데이터 분석가가 되는 방법은 무엇입니까? 그것이 요즘 점점 더 많은 사람들이 가지고 있는 질문입니다. 데이터 분석(그리고 일반적으로 데이터 과학 분야)이 수익성이 높고 보수가 높은 직업이라는 것은 비밀이 아닙니다. 고용 시장을 한 번 살펴보면 의심할 여지 없이 사라집니다.
그러나 단순히 데이터 분석가가 되고 싶다고 결정하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 즉, 데이터 분석가의 진로에는 여러 가지 요구 사항이 가득 차 있고, 이 모든 요구 사항에서 쉽게 길을 잃을 수 있습니다. 그렇기 때문에 오늘 이 튜토리얼에서는 경험 없이 데이터 분석가가 되는 방법에 대한 모든 복잡성에 대해 알아보겠습니다.
처음에는 직업 자체에 대해 논의하겠습니다. 이 작업이 완료된 후, 데이터 분석가가 되기 위한 올바른 길을 가기 위해 충족해야 하는 가장 중요한 세 가지 요인에 대해 말씀드리겠습니다. 마지막으로, 이러한 모든 과정을 마친 후, 먼저 왜 데이터 분석가가 되기를 원하는지 살펴보는 튜토리얼을 마치겠습니다.
데이터 분석을 이해합니다.
직업 자체에 대해 토론하는 것으로 시작해 보겠습니다. 일반 정보를 이미 알고 있거나 모르실 수도 있지만, 어떤 경우든 간략한 개요가 어느 쪽이든 도움이 될 것입니다.
그렇다면 데이터 분석가는 무엇일까요? 짧게 답하자면 데이터 분석가는 대량의 정보를 처리하는 사람입니다. 데이터 분석가가 되는 방법에 대한 주요 요소 중 하나는 이 사람이 데이터(숫자)를 일반적인 일상적인 영어로 변환하고 이러한 정보를 고용주에게 제공하는 방법을 알아야 한다는 것입니다. 이번에는 이 진로를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
데이터 분석은 데이터 과학의 산하에 있는 두 개의 큰 직업 중 하나입니다. 다른 직업인 데이터 엔지니어링은 데이터 분석의 "고급" 버전으로 간주됩니다. 이는 데이터 분석가가 데이터를 분석하여 담당자에게 제시하기만 하면 되지만 데이터 분석 파트 전후에 데이터 엔지니어도 연구를 수행해야 하기 때문입니다.
일반적으로 데이터 분석가는 뛰어난 중요하고 논리적인 사고 기술, 수학 및 IT에 대한 고급 지식, 빠르고 효율적인 의사 결정 능력 및 몇 가지 다른 기술이 필요합니다. 데이터 분석가의 진로 개척이 워낙 촉망받았기 때문에, 단일 직책을 놓고 경쟁이 치열합니다. 즉, 데이터 분석가가 되는 방법을 진정으로 알고 싶다면, 군중으로부터 벗어나 자신의 기술에 주목하기 위해 힘든 일을 해야 합니다.
이제 데이터 분석에 대한 몇 가지 기본적인 정보를 얻으셨으니 실제 직무 요구 사항에 대해 이야기하기 시작할 수 있습니다.
데이터 분석가가 됩니다.
말할 필요도 없이, 데이터 분석가의 직책에 적합한 자격을 갖추기 위해 충족해야 할 많은 사항과 기준이 있습니다. 하지만, 어떤 것들은 다른 것들보다 더 중요하고 구체적입니다. 보통 "데이터 분석가 자격"이라고 불립니다. 본 튜토리얼의 시작 부분에 언급했듯이, 교육, 경험 및 동기 부여의 세 가지 기준을 다루겠습니다. 작업이 완료되면 데이터 분석가가 되는 방법을 명확하게 파악할 수 있습니다.
교육
교육은 데이터 분석가 자격에 대해 생각할 때 "적절히" 있어야 하는 가장 중요한 측면입니다. 적절한 교육은 데이터 분석가에게 필수적입니다. 이러한 교육이 없다면 고용주는 여러분을 고용할 생각도 하지 않을 것입니다.
데이터 분석 분야로 전환하려면 학사 학위를 위해 수학과 밀접한 영역을 선택하는 것이 좋습니다. 수학은 여러분의 경력에 있어 매우 중요한 부분이 될 것입니다. 여러분의 모든 일은 숫자를 분석하고 그것들을 영어로 번역하는 것에 집중될 것입니다.
가장 자주 접하게 될 데이터는 판매 수치와 고객 조치 보고서입니다. 그래서, 숫자들은 여러분이 모든 관심을 집중시키는 것이 될 것입니다 – 그것이 수학이 중요한 이유입니다!
