데이터 분석가의 모든 것, " 정의, 역량, 업무, 그리고 미래 전망"

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📚 데이터 분석가 (목차 펼치기)

• 1. 정의
• 2 필요 지식 및 능력
• 3. 구체적으로 하는 일
• 4. 데이터 분석가 직업 종류 9가지
• 5. 현재 데이터 분석가 직업 종류 6가지
• 6. 데이터 분석 활용이 필요한 산업 분야 5곳
• 7. 데이터 분석가가 되는 구체적인 5단계
• 8. 미래 전망

정의

궁극적으로 데이터 분석가는 데이터의 전문적인 분석 결과를 의뢰인에게 제공함으로써 의사결정에 도움을 주는 역할을 하는 전문가입니다. 

<정의>

데이터의 전문적인 분석 결과를 의뢰인에게 제공함으로써 의사결정에 도움을 주는 역할을 하는 전문가.

 

 

필요 지식 및 능력

데이터 분석가에게는 다음과 같은 지식과 능력이 필요합니다. 통계학 지식, 컴퓨터 공학 지식, 데이터 처리 및 분석 능력, 대화 능력 등입니다. 

<필요 지식 및 능력>	<간단한 설명>
통계학 지식	수집한 데이터를 수치화하고 분석하기 위한 통계학적 지식이 필요합니다.
컴퓨터 공학 지식	데이터의 수집, 정리, 분석을 위한 컴퓨터 관련 공학 지식이 필요합니다.
데이터 처리 및 분석 능력	수집한 데이터를 통한 의미 있는 결과를 이끌어 내기 위한 데이터 처리 및 분석 능력이 필요합니다.
대화 능력	데이터 분석 결과를 효과적으로 전달하고 협업하기 위한 원활한 커뮤니케이션 능력이 필요합니다.

 

 

구체적으로 하는 일

데이터 분석가는 대략 4단계의 작업 과정을 수행합니다.

 

1단계는 의뢰 받은 주제에 맞는 데이터를 수집하는 단계입니다. 2단계는 수집한 데이터에 대해서 통계와 머신러닝 알고리즘을 활용해서 데이터 분석을 하는 단계입니다. 3단계는 작업과정에서는 분석을 마친 데이터를 알아보기 쉽게 이미지를 첨부하여 보고서를 작성하는 단계입니다. 마지막 4단계는 작성한 보고서를 바탕으로 인사이트를 도출하여 데이터 분석 결과를 의뢰한 의뢰인에게 제공해서 관련 의사결정을 지원하는 단계입니다.

 

덧붙여서 좀 더 구체적인 단계는 의뢰인의 주제와 맞추어 변형이 되기도 합니다.

<작업 과정 단계>	<간단한 설명>
1단계	1) 개인 스스로 수집한 다양한 데이터에서 부족한 데이터를 추가적으로 수집합니다.   2) 수집된 데이터를 정제하고 분석가능한 형태로 가공합니다 (예: 중복 데이터 제거, 결측치 처리, 데이터 형식 통일 등). 3) 도구를 활용해서 대규모 다량의 데이터를 처리합니다(예: 파이썬, 엑셀 등)
2단계	1) 다양한 통계적 기법을 활용해서 데이터 관련 분석을 하는 단계니다(예: 회귀 분석, 시계열 등). 2) 머신러닝 알고리즘 등을 활용한 데이터 분석을 하는 단계입니다.(예: 예측 모델링 및 클러스터링 수행, 설명분석, 처방분석 등).
3단계	1) 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 방법으로 시각화 하는 단계입니다( 예: 시각화 라이브러리, Tableau, Power BI 등의 활용). 2) 시각화한 데이터를 바탕으로 대상 맞춤 보고서를 작성하는 단계입니다.
4단계	1) 데이터 분석 결과를 바탕으로 의뢰인의 목적에 적합한 실행 가능한 점을 제시하는 단계입니다.

 

데이터 분석가 직업 종류 9가지

 

데이터 분석가 직업 종류에는 다양한 직업이 있습니다. 여기서는 빅데이터 분석가, 데이터 분석가, 수리경제학자, 인구통계학자, 재정 분석가, 마케팅 리서치, 예측 분석 담당자, 범죄 데이터 분석가 등이 있습니다.

<직업 종류>	<간단한 설명>
1 빅데이터 분석가	대량의 데이터를 관리 및 분석하고 통계 모델을 만들어 행동 패턴이나 시장 경제를 예측하는 일을 하는 전문가입니다.
2 데이터 분석가	비즈니스 의사결정을 위해 데이터를 수집, 처리, 분석하는 일을 전문가입니다.
3 수리경제학자	경제 관련 데이터를 분석하여 경제 현상을 수학적으로 해석하는 일을 하는 전문가입니다.
4 인구통계학자	인구 관련 분석을 통한 인구 동향을 연구하는 전문가입니다.
5 재정 분석가	기업 등의 재무 분석하고 재무 상태를 평가하는 일을 하는 전문가입니다. 재무 데이터를 분석하고 기업의 재무 상태를 평가하는 전문가입니다.
6 마케팅 리서치	다양한 시장 데이터 분석을 통한 마케팅 전략을 수립하는 전문가입니다.
7 예측 분석 담당자	현재 수집한 데이터를 기반으로 향후 미래 트렌드를 예측하는 전문가입니다.
8 의료 데이터 분석가	여러 가지 다양한 의료 분야의 데이터를 분석하고 의료 관련 의사결정을 지원하는 역할을 하는 전문가입니다.
9 범죄 데이터 분석가	다양한 범죄 관련 데이터를 분석한 다음 범죄 예방 및 수사를 지원하는 역할을 하는 전문가입니다.

