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데이터 분석은 비즈니스 정보를 제공하고 시장 동향을 주도하며 비즈니스 결정을 안내하기 위해 데이터를 수집, 정리 및 연구하는 것과 관련된 빠르게 성장하는 분야입니다. 이 분야의 전문가는 데이터 분석가로 알려져 있으며, 원시 데이터를 분석하여 귀중한 통찰력을 도출합니다.
오늘날 데이터 분석가에 대한 수요는 그 어느 때보다 높으며 숙련된 분석가가 기업과 조직의 데이터 요구 사항을 지원할 수 있는 많은 기회가 있습니다. 다음은 데이터 분석 분야에서 만족스러운 경력을 시작하는 단계입니다.
1. 기본 사항 배우기
데이터 분석가로 시작하려면 해당 분야와 작동 방식을 이해해야 합니다.
데이터 분석 분야에서 경력을 쌓는 데 필요한 기술, 도구 및 기타 요구 사항을 알고 있어야 합니다. 필요한 것이 무엇인지에 대한 광범위한 개요를 통해 해당 분야가 진정으로 관심이 있는 분야인지, 그리고 어떻게 작동시킬지 조기에 결정할 수 있습니다.
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또한 기본적인 컴퓨터 프로그래밍, 통계 또는 수학 지식은 대부분의 데이터 분석 역할에 유리합니다. 이 분야에서 학위가 필요하지는 않지만 학위를 취득하면 이력서를 개선하고 지식을 심화할 수 있습니다.
또는 데이터 분석 자율 학습 과정, 코딩 부트캠프 및 인증 프로그램에 등록하여 지식을 향상하고 경험을 얻을 수 있습니다.
2. 기술 습득
데이터 분석가 역할을 수행하려면 광범위한 기술을 보유해야 합니다. 여기에는 가설 테스트, 확률 분포 및 회귀 분석에 대한 지식이 포함됩니다.
데이터 분석가는 JavaScript, R, Python과 같은 프로그래밍 언어와 SQL과 같은 데이터 쿼리 언어를 사용하므로 해당 언어에 능숙해야 합니다. 예를 들어 다음을 수행할 수 있습니다. 실제 SQL 경험 얻기 과정을 수강하고 원시 데이터 세트로 작업합니다.
당신도 배운다면 도움이 될 것입니다. 마이크로소프트 엑셀을 사용하기 위해 , Matlab 및 IBM SPSS와 다양한 데이터 세트를 사용하고 데이터 준비 및 정리 기술에 익숙합니다.
마지막으로 Tableau 및 Power BI와 같은 데이터 시각화 도구를 사용하는 방법을 배우는 것이 필수적이므로 분석 결과를 시각적으로 표시하는 방법을 알고 있어야 합니다.
3. 실제 데이터 세트로 연습하고 모델 만들기
실제 데이터 세트로 연습하는 것은 데이터 분석가 경력의 시작에서 가장 중요한 단계입니다. 기술을 실제 시나리오에 지속적으로 적용할 때만 기술을 향상할 수 있습니다.
따라서 실제 프로젝트 및 데이터 세트가 포함된 학위 프로그램 또는 온라인 과정에 등록하여 작업하고 모델을 구축할 수 있습니다.
또는 정부 기관이나 공기업의 무료 데이터 세트를 사용하여 개인 프로젝트를 설계하여 분석을 실행할 수 있습니다. 엄청난 양의 데이터가 있으며 가장 흥미로운 데이터를 결정합니다.
시작하기 위한 공개 데이터세트의 예는 다음과 같습니다.
4. 개인 프로젝트의 견고한 포트폴리오 구축
견고한 데이터 분석 경력을 쌓기 위한 다음 단계에는 해당 분야의 전문성을 입증하기 위해 강력한 프로젝트 포트폴리오를 컴파일하는 것이 포함됩니다.
기본 사항을 배운 직후 몇 명의 고객과 함께 일했을 수도 있지만 최고의 개인 프로젝트 모음은 종종 구직에서 더 중요할 것입니다.