일단 학사학위를 마치면, 다음으로 가는 가장 좋은 길은, 음... 석사학위를 신청하는 것입니다! 믿거나 말거나, 데이터 분석 분야에서 안정적이고 보수가 좋은 직업을 얻으려면 석사 학위가 거의 필수적입니다. 학사 학위로는 아무에게도 깊은 인상을 주지 않을 것입니다. 오늘날 데이터 과학 분야에 지원하는 거의 모든 사람들이 학사 학위를 가지고 있습니다. 그렇기 때문에 데이터 분석가가 되는 방법을 알고자 하는 사람들 사이에서 두각을 나타내려면 정규 교육을 통해 더 높은 수준을 유지하는 것을 고려해야 합니다.
그 모든 것을 말하자면, 정규 교육이 꼭 유일한 방법은 아닙니다. 물론 이것이 일반적인 것이기는 하지만, 점점 더 많은 사람들이 개별적인 학습 방법(예: 온라인 코스, 튜터, 심지어 유튜브 동영상)으로 눈을 돌리고 있습니다. 요즘 고용주들은 직장 내 어떤 일보다 한 개인의 헌신과 책임을 중시하는 것 같습니다. 이는 많은 기업이 신입생을 위한 특별한 교육 기간을 가지고 있기 때문일 수 있습니다. 즉, 개인 데이터 분석을 가르칠 수는 있지만 책임과 열정을 "교육"하는 것은 훨씬 더 어렵습니다(솔직히 불가능합니다).
위에 언급된 모든 진술은 특히 새로 설립되고 서구적 사고방식을 고수하는 스타트업에 해당됩니다. 이와 같은 회사에서 근무할 계획이라면 데이터 분석 기술만큼이나(또는 그 이상) 중요한 성격이라는 점을 명심해야 합니다.
요약하자면, 교육은 데이터 분석가가 되는 방법을 배우는 데 있어 매우 중요한 부분입니다. 현장 연구에 더 많은 시간과 에너지를 쏟을수록 데이터 분석가의 커리어를 성공적으로 시작할 수 있는 기회가 많아집니다. 이 모든 것을 말씀드리면, 본 자습서 - 경험의 다음 장으로 넘어가겠습니다.
경험해요
데이터 분석 분야에 진출하려는 사람들은 경험이 없을 때 무엇을 해야 하는지 묻곤 합니다. 이 많은 사람들이 그들의 첫 번째 안정적인 직업을 찾고 있는 최근의 대학 또는 대졸자들이기 때문에 이것은 대부분 흔한 질문입니다.
한 가지 분명한 것은 경험이 중요하다는 것입니다. 스스로 배우는 사람이든, 수학 석사 학위를 소지한 사람이든 간에, 경험이 없다면, 보수가 좋은 직장을 구하기가 정말 어려워집니다. 하지만 실제로 많은 사람들이 큰 실수를 저지릅니다. 그들은 경험 없이 최고의 자리를 노렸습니다. 그리고 그들이 받아들여지지 않을 때 놀랍니다.
경험 없이 데이터 분석가가 되는 비결은 매우 간단합니다 – 천천히 시작하세요! 만약 여러분이 첫 직장을 찾고 있다면, 보수가 적지만 더 접근하기 쉬운 직업을 목표로 하세요. 제가 이 검토의 "교육" 장에서 언급했듯이, 요즘 많은 고용주들은 신입사원들에게 회사 내에서 일하는 모든 필수 업무를 교육하고 가르칠 준비가 되어 있습니다. 안정적인 작업을 받기 위해 데이터 분석 분야의 전문가가 될 필요는 없습니다. 단지 강력한 열정과 느린 시작에 대한 의지가 필요합니다!
즉, 실제로 해당 분야와 관련된 다양한 활동에 참여함으로써 데이터 분석 자격을 "부흥"할 수 있습니다. 대학 이벤트, 인증된 온라인 과정, 학습 데이터 분석 또는 개별 프로젝트에 전념하는 특수 그룹, 모든 것을 합산합니다! 경험이 반드시 과거 작업과 관련될 필요는 없습니다. 다양한 방법으로 데이터 분석을 통해 경험을 높일 수 있습니다!
이제 경험도 없는 데이터 분석가가 되는 방법과 업무에 필요한 적절한 교육에 대해 이야기했습니다. 이제 마지막으로 거대하고 중요한 기준인 동기 부여로 넘어가 보겠습니다.
동기
동기 부여는 위에 나열된 다른 두 가지 요구 사항보다 약간 주관적입니다. 사람의 교육 수준과 기술과 경험을 쉽게 측정할 수 있지만, 동기부여에 대해 이야기할 때 상황은 조금 더 어려워집니다. 하지만, 앞서 말한 두 가지 요소만큼 중요한 요소입니다. 자세히 설명하겠습니다.
