전한 가이드

데이터 분석은 도시의 화제이며 의심할 여지 없이 2021년에 가장 인기 있는 직업입니다. 많은 사람들이 데이터 분석가가 되는 것의 이점에 대해 논의하기 시작했기 때문에 젊은이들은 이 분야에 대해 더 많이 배우고 싶어하게 되었습니다. 파이썬과 데이터 과학의 초보자라면 upGrad의 데이터 과학 프로그램은 확실히 데이터와 분석의 세계로 더 깊이 들어가는 데 도움이 될 것입니다.

다른 직업과 마찬가지로 경력을 시작하기 위해 습득해야 하는 일련의 기술이 있으므로 데이터 분석가가 되기 위한 여정을 시작하기 전에 알아야 할 모든 것을 살펴보겠습니다. 우리는 귀하의 모든 질문을 다루고 이 직업 프로필을 전체적으로 살펴보기 위해 왔습니다. 데이터 분석에 대한 정보로 가득 찬 이 기사를 훑어보고 정보에 입각한 결정을 내리십시오.

데이터 분석가의 역할

회사는 데이터 분석가를 고용하여 대규모 데이터 세트를 수집, 처리 및 분석합니다. 이러한 전문가는 조직의 문지기 역할을 하여 이해 관계자가 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 이해하도록 돕습니다. 데이터 분석을 통해 몇 가지 사실과 추세를 식별할 수 있습니다. 데이터 평가를 통해 문제를 해결하고 질문에 답함으로써 회사의 수율을 높입니다. 따라서 데이터를 바탕으로 결론을 내린 후 분석 보고서를 작성하여 경영진에게 제출합니다.

업무 설명서

데이터 분석가는 Tableau 및 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어와 같은 도구를 사용하여 대시보드 생성, 프로그래밍, 다양한 부서의 데이터베이스 및 시스템 유지 관리 및 설계를 담당합니다. 대부분의 데이터 분석가는 관리, IT 팀 또는 데이터 과학자와 협력하여 비즈니스 통찰력을 확보하거나 추세를 파악하기 위해 데이터를 수집하거나 정리합니다.

데이터 분석가의 책임

데이터 분석가는 코드 및 기타 문제의 오류 수정을 포함하여 데이터베이스 및 데이터 시스템을 유지 관리할 책임이 있습니다. 그들은 더 읽기 쉽게 만들기 위해 기본 및 보조 소스의 데이터를 재구성합니다. 데이터 분석가는 통계 도구를 사용하여 데이터를 이해하고 회사에 가치가 있을 수 있는 추세나 패턴에 주의를 기울입니다. 그 외에도 사람들과 협력하고 데이터 거버넌스를 위한 새로운 정책을 개발하고 시스템 수정을 제안합니다.

데이터 분석이 되기 위한 단계

데이터 분석가가 되는 방법이 궁금하시다면? 아래에 제공된 단계를 수행하여 자신에게 적합한 경력 경로인지 결정하기 위해 더 명확한 그림을 얻으십시오.

• 데이터 분석을 직업으로 고려하기 위해 가장 먼저 필요한 것은 수학, 통계, 컴퓨터 과학 또는 기타 동등한 분야의 학위입니다. 그러나 심리학, 경제학 등과 같은 다른 분야의 학사/석사 학위로도 해당 분야에 진출할 수 있습니다.
• 데이터 분석 업무에 필요한 기술을 배웁니다. 앞으로 이러한 기술에 대해 더 많이 알게 될 것입니다.
• 자신의 능력을 증명하는 것이 중요합니다. 따라서 인증을 제공하는 출처에서 배우거나 포트폴리오에 사용할 수 있는 몇 가지 프로젝트를 수행하는 것을 고려하십시오.
• 현장의 초보자로서 돌파구를 만들기 위해 첫 번째 직업을 구해야 합니다. 학습 부분을 완료하는 즉시 엔트리 레벨 데이터 분석가 작업을 찾기 시작합니다.
• 마지막으로 데이터 분석 석사 학위를 취득하여 경력을 새로운 차원으로 끌어올리십시오. 석사 학위는 더 나은 직업 기회와 더 높은 급여를 약속합니다.

데이터 분석가에게 필요한 자격 및 기술

1. 프로그래밍 언어

프로그래밍 언어는 데이터 시각화, 통계 분석, 데이터 수집 및 데이터 정리를 위한 데이터 분석에 사용됩니다. 데이터 분석가가 알고 있는 가장 일반적인 두 가지 프로그래밍 언어는 SAS와 R입니다. 이러한 언어를 능숙하게 다룰 수 있는 여러 부트 캠프, YouTube 비디오 및 코스가 있습니다.

2. 데이터 시각화

데이터 분석의 중요한 부분은 청중을 위한 적절한 차트와 척도의 사용에 대해 알아야 하는 데이터 시각화입니다. 이 기술은 시간이 지남에 따라 발전하며 비기술 직원을 포함한 모든 사람이 데이터 결과를 이해할 때만 성공했다고 생각할 수 있습니다.

3. 데이터 정리, 마이닝 및 뭉치기

때로는 데이터 분석가가 데이터를 정리하고 프로그래밍 언어를 사용하여 모든 데이터를 처리해야 합니다. 이러한 시나리오는 전문가가 데이터베이스 내부에 깔끔하게 저장되지 않은 비정형 데이터를 수집해야 할 때 발생합니다.