잠재적 고용주는 당신이 조직 내에서 기능하고 그들에게 가치를 제공하는 데 필요한 기술을 갖고 있는지 확인하기를 원합니다.
결과적으로 다음과 같은 능력을 보여주는 포트폴리오를 선별하는 데 시간을 투자해야 합니다.
- 원시 데이터 수집
- 원시 데이터 정리 및 준비
- 지도, 차트 및 그래프를 사용하여 데이터 표시
- 처리된 데이터에서 실용적인 통찰력 얻기
또한 포트폴리오에 그룹 프로젝트를 추가하여 팀에서 작업할 수 있는 능력을 입증해야 합니다. 그러나 다음을 수행해야 합니다. 온라인 포트폴리오를 구축할 때 실수를 피하십시오 .
5. 강력한 의사 소통 및 프레젠테이션 기술 개발
오늘날의 직장에서는 데이터를 분석하는 일을 잘하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 동료, 상사 및 고객이 작업한 내용을 해석, 발표 및 의사 소통하는 능력은 매우 중요합니다.
명확하게 말하고 스토리텔링 능력을 향상시키기 위해 노력하십시오. 먼저 프레젠테이션의 목적과 강조하고 싶은 요점을 고려하십시오. 다음으로 고려 최고의 시각적 요소 메시지를 전달하고 가능한 한 깨끗하고 유익한 정보를 제공하는 것을 잊지 마십시오.
마지막으로 청중을 고려하십시오. 침착하고 자신 있게 말하고 설득하거나 알리고 싶은 사람과 눈을 마주치십시오. 이러한 포인터는 추적을 유지하고 결과를 효과적으로 제시하는 데 도움이 됩니다.
6. 업무 경험을 얻기 위해 주니어 데이터 분석 역할을 찾으십시오.
기술을 구축한 후 경력의 다음 단계는 데이터 분석가 역할에 지원하는 것입니다. 데이터 분석가에 대한 수요는 많은 산업 분야에서 매우 높기 때문에 이점이 있습니다.
그러나 먼저 이력서를 다듬어야 합니다. 그런 다음 선호도와 목표에 맞는 데이터 분석가 작업에 지원하십시오.
회사에서 요구 사항 목록이 긴 구인 광고를 게재하더라도 분석가가 다른 가치 있는 기술을 보유하고 있는 경우 모든 확인란을 충족하지 못할 수도 있는 데이터 분석가를 기꺼이 고용하는 경우가 많다는 것을 알아야 합니다.
귀하의 포트폴리오, 기술 및 역할에 대한 관심은 학업 또는 전문 자격보다 고용주에게 더 중요할 수 있습니다.
또한 데이터 분석가 기술을 보유한 학생이라면 데이터 분석 인턴십에 지원할 수 있습니다. 이것들은 이력서에 대한 실제 경험을 제공하고 실제 응용 프로그램 및 설정에서 기술을 활용할 수 있도록 합니다.
7. 교육 심화/전문 자격증 취득
마지막으로, 업계의 초보자이든 몇 년 간의 업무 경험이 있든 관계없이 데이터 분석 또는 데이터 과학 분야의 석사 또는 박사 학위와 같은 고급 학위를 취득하는 것은 전문 지식을 통합하는 훌륭한 방법입니다.
학위를 통해 특정 데이터 필드에 대한 심층 지식을 얻을 수 있으므로 경력을 한 단계 높일 수 있습니다.
반대로, 공인 교육 기관이나 전문 기관의 고급 인증 프로그램을 선택할 수도 있습니다. 이러한 인증은 발전하는 분야에서 성장하고 적응하려는 전문성과 의지를 증명합니다.
다음 인증 프로그램 중 일부를 확인할 수 있습니다.
데이터 분석은 미래입니다: 수용
데이터 분석은 앞으로 기술, 의료, 교육 및 기타 분야에서 큰 역할을 할 것입니다. 따라서 지금 업계에 진출하는 것이 현명한 결정입니다.
이 기사의 팁을 따르면 세계적 수준의 데이터 분석가가 되기 위한 여정을 시작하는 데 도움이 되며 훌륭한 경력의 시작이 될 것임을 확신할 수 있습니다.