만약 여러분이 고용주라면, 여러분은 아마 동기부여가 되지 않은 사람들과 동기부여가 되지 않은 사람들을 발견하고 구별하는 것이 얼마나 쉬운지 알고 있을 것입니다. 일부 잠재 직원은 데이터 분석 주제가 떠오르자 바로 빛을 발합니다. 즉, 데이터 분석가가 되는 방법에 대해 열의를 갖고 있으며, 전문 분야에만 전념하고 있으며 매일 자신의 기술을 연습하고 있습니다. 반면, 취업 면접에서 자신이 하는 일조차 제대로 알지 못하는 사람들을 먼저 발견하기는 매우 쉽습니다. 그들은 아마 인터넷 어딘가에서 구인광고를 보았고, 스스로에게 이렇게 생각했을지도 모릅니다. "야, 나는 수학 학위를 가지고 있고, 나는 사물을 분석하는 것을 좋아한다. 왜 그렇지 않은가!"
동기 부여는 안정적이고 지속적인 것이어야 합니다. 즉, 일자리를 얻을 때까지 "동기가 부여"되어서는 안 되며, 매일매일 후회할 수도 없습니다. 열정이 없으면 결과가 부족하게 됩니다. 이는 결국 만족스럽지 못한 업무 성과와 낮은 급여로 이어질 수 있으며, 심지어 완전히 해고될 수도 있습니다.
매우 간단하게 설명하자면, 데이터 분석가가 되는 방법을 알고 싶다면, 이것이 진정한 진로인지, 열정적이고 자신의 삶을 기꺼이 바치는 진로인지 확인하세요.
데이터 분석의 이유는 무엇입니까?
NAT은 성공적인 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 모든 주요 기준을 다루었습니다. 하지만, 여러분이 "미친 짓"을 하고 있을 때, 애초에 왜 그렇게 하는지 잊기 쉽습니다. 이와 함께 사람들이 데이터 분석가가 되는 주요 이유 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.
우선 일자리 안정입니다. 일반적으로 데이터 과학, 컴퓨터 과학 또는 IT 분야에 대해 이야기하든 간에, 이러한 모든 분야는 안정성에 따라 시장에서 최고의 일자리를 제공하고 제공하는 것으로 유명합니다. 성장하는 진보적인 기업에서 데이터 분석가가 될 수 있는 방법을 찾고, 성장을 위해 필요한 노력과 노력을 기꺼이 기울인다면, 이 작업을 오랫동안 수행할 수 있을 것입니다.
게다가, 데이터 분석은 엄청난 급여를 제공합니다. Glassdoor.com에 따르면 데이터 분석가의 평균 연봉은 약 67,400달러 또는 거의 매달 5620달러이어야 합니다. 우선 엄청난 연봉을 받고, 여러분이 충분히 헌신한다면 훨씬 더 성장할 수 있는 기회는 얼마든지 있습니다.
이 모든 것들이 언급되었듯이, 데이터 분석이 왜 일반적으로 인기 있는 진로인지 이제 더 잘 알 수 있습니다. 쉽지는 않고 실제로 숙달하는 데 많은 시간이 필요하지만, 나중에 받을 수 있는 일은 모든 것을 가치 있게 합니다.
결론들
데이터 분석가가 되는 방법이나 데이터 과학 분야에 어떻게 진출하는 방법을 찾고 있든 간에, 일반적으로 한 가지는 확실한 것입니다. 적절한 교육과 충분한 동기부여 없이는 안정적이고 보수가 좋은 일자리를 찾기가 매우 어려울 것입니다. 경험도 중요하지만 게임 파괴자는 아닙니다. 의욕과 열정을 가지고 있다면 데이터 분석가의 진로에 장애가 되지 않을 것입니다.
기억하세요 – 말하자면, "시대적 흐름에 뒤떨어지지 않도록" 가장 최근의 업계 동향을 조사하는데 항상 시간을 투자하세요. 강좌를 듣고, 강의를 듣고, 온라인 그룹과 세미나에 참여하세요. 데이터 과학에 대해 배우는 데 1분 1초가 걸릴 때마다 그 직업에 점수를 매기고, 그 일을 잘 할 수 있는 기회가 늘어나게 될 것입니다!
이것으로 우리는 이 튜토리얼의 마지막 단계에 도달했습니다. 우리는 직업에 대한 일반적인 정보에서부터 왜 당신이 그것에 관심을 가져야 하는지에 이르기까지 모든 것을 처음부터 다루었습니다. 원하는 것을 찾으셨으면 좋겠고, 앞으로 데이터 분석가 경력을 쌓을 때 이 정보를 활용하시기 바랍니다! 행운을 빌어요.
댓글