** 위 세 가지 직군중 희망하는 직군을 선정해 주세요
희망하는 직군이라.... 나를 뽑아가주면 희망하는건데..?ㅋㅋㅋ
그런데 참 웃기다 현직 데이터 분석가 특강에서는 DA로 실무경험을 쌓고 DE나 DS로 견문을 넓혀가라고 들었는데...
뭐 DA에 한정하는 것은 옳지 않으니까 질문을 던지는거고, 현업 경력이 있는 사람이 있을 수도 있으니 포괄적으로 질문을 던지는거라 생각한다.
그러므로 나는 DA.
** Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist 각 직군이 어떤 일을 하는지, 차이점은 무엇인지 작성해 주세요
데이터 분석가(Data Analyst):
데이터 분석가는 비즈니스나 조직의 데이터를 수집, 정제, 분석하고 결과를 해석하여 의사 결정에 도움을 주는 역할을 합니다. 주요 업무에는 데이터 수집과 정리, 데이터 시각화, 통계 분석, 데이터 모델링 등이 포함됩니다.
데이터 분석가는 주로 주어진 데이터를 활용하여 통찰력을 도출하고 문제 해결에 활용하는 데 중점을 둡니다. 일반적으로 비즈니스 인텔리전스 도구* 나 데이터 분석 도구** 를 사용하여 작업을 수행하며, 주로 보고서 작성과 의사 결정자에게 추천을 제공하는 역할을 합니다.
- 비즈니스 인텔리전스 도구는 다양한 기능을 제공하여 데이터를 수집, 분석, 시각화하고 의사 결정에 활용할 수 있도록 지원하는 도구들의 모음입니다. 일반적으로 다음과 같은 기능을 포함할 수 있습니다:
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대시보드 및 시각화 도구: 데이터를 시각적으로 표현하고 대시보드를 구성하여 핵심 지표와 트렌드를 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어, Tableau, Power BI, QlikView, Looker 등이 있습니다.
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데이터 연결 및 통합 도구: 다양한 데이터 소스와의 연결과 통합을 지원하는 도구입니다. 이를 통해 데이터를 효율적으로 수집하고 정제할 수 있습니다. 예를 들어, Apache Kafka, Apache Nifi, Talend 등이 있습니다.
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데이터 쿼리 및 보고 도구: 데이터베이스와 연결하여 데이터를 조회하고 보고서를 작성하는 기능을 제공하는 도구입니다. 예를 들어, _Microsoft SQL Server, Oracle Business Intelligence, _IBM Cognos 등이 있습니다.
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데이터 마이닝 및 예측 분석 도구: 데이터에서 패턴을 찾고 예측 모델을 구축하여 예측 분석을 수행하는 도구입니다. 예를 들어, RapidMiner, KNIME, IBM SPSS Modeler 등이 있습니다.
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실시간 분석 도구: 스트리밍 데이터를 실시간으로 분석하고 대응하는 도구입니다. 예를 들어, Apache Spark, Apache Flink, Amazon Kinesis 등이 있습니다.
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데이터 보안 및 관리 도구: 데이터의 보안, 접근 제어, 메타데이터 관리 등을 지원하는 도구입니다. 예를 들어, Informatica, Collibra, Talend 등이 있습니다.
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예측 및 시뮬레이션 도구: 데이터를 활용하여 예측과 시뮬레이션을 수행하는 도구입니다. 예를 들어, Arena, AnyLogic, SAS Simulation Studio 등이 있습니다.
이는 일부 비즈니스 인텔리전스 도구의 예시이며, 시장에서는 다양한 도구들이 제공되고 있습니다. 기업의 요구사항과 데이터 분석 목적에 따라 적합한 도구를 선택하여 활용할 수 있습니다.
데이터 분석가가 다뤄야 하는 데이터 분석 도구**는 다양합니다. 이는 데이터 처리, 시각화, 통계 분석, 머신 러닝 등의 작업을 수행하기 위한 도구들로 구성됩니다. 일반적으로 데이터 분석가가 다루는 도구의 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:
SQL (Structured Query Language): 데이터베이스에서 데이터를 조회하고 조작하는 데 사용되는 언어입니다. 데이터 분석가는 SQL을 사용하여 데이터 추출, 필터링, 그룹화, 조인 등을 수행할 수 있습니다. 주요 SQL 데이터베이스로는 MySQL, PostgreSQL, Oracle 등이 있습니다.
