서론 인터넷의 발달과 함께 데이터 분석 산업은 급속도로 발전하여 21세기에는 고액, 대중 산업으로 자리 잡았으며 많은 친구들이 참여하여 파이를 얻고 싶어합니다. 우선, 직업 목표에 대해 명확하게 생각하는 것입니다. 당신이 정말로 데이터 분석을 좋아하는지, 그리고 정말로 이 분야에서 발전하고 싶은지 분명히 하세요. 진로 방향을 결정한 후 데이터 분석을 시작하는 방법에 대해 생각해 보세요. 데이터 분석은 목표에 따라 개발 경로가 다르며 시작하는 데 필요한 기술도 다릅니다. 데이터분석 직위의 직무와 업무 내용을 자세히 살펴볼까요?
첫 번째 유형은 업무 관련 부서의 데이터 분석가로, 업무상의 문제점을 발견하고 의사결정을 내리는 역할을 주로 담당합니다. 지원하다 . 비즈니스를 이해하는 것도 매우 중요한 장점입니다. 그렇지 않으면 데이터에 대해서만 이야기하는 것은 의미가 없습니다. 가장 후배 데이터 분석가들은 원근감 있는 차트, 일반 함수 수식, VBA 등 엑셀의 간단한 기능을 사용할 수 있고, SQL을 활용해 데이터를 추출할 수 있는 능력이 가장 중요한 기술은 PPT를 사용하여 다양한 분석 보고서를 작성하는 것입니다. 이러한 기술을 시작하는 것은 상대적으로 쉽고 관련 정보가 많기 때문에 여기에 모두 나열하지는 않겠습니다. 비즈니스 부서의 수석 데이터 분석가는 비즈니스를 지원하고 시스템 프로세스를 최적화하며 정밀 판매, 고객 유지, 위험 제어 등 효율성을 향상시키기 위해 데이터 마이닝 및 모델링을 수행할 수 있어야 합니다. 정상적인 상황에서 비즈니스 부서의 데이터 분석가는 모델의 시스템 구현을 알 필요가 없으며 IT 직원이 구현합니다.
두 번째 유형은 기술 관련 부서의 데이터 분석가입니다. 주요 업무는 사업부서의 데이터 추출, 데이터베이스 관리, 데이터 마이닝 모델링 등의 시스템 구현을 지원하는 것입니다. 일부 회사에서는 PPT 보고서를 작성할 수도 있어야 합니다. 기술부서의 데이터분석가는 일반적으로 컴퓨터 관련 전공자를 요구하며, 프로그래밍 능력은 필수입니다. 따라서 컴퓨터에 대한 기본 지식이 없는 사람이 시작하기는 상대적으로 어렵습니다. 컴퓨터 관련 전공자이거나 컴퓨터 기초가 탄탄하다면 상대적으로 데이터 분석 방향으로 전환하기가 쉽습니다. 수석 데이터 분석가는 기계 학습, 인공 지능 및 기타 방향으로 전환할 수 있으며 현재 매우 인기가 있으며 향후 개발 추세가 될 것입니다.
어느 방향을 선택하든 통계에 대한 기본 지식은 필수입니다. 또한, 데이터 분석 능력이 뛰어난 상사나 동료 등 좋은 멘토를 찾으면 우회로를 많이 줄일 수 있습니다. 다양한 기술에 있어 가장 중요한 것은 이를 연습하는 것입니다. 항상 기술을 연습할 기회를 찾고 데이터 분석 사고를 형성하세요.
위 내용은 편집자가 오늘 정리해서 보내드린 '데이터 분석 직위 책임 및 업무 내용' 관련 내용입니다. 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 2020년 데이터 분석 엔지니어가 어떻게 발전할지 알고 싶다면 편집자를 따라 지속적인 업데이트를 받으세요.