첫째, 데이터베이스 관리: 시험 내용에는 데이터베이스 구조, 스키마, SQL 질의문 등의 지식 포인트가 포함됩니다. 수험생은 SQL 의 기본 작업, 데이터베이스 구축, 변경 및 쿼리, Oracle, MySQL 등의 데이터베이스 시스템 운영, 데이터베이스 관련 문제 해결 능력 등을 숙지해야 합니다.
둘째, 데이터 분석 및 통계: 시험 내용에는 데이터 분석 이론, 데이터 마이닝, 통계 추론 이론 등의 지식이 포함됩니다. 수험생은 Excel, SPSS 등의 소프트웨어를 사용하여 데이터를 분석할 수 있는 기본적인 능력을 갖추어야 하며, 실제 상황에 따라 효과적인 분석 방법을 설계하고, 가치 있는 데이터를 발굴하고, 향후 추세를 분석하고 예측할 수 있어야 한다.
셋째, 지식 관리: 시험 내용은 지식 관리와 관련된 이론을 다루고, 수험생들이 지식 관리의 개념, 역사 발전, 방법 및 기술을 이해하여 기업 정보 자원의 효율을 극대화하고 기업의 핵심 경쟁력을 높여야 한다.
넷째, 데이터 마이닝: 시험 내용은 데이터 마이닝과 관련된 이론을 다루고 있으며, 수험생들에게 데이터 마이닝의 다양한 기술과 응용 프로그램 (예: 관련성 분석, 클러스터 분석, 시계열 분석 등) 을 숙지할 것을 요구한다. , 기업 내 데이터를 수집, 정리, 발굴하여 기업에 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다.
동사 (verb 의 약자) 빅데이터 기술: 시험 내용은 빅데이터 처리와 관련된 이론을 다루고 있으며, 수험생들에게 Hadoop, Spark 등 대형 데이터 처리 기술을 익히도록 요구하고, 대량의 데이터를 신속하게 처리하고, 기업 내 각종 정보를 분석하고, 데이터를 수집, 정리, 청소하고, 기업 데이터 분석 능력을 향상시킬 수 있도록 요구하고 있다.
데이터 분석가의 직무 책임
인터넷 자체는 디지털화와 상호 작용의 특징을 가지고 있어 데이터 수집, 정리 및 연구에 혁명적인 돌파구를 가져왔다. 이전에는' 원자세계' 의 데이터 분석가들이 연구 분석을 지탱하는 데이터를 얻기 위해 많은 돈 (자금, 자원, 시간) 을 썼으며, 데이터의 풍부함, 포괄성, 연속성, 시효성은 모두 인터넷 시대보다 훨씬 나빴다.
전통적인 데이터 분석가에 비해 인터넷 시대의 데이터 분석가는 데이터 부족이 아니라 데이터 과잉에 직면해 있다. 따라서 인터넷 시대의 데이터 분석가는 기술적 수단을 이용하여 효율적으로 데이터를 처리하는 법을 배워야 한다. 더 중요한 것은 인터넷 시대의 데이터 분석가들이 데이터 연구 방법론에서 끊임없이 혁신하고 돌파해야 한다는 점이다.
업계의 경우 데이터 분석가의 가치도 비슷하다. 언론 출판업계에서는 미디어 경영자가 청중의 상황과 변화 추세를 정확하고 상세하며 시기 적절하게 이해할 수 있는지 여부가 언론의 성패의 관건이다.
또한 언론 출판과 같은 콘텐츠 산업에서 더 중요한 것은 데이터 분석가가 콘텐츠 소비자 데이터 분석의 역할을 수행할 수 있다는 것입니다. 이는 언론 출판 기관이 고객 서비스를 향상시킬 수 있도록 지원하는 핵심 기능입니다.