 

 

현재 데이터 분석가 직업 종류 6가지

현재 주목받는 데이터 분석가 직업 종류가 있습니다. 여기에는 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 빅데이터 분석가, AI전문가,클라우드 엔지니어, 머신러닝 엔지니어 등의 직업이 있습니다. 

<현재 데이터 분석가 직업 종류 6가지>	<간단한 설명>
1 데이터 분석가	해당 비즈니스 관련 있는 데이터를 수집, 분석, 처리하고 비즈니스 의사결정을 돕는 전문가입니다.
2 데이터 사이언티스트	데이터 분석을 돕는 딥러닝 및 머신러닝 모델을 개발하고 데이터의 패턴을 예측하는 전문가입니다.
3 빅데이터 분석가	수집한 데이터를 잘 분석할 수 있는 데이터 환경을 구축하고 관리하는 전문가입니다.
4 AI전문가	인공지능 알고리즘 개발하고 이를 적용시키는 전문가입니다.
5 클라우드 엔지니어	컴퓨터 클라우드 환경에서의 데이터를 관리하고 분석하는 전문가 입니다.
6 머신러닝 엔지니어	머신러닝 모델을 개발하고 이를 개선하는 일을 하는 전문가입니다.

 

데이터 분석 활용이 필요한 산업 분야  5곳

 

현재 데이터 분석이 필요한 산업 분야에는 제조업, 의료업, 금융 서비스, 통신업, 소매업 등이 있습니다. 이와 같은 모든 산업의 종류에서 데이터를 분석하는 일은 중요한 역할을 하고 있습니다. 

<데이터 분석 활용이 필요한 산업 분야 5곳>	<간단한 설명>
1) 제조업 분야	데이터 분석을 통한 제조업계의 설비 및 보존하는 하는 데에 도움을 줍니다.
2) 의료업 분야	데이터 분석을 통한 질병 예측 및 관리에 도움을 줍니다.
3) 금융 서비스 분야	데이터를 활용한 고객 재무 분석, 위험 예측, 관리하는 데에 도움을 줍니다.
4) 통신업 분야	고객 데이터 분석을 통한 마케팅 전략을 제시합니다.
5) 소매업 분야	소비자의 선호도 및 구매 패턴을 분석하고 고객에게 맞춤형 광고를 제공하는 데에 도움을 줍니다.

 

 

데이터 분석가가 되는 구체적인  5단계

현재 데이터 분석가가 되기 위해서는 5가지 정도의 단계가 필요합니다. 차례대로 기초 지식 습득 과정, 핵심 기술 개발 과정, 실무 경험 쌓기 과정, 전문성 강화 과정, 학습 단계 등 총 5가지 정도의 단계가 있습니다. 

<단계>	<배움 과정>	<과제>	<학습 예>
1단계	기초 지식 습득 과정	수학 및 통계 관련 지식을 배웁니다. 수학 및 통계 지식을 습득합니다.	확률, 통계, 선형대수학 등의 기초 학습하기.
		컴퓨터 관련 언어 프로그래밍을 배웁니다.	파이썬, R 등의 컴퓨터 언어 학습하기.
2단계	핵심 기술 개발 과정	데이터 시각화  방법을 배웁니다.	라이브러리 사용법 익히기. (예: Matplotlib, Seaborn, ggplot2 등.)
		ADsP, 데이터베이스, SQL 등을 학습합니다.	MySQL, PostgreSQL 등을 통한 데이터 관련 기본 지식 습득하기.
3단계	실무 경험 쌓기 과정	관련 데이터 분석 및 프로젝트를 수행합니다.	다양한 주제의 데이터 분석 및 프로젝트 경험하기.(예: Kaggle, Dacon 등의 공모전 참여하기.)
		데이터 분석과 관련된 개발자 커뮤니티와 소통합니다.	데이터 관련 지식 및 새로운 소식을 다양한 사람들과 공유하기.
4단계	전문성 강화 과정	데이터 분석가와 관련 있는 다양한 자격증을 공부하고 취득합니다.데이터 분석가와 관련된 자격증을 취득합니다.	SQLD,  ADP,  ASsP(데이터 준전문가) 등의 자격증 취득하기 .
		다양한 산업 분야에서의 도메인 지식을 익히고 배웁니다.	금융, 마케팅, 의료 분야의 지식 습득하기.
5단계	학습 단계 과정	데이터 수집, 분석, 처리와 관련 있는 새로운 기술 및 도구를 숙지합니다.	관련 소프트웨어 배우기(예: LLM(AI) 활용 데이터 분석 도구(GDT, Claude) 등).
		학습 단계에서는 개인 스스로 문제를 해결하는 능력을 강화할 수 있습니다.	코딩 테스트, 알고리즘 배우기.

 

 

미래 전망

<미래 전망>

다양한 기업 등에서 데이터 기반의 의사 결정이 필요할 것으로 보여질 것입니다.

AI 발전의 영향으로 그에 따른 인력 채용이 예상되고 있습니다.

현재는 데이터 분석 분야에서의 전문 인력 부족으로 경력을 쌓을 경우에는 높은 채용 가능성을 기대하고 있습니다.

 

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작성자 : 본인(나의 보험 이야기)/자료 참고 및 정보 확인 : AI정보사이트( 쳇지피티, 퍼플렉시티)

 

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