[빅데이터 커리어 가이드북] 데이터 분석가의 모든 것

 

조성준 교수님의 '빅데이터 커리어 가이드북'을 읽으며 데이터 직무의 이해도와

데이터 분석의 전반적인 흐름에 대해서 공부를 하고 있다.

 

 

오늘은 데이터 분석가(애널리스트)의 직무를 알아봤다.

다양한 분야에서 조금씩 다르지만 공통적인 역량에 대해 알수 있었다.

 

데이터 분석가는

데이터를 이용하여 인사이트를 도출해서 의사결정의 도움을 준다.

 

<업무>

1.데이터 준비

문제 정의를 한 후 데이터를 준비한다.

주로 정형 데이터 활용한다. 정형 데이터는 데이터 웨어하우스 등에서 가져온다.
정형 데이터 외에 새로운 데이터를 수집하는 것도 업무에 포함된다.
온라인 데이터를 수집하기 위해 웰 크롤러를 구축하거나 API를 잘 활용할 줄 알아야 한다.

 

2. 데이터 분석을 통한 비즈니스 인사이트 도출

패턴이나 트렌드를 찾아 원인 분석을 한다.
엑셀을 활용하거나 간단한 코딩 및 데이터 분석 소프트웨어를 활용하여 인사이드 도출을 한다.

 

3. 데이터 시각화

시각화를 위한 BI툴인 태블로,스핏파이어,파워비아이 같은 도구 활용한다.

시각화를 이용하여 발표하는 경우가 많고 커뮤니케이션 능력이 필요하다.

 

 

<성공 요소>

 

1. 업무에 필요한 지식 및 스킬

데이터 사이언티스트 만큼의 모델링을 완벽하게 이해하지는 못해도 

데이터 분석 기법과 통계관련 지식은 갖추어야 한다

데이터준비와 기초적인 분석을 위한 SQL,엑셀,기초 코딩 능력, 분석 소프트웨어와 

시각화 도구를 자유롭게 사용 할 줄알아야 한다.
많은 사람 앞에서 누구나 쉽게 이해하도록 시각화 자료를 활용하여 설득력 있게 발표를 할 수 있어야 한다.
의사소통 능력이 매우 중요!!

 

 

2. 성향과 태도

여러 이해 집단 사이에서 중개자 역할을 한 경험이 있거나 중재자 역할을 즐기는 성향 또는 사람과 교류하고 

소통하는 것을 즐긴다면 도움이 된다

 

<현직자 인터뷰>

 

1. 게임회사 / 시각화를 통한 인사이트 제공 및 데이터 수집 및 분석 / 전기.전자공학 학-석사 통합 과정

데이터를 기반으로 의사결정에 도움을 주는 일을 한다.

실무자에게 요구사항을 듣고, 관심가질 법한 데이터를 정리하여, 

시각화 도구를 활용하여 반응형 UI 형식의 시각화 리포트를 작성하여 제공한다.
이 외에도 크롤링,게임 분석,마케팅 분석을 하고 있다

<게임 회사에서 마케팅 애널리스트가 하는 일>
"퍼포먼스 마케팅" 은 한정된 예산으로 최대한의 매출을 올리는 즉, 효율적인 마케팅이다.
TV가 아닌 구글 애드핏,페이스북 등등 같은 광고라도 다른 기준으로

타깃팅한 그룹별 광거 성과가 다르기 떄문에 성과가 좋은 타깃을 아라내기위한 분석을 한다
광고성과측정에는 매출효율,광고 클릭수 등등의 변수가 있다
회사 내의 데이터를 추출하기 위해 SQL을 활용능력이 필요하다.

<취업 준비생에게 주는 조언>
(1) 데이터 애널리스트라면 본인이 가고자 하는 곳에 도메인 지식을 갖춰야한다.
카지노 게임 회사에 들어가려면 카지노 게임에 대한 전반적인 흐름을 알아야하는 것처럼 말이다.

(2) 시각화 도구를 잘 다루면 좋다
태블로 같은 BI툴을 잘 사용해야한다.

애널리스트는 실무자를 이해하고돕는 입장인 만큼 소통 능력이 굉장히 중요하다.
난해한 요구사항이 들어왔을때 원하는 것이 무엇인지 파악해야한다.
그에 따른 방안을 생각해서 인사이트를 도출할 줄 알아야 한다.

 

 

2. 금융회사(s&p 글로벌) / 금융데이터분석으로 인사이트 제공 / 화.공학,금융석사

종합 금융서비스 기업이다.
기업별 식적 발표 내용을 분석해 투자 여부를 도출하는 프로젝트를 해본적이 있으며

이때 텍스트 마이닝을 처음 접했다.
주로 R이나 MATLAB을 사용하고 최근에는 파이썬을 사용하는 추세이다.