4. 데이터베이스 쿼리 언어

데이터 분석가는 현장에서 요구되는 쿼리 지식에 대한 건전한 지식을 가지고 있어야 합니다. 따라서 데이터 분석가는 SQL과 PL/SQL, PostgreSQL 및 T-SQL과 같은 기타 변형 언어와 같은 가장 일반적인 언어를 사용합니다.

5. SQL 데이터베이스

데이터 분석가는 분석에 도움이 되는 데이터 저장소가 있는 여러 테이블에서 정보를 추출합니다. SQL은 관계형 데이터베이스 중 하나이며 구조화된 데이터를 포함합니다.

6. 데이터 웨어하우징

데이터 웨어하우스는 데이터를 찾고 관리하기 위한 쿼리 언어와 함께 사용됩니다. 데이터 분석가는 여러 소스를 사용하여 이러한 데이터 웨어하우스를 만들고 일반적으로 백엔드 부서에서 일합니다.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

7. 머신러닝

머신 러닝은 대부분의 데이터 분석가 직업에서 기대되는 기술은 아니지만 무기고에 있으면 훌륭한 기술입니다. 데이터 분석가가 머신 러닝에 능숙하면 매우 가치 있는 전문가가 됩니다.

8. 커뮤니케이션 스킬

당신이 프로그래밍, 보고서 작성 및 데이터 분석에 탁월하지만 결과를 전달할 수 없다면 회사가 당신의 기술로부터 어떤 이점을 얻을 수 있습니까? 따라서 데이터를 설명해야 하기 때문에 효과적이고 원활한 의사 소통은 데이터 분석가에게 필수적인 기술입니다.

9. 비판적이고 창의적인 사고

데이터 분석가는 데이터와 사실을 제시하고 회사의 이해를 강화하기 위해 새로운 질문을 제기해야 합니다. 따라서 데이터를 분석하고 창의적인 전망을 생각하기 위해서는 분석적이고 창의적인 사고가 필수적입니다.

데이터 분석 도구

• Tableau : 이 도구는 데이터 집계 및 분석에 유용합니다. 시각화 생성과 함께 모든 사람을 위한 다양한 대시보드를 생성하여 데이터 분석가를 지원합니다.
• Github : 인증된 프로그램의 일부가 아니고 자신의 능력을 증명할 유효한 방법이 필요한 경우. Github에서 몇 가지 프로젝트를 생성하면 프로젝트를 구축하고 공유하는 데 도움이 되는 플랫폼이기 때문에 포트폴리오를 설정하는 데 도움이 됩니다.
• AWS S3 : 클라우드 컴퓨팅 서비스가 부상하고 있으며 그 중 하나가 AWS(Amazon 웹 서비스)입니다. 데이터 분석가는 이를 사용하여 많은 양의 데이터를 저장하고 검색합니다.
• Google Analytics : GA 또는 Google Analytics는 데이터 분석가가 고객 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 고객 지향적입니다. 이러한 데이터 세트는 방문 페이지의 클릭 유도문안(CTA)을 개선하는 데 도움이 됩니다.
• Jupyter 네트워크 시스템 : Jupyter 노트북은 데이터 분석가가 코드를 테스트하고 실행하는 데 사용됩니다. 비기술적 배경을 가진 사람들은 마크다운 기능으로 인해 더 단순한 버전의 Jupyter를 선호합니다.

직업 전망

변화는 유일한 불변이며 모든 데이터 분석가는 그들의 역할이 나날이 고도화되고 있기 때문에 변화에 대비해야 합니다. 숙련된 데이터 분석가는 데이터 분석가에서 데이터 과학자로 변신합니다.

시장 조사 분석가 와 관리 분석가는 각각 18%와 11% 성장할 두 직업입니다. 데이터 분석가의 역할은 모든 산업 부문에서 중요해지고 있으며, 이를 조직의 필수 불가결한 부분으로 만들고 있습니다. 기업과 개인이 계속해서 데이터를 쏟아내면서 데이터 분석가에 대한 수요는 앞으로 계속해서 증가할 것입니다. 2026년까지 전 세계 데이터 분석 시장은 28.9%의 CAGR로 성장하여 USD 132,903.8백만의 수익을 창출할 것으로 예상됩니다.

결론

데이터 분석가는 오늘날 전 세계적으로 이러한 전문가에 대한 수요가 있는 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나입니다. 기업은 수익 증대를 위해 이러한 개인을 엄격하게 고용하기 때문에 지금이 데이터 분석가가 되기에 완벽한 시기입니다. 필요한 모든 기술과 자격을 갖추면 "데이터 분석가 직업을 얻는 방법"과 같은 질문에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 또는 "데이터 분석가로 일을 시작하려면 어떻게 해야 하나요?" 제안이 문앞을 두드릴 것이기 때문입니다! 학사 학위를 취득하고 취업 시장에 진출한 후에는 데이터 과학 석사 과정에 등록해야 합니다. 이것은 당신에게 당신의 동시대 사람보다 우위를 제공하고 새로운 기회를 가져올 것입니다. 리버풀 존 무어 대학교(Liverpool John Moore University) 의 데이터 과학 석사 또는 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 과학 전문 인증 프로그램은 전문적인 약속을 계속하면서 기술을 향상시키려는 지망생을 위한 두 가지 탁월한 선택입니다.