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Data Analysis

데이터분석가가 갖추어야 할 스펙은 뭐가 있을까

데이터를 다룬다는 것은 어떠한 대상들을 수치화 할 수 있는 데이터의 형태로 변환하여 체계적으로 저장하고 이론적인 방법을 통해 저장된 데이터를 효율적으로 분석해 보기 쉬운 형태로 만드는 것을 의미한다. 다양한 기업과 산업에서는 데이터를 수집하고 관리하며 유지하는 일이 필요하고 이 역할을 하는 데이터 엔지니어가 매일매일 쏙아지는 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하며 관리하는 일을 한다. 

대용량의 다양하고 가치있는 데이터를 빠르고 정확한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하기 위해 빅데이터 분석이 중요해지고 있다. 빅데이터를 분석하는 이유는 수집되는 데이터의 가치와 데이터 분석을 통해 얻게 될 가치를 통해 가치를 창출하기 위해서이다.

빅데이터 분석 방법을 도입해서 SW직종 직무 분류체계를 재정의한것에 따르면고용노동부 고용정보시스템의 SW분야 구인데이터 수집, 실데이터기반 Bottom-up 방식의 분석기법, 산업계의 실수요를 반영한 실시간 수요 분석 데이터 생성으로 미래에 새롭게 도출된 일자리는 시스템 소프트웨어 개발자, 컴퓨터 네트워크 관리자, 웹기획 관리자, 디지털 콘텐츠 디자이너, 데이터베이스 관리자, 콘텐츠 크리에이어, 응용 소프트웨어 개발자, 시스템 설계분석가가 있다.

이러한 빅데이터의 중요성이 대두되면서 빅데이터 컨설턴트, 빅데이터 엔지니어, 빅데이터 분석가, 빅데이터 시각화 전문가, 빅데이터 큐레이터, 데이터 소거원, 데이터 장례사, 기억 대리인, 스몰데이터 전문가와 같은 직업도 많이 생겨났다.

 

보통 빅데이터나 데이터 관련한 채용공고를 보고 데이터 분석가가 갖춰야 할 역량에 대해 정리해보았당

 

R또는 파이썬을 활용한 대용량 데이터 통계 / 분석

Hadoop, MapReduce, Hive, Spark,, SQL, NoSQL, Sqoop/Flume/Kalka

대용량 데이터 처리 시스템 아키텍쳐 및 Data Modeling의 이해

통계와 데이터마이닝, 머신러닝과 관련된 기초 지식 보유

Data Science 관점의 종합적인 Big Data 분석 기획 및 분석/활용 IT역량

분석 알고리즘 개발 / 데이터시각화 / 시스템 운용 및 프로젝트 관리