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분석 세계 : 데이터 사이언티스트 및 빅데이터 분석가 Deep-Dive

테크씬 2023. 7. 4. 22:32

"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다."

데이터 분석가, 빅데이터 분석가, 데이터 사이언티스트는 모두 데이터를 활용해 가치를 창출하지만, 그들이 처리하는 데이터의 복잡성, 사용하는 도구 및 기술, 그리고 풀어야 하는 문제의 복잡성에 따라 역할이 크게 다름
데이터 분석가는 기본적인 통계 및 데이터 처리 능력이 필요하고, 빅데이터 분석가는 빅데이터 플랫폼과 프로그래밍 능력을 필요로 함. 데이터 사이언티스트는 고급 프로그래밍, 머신러닝 및 AI, 수학 및 통계에 대한 깊은 이해가 필요함
이들은 모두 다양한 도구와 기술을 활용하여 기업이 데이터 주도적인 의사결정을 내리는 데 도움을 주는 핵심 역할을 함. 이를 이해하는 것이 현대 사회에서 필수적임

데이터 사이언티스트 묘사 — 데이터 분석은 이제 누구든 알아야만 하는 분야가 되었죠.

안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다! 오늘은 '데이터'와 관련된 직업군 중 아주 뜨거운 직업군에 초점을 맞춰 볼까 합니다. '데이터 분석'이라는 공통점을 가진 Hot한 직업들이죠. 즉, 데이터 분석가, 빅데이터 분석가, 그리고 데이터 사이언티스트의 세계를 엿보려고 해요! 그럼 바로 시작해 볼까요?

'데이터 분석가'란?

데이터 분석가는 원시 데이터(raw data)를 뜯어보고 정제하고 분석하며, 그 안에서 유용한 인사이트를 발견하는 역할을 합니다. 데이터 분석가는 주로 과거 데이터를 다루어 인사이트를 도출하는 것에 초점을 맞춥니다. 주요 역할과 책임은 다음과 같죠:

데이터 수집, 처리, 정제
통계적 분석 및 시각화
보고서 작성 및 제공

그들이 일반적으로 사용하는 기술은 SQL, Excel, R, Python 등이 있습니다. Microsoft의 데이터 분석가는 이러한 도구를 활용해 효과적인 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 제공하는 역할을 합니다.

빅데이터 분석가는?

빅데이터(Big Data) 분석가는 말 그대로 '빅 데이터'를 다루는 전문가입니다.빅데이터는 일반적인 데이터 처리 도구로는 처리할 수 없을 만큼 크고 복잡한 데이터 세트를 의미합니다. 이러한 데이터는 고급 기술과 알고리즘을 통해 분석되어 비즈니스 통찰력, 의사결정 지원, 예측 및 전략적 계획을 돕습니다. 그들의 주요 역할과 책임은 다음과 같습니다:

대량의 비정형 데이터 처리 및 분석
머신러닝 모델 구축 및 튜닝
예측 분석 및 알고리즘 개발

Hadoop, Spark, Hive, Pig 등 빅데이터 처리를 위한 도구와 Python, R 등의 프로그래밍 언어가 필요합니다. Amazon의 빅데이터 분석가는 이러한 기술을 이용해 아마존 웹 서비스(AWS) 고객들의 행동 패턴을 분석하고 서비스를 최적화하는 데 도움을 줍니다.

데이터 사이언티스트란?

데이터 사이언티스트 (Data Scientist)는 분석가보다 더 광범위하고 복잡한 데이터 문제를 해결합니다. 과거의 데이터를 분석하는 데에 그치는 것이 아니라, 데이터를 분석하여 '미래'를 예측하고 의사결정에 활용하죠. 그들의 주요 역할과 책임은 다음과 같습니다:

복잡한 비즈니스 문제에 대한 해결책 제시
머신러닝 및 AI 모델 개발
고급 분석 및 예측 모델링

데이터 사이언티스트의 분석 결과는 기업의 전략적 방향을 결정하는 데 큰 영향을 미칩니다. 이로써 기업의 미래를 바꾸는데 중요한 역할을 합니다. 또한, 데이터 사이언티스트는 현재 가장 수요가 높은 직업 중 하나이며, 이에 따른 금전적 보상과 직업 만족도가 높습니다.