파이썬 (Python): 파이썬은 데이터 분석 및 과학 분야에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 데이터 분석가는 파이썬을 사용하여 데이터 처리, 통계 분석, 시각화, 머신 러닝 등을 수행할 수 있습니다. 파이썬의 인기 있는 라이브러리로는 NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn 등이 있습니다.
R 언어 (R Language): R은 통계 분석과 데이터 시각화에 특화된 프로그래밍 언어입니다. 데이터 분석가는 R을 사용하여 통계적 분석, 데이터 시각화, 데이터 모델링 등을 수행할 수 있습니다. R의 인기 있는 패키지로는 ggplot2, dplyr, tidyr, caret 등이 있습니다.
엑셀 (Excel): 엑셀은 가장 보편적으로 사용되는 스프레드시트 프로그램이며, 데이터 분석가가 기초적인 데이터 처리, 집계, 시각화 작업을 수행하는 데에도 사용됩니다. 엑셀은 간단한 통계 함수와 시각화 기능을 제공합니다.
Tableau: Tableau는 시각화 및 대시보드 도구로 데이터 분석가가 데이터를 시각화하고 인터랙티브한 대시보드를 생성할 수 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 시각화 옵션을 제공하여 데이터 탐색과 커뮤니케이션에 활용됩니다.
Power BI: Power BI는 마이크로소프트의 비즈니스 인텔리전스 도구로, 데이터 분석가가 데이터를 시각화하고 대시보드를 만들어 공유할 수 있습니다. 데이터의 연결, 모델링, 시각화, 보고서 작성 등을 수행할 수 있습니다
데이터 분석가가 다룰줄 알아야 하는 툴은 : 파이썬, sql, R, 엑셀, 태블로, 파워bi
데이터 엔지니어(Data Engineer):
데이터 엔지니어는 대량의 데이터를 수집, 저장, 처리하고 데이터 파이프라인을 구축하는 역할을 합니다. 주요 업무에는 데이터 아키텍처 설계, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크 구축, ETL(추출, 변환, 적재) 프로세스 개발 등이 포함됩니다. 데이터 엔지니어는 데이터의 효율적인 처리와 저장을 위해 데이터베이스, 분산 시스템, 대규모 데이터 처리 도구 등을 사용합니다. 또한, 데이터의 품질과 일관성을 유지하기 위한 데이터 품질 관리도 중요한 역할입니다. 주로 프로그래밍 언어와 데이터베이스에 능숙하며, 데이터 파이프라인의 자동화와 확장성을 고려합니다.
데이터 과학자(Data Scientist):
데이터 과학자는 데이터 분석, 통계, 머신 러닝, 딥 러닝 등의 기술을 활용하여 복잡한 데이터 문제를 해결하는 역할을 합니다. 주요 업무에는 데이터 수집과 전처리, 예측 모델 개발, 통계적 가설 검정, 데이터 시각화, 인사이트 도출 등이 포함됩니다. 데이터 과학자는 주어진 데이터로부터 의미 있는 인사이트를 추출하고 예측 모델을 구축하여 비즈니스 문제를 해결하기 위해 분석 기술을 활용합니다. 프로그래밍, 통계학, 머신 러닝, 딥 러닝 등에 대한 전문 지식과 통계 모델링 및 머신 러닝 프레임워크에 대한 이해가 필요합니다.
이들 간의 차이점은 업무의 초점과 기술적인 영역에서 나타납니다.
데이터 분석가는 데이터를 분석하여 비즈니스에 대한 인사이트를 도출하고 의사 결정에 활용합니다.
데이터 엔지니어는 데이터를 처리하고 저장하기 위한 시스템과 파이프라인을 구축합니다.
데이터 과학자는 데이터를 분석하고 예측 모델을 개발하여 복잡한 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다.
데이터 분석가와 데이터 과학자는 데이터를 활용하여 인사이트를 제공하고 문제를 해결하는 데 초점을 두지만, 데이터 엔지니어는 주로 데이터 파이프라인과 시스템 구축에 집중합니다.
** 각 직군별로 차이점을 500자 이상 작성해 주시길 바랍니다.
1) 본인이 희망하는 직군을 선택해 주시고 이유를 같이 서술해 주세요 ☑️
2) Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist 각 직군별 차이점을 자유롭게 작성해 주세요☑️
3) 세 개의 직군을 작성이 완료되었다면 각 조 구성원과 함께 논의해 보세요
4) 파이썬 프로그래밍 테스트를 위한 파이썬 최종 복습을 진행해 주세요
5) 스터디룸 내에 To-Do-List 체크를 반드시 해주세요!☑️