<업무에 필요한 능력과 성향>
데이터 분석결과를 고객에게 전달하고 해석해야 하기 때문에 대인관계가 매우 중요하다.
투자 전략에 대한 지식과 협력부서에서 다르는 자산에 대한 이해도는가 필요하다.
신입일수록 코딩 등의 기술적 능력을 필요하고, 경력자일수록 관련분야 지식(도메인)이 필요하다

<취업준비생에게 주는 조언>
금융 분야에서는 데이터 과학에 대한 관심도가 높아질 것이다
금융분야의 데이터 애널리스트가 되고 싶다면 국가 재무공인분석사 자격증 취득을 추천한다
추가로 프로그래밍 관련 스킬도 쌓는 것이 좋다.

 

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참고자료(Youtube"데싸노트")

 

 

추가적으로 Youtube"데싸노트"님의 내용을 참고해서 최종적으로 공통점을 정리하려고 한다.

데싸노트님이 현직에서 수 많은 데이터 애널리스트에게 필요한 역량에 대해 알려줬다.

미국에서 데이터 사이언티스트로 근무를 하고 있고 미국 job posting을 기준으로 한 역량이다.

 

Google/Adobe Analytics / SQL / 가벼운 통계지식 / BI tools 은 필수로 요구 되는 것 같고

10%정도는 머신러닝과 프로그래밍(python,R) 능력을 요구하기도 한다.

 

머신러닝과 프로그래밍 능력은 데이터 사이언티스트의 역량이이지만

회사마다 애널리스트와 사이언티스트의 정의가 다르기 때문이다.

 

최종 정리

 

데이터 분석가의 경우 데이터를 추출하는 능력,인사이트 도출 및 시각화 능력 , 발표를 위한 커뮤니케이션 능력 등이 필요하다고 생각한다. 도메인이 필요하기는 하지만 약간의 도메인 지식만 있어도 나머지는 현직에서 배우면서 쌓을 수 있다고 생각한다. 나아가 머신러닝과 프로그래밍 능력도 필요하다고 생각한다.

 

따라서 내가 정리한 데이터 분석가는 다음과 같은 역량일 필요하다고 느꼇다.

(나는 데이터 사이언티스트의 영역도 어느정도 공부를 하고싶기 때문에 프로그래밍 능력도 중요하다고 봤다.)

요구 능력	사용되는 곳
SQL	데이터를 추출하기 위한 능력
BI tools(태블로,파워비아이)	인사이트 도출을 위한 시각화 및 발표를 위한 대시보드
커뮤니케이션 능력	다양한 분야와 협업시 필요하고 발표할 경우 필요
통계 지식	기본적인 통계적 지식을 요구하는 상황
머신러닝	알고리즘을 이용한 모델링(데이터 사이언티스트의 영역에 가까움)
프로그래밍(python,R)	데이터 전처리 및 머신러닝을 이용한 모델링 수행

 

나는 통계학과에 재학중이여서 기본적인 통계적 지식을 보유하고 있다.

1학년때 부터 R을 배우고 있고 2학년 때부터 python을 배우고 있어서 어느정도 프로그래밍 능력을 보유하고 있다.

5월 5~7일까지 "POWER BI" 수업을 통해서 BI툴을 익혀서 실무에 사용가능 하도록 프로젝트를 할 것이다.

"데이터마이닝"수업을 듣고 있어서 기본적인 머신러닝 알고리즘 이론과 실습을 통한 코딩을 공부하고 있다.

나아가 확정은 아니지만 6월~12월까지 한국품질재단에서 운영하는 빅데이터 양성과정(960시간)을 이수하여 프로그래밍능력과 머신러닝에 대해 더 공부를 하고 프로젝트를 통하여 실무에 대한 경험을 쌓을 것이다.

6월초에 "SQLD" 자격증 시험을 통해 기본적인 구조를 이해하고 기존에 패스트캠퍼스에서 구매한 SQL강의를 들으며 실무에 필요한 부분들을 공부할 것이다.

 

모든 계획이 잘 이행된다면 데이터 분석가에게 기본적으로 요구되는 능력들에 대해서 충족이 될 것이다.

하지만 실무 경험이 중요하기 때문에 공모전과 프로젝트를 진행하여

인사이트 도출을 통한 좋은 의사결정을 하기 위해 노력할 것이다.  

 

책을 통해 데이터 분석가에 대해서 공부할 수 있어서 너무 많은 도움이 되었고

빅데이터의 직무와 지식,취업까지 내용을 잘 담고 있는 책이다.

 

데이터 분석 직무에 대해 잘 모르거나 취업을 위한 어떤 공부를 해야하는지

아직 모르는 사람이 있다면 꼭 책을 읽었으면 좋겠다.

 

유튜브에 책과 조성준 교수님이 이야기 하는 빅데이터 시장에 관한 내용을 한번 보는 것도 추천한다!!