Python, R, SQL, 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 도구와 알고리즘을 사용합니다. 예를 들어, Google의 데이터 사이언티스트는 이러한 기술을 사용해 사용자 검색 결과의 품질을 향상하거나 새로운 비즈니스 영역을 개방하는 데 도움을 줍니다.

데이터 분석 직업군의 공통점/차이점?

3종 직업군 모두 데이터를 다루지만, 데이터의 복잡성, 처리 방법, 그리고 그 결과로 얻어진 통찰을 활용하는 방법에는 차이가 있습니다.

데이터 분석가: 일반적으로 소규모의 정형 데이터를 다루며, 주로 통계 분석과 시각화에 중점을 둡니다.
빅데이터 분석가: 대규모의 정형/비정형 데이터를 다루며, 데이터 처리와 분석을 위한 고급 기술을 사용합니다.
데이터 사이언티스트: 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 고급 분석과 머신러닝 모델링에 중점을 둡니다.

결국, 데이터 분석가, 빅데이터 분석가, 데이터 사이언티스트 모두 '데이터'를 활용해 '통찰력'을 추출하고 '가치'를 창출하는 공통점을 가지고 있습니다. 그러나 그들이 사용하는 도구와 방법, 그리고 해결하려는 문제의 복잡성에 따라 그들의 역할과 책임이 다르다는 것을 명심해야 합니다.

주요 스킬셋 및 도구:

'데이터 분석가'의 물건들!

1. 통계 지식: 데이터 분석가는 기본적인 통계학 지식을 필요로 합니다. 이것은 데이터의 경향성, 분포, 상관관계 등을 이해하고 분석하는 데 필수적입니다.
2. 데이터 처리: 데이터 분석가는 또한 데이터를 수집하고 정제하는 능력이 필요합니다. 이것은 SQL 같은 쿼리 언어를 이해하고 사용하는 능력을 포함합니다.
3. 프로그래밍 능력: R, Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 분석하고 시각화하는 능력도 필요합니다.
4. 데이터 시각화: Tableau, Power BI와 같은 도구를 사용하여 데이터를 시각화하고, 이를 통해 통찰력을 도출하는 능력이 중요합니다.

'빅데이터 분석가'의 물건들!

1. 빅데이터 플랫폼: 빅데이터 분석가는 Hadoop, Spark 등의 빅데이터 플랫폼을 이해하고 활용하는 능력이 필요합니다.
2. 프로그래밍 및 머신러닝: Python, Java 등의 프로그래밍 언어 및 머신러닝 알고리즘에 대한 지식이 요구됩니다.
3. 데이터베이스 시스템: NoSQL 데이터베이스 시스템을 이해하고, 활용할 수 있는 능력이 필요합니다.
4. 분산 처리: 대량의 데이터를 분산 처리할 수 있는 능력이 중요합니다.

'데이터 사이언티스트'의 물건들!

1. 고급 프로그래밍: Python, R, SQL 등의 프로그래밍 언어에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
2. 머신러닝 및 AI: 다양한 머신러닝 알고리즘과 AI 모델을 이해하고 구현할 수 있는 능력이 필요합니다.
3. 수학 및 통계 지식: 고급 수학 및 통계 지식이 필요하며, 이를 바탕으로 복잡한 문제를 해결하는 능력이 요구됩니다.
4. 데이터 관리 및 처리: 대용량 데이터를 관리하고 처리하는 데 필요한 도구와 기술에 대한 지식이 필요합니다. 이에는 Hadoop, Spark, Hive 등이 포함

그럼 오늘은 여기까지! 이 글을 통해 각각의 데이터 전문가들이 무엇을 하는지, 어떤 도구를 사용하는지, 그리고 그들이 해결하려는 문제가 무엇인지에 대한 좋은 이해를 얻었기를 바랍니다. 데이터 분석가, 빅데이터 분석가, 데이터 사이언티스트 중 어떤 직업에 가장 관심이 있나요? 댓글로 여러분의 생각을 공유해 주세요! 테크씬이었습니다.

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