Data Analyst

https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science/wiki/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D%EA%B0%80

GitHub - Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science: 데이터 사이언스를 공부하고 싶은 분들을 위한 글

 

뭔가 하나의 거대한 로드맵을 얻은 느낌.

대학원을 준비하던 나에게.. 갑자기 머리를 한 대 얻어맞은것같은 느낌을 줌.

(데이터분야는 내가 워낙 문외한이다보니 늘 머리를 맞는 듯 하다..)

 

이걸 보니 내가 데싸를 할지 da를 할지 진짜 결정을 해야겠다는 생각이 든다.

1) da와 ds 공고를 찾아 직무를 분석 (필요 기술, 역량)

2) 필요 tool과 석사 필수가 요구되는지 찾기

3) 분야(금융, OTT, 소셜미디어) 탐색

 

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대학원에 진학하지 않고도 가능해보이긴 한다. 취성패나 부트캠프로 할 수 있겠지만 지식의 깊이가 다르겠지..

지금 준비하는대로 연대 정보대학원을 목표로 준비하면 될 듯 하다.

 

 

필요 역량 (진짜 대표적)

1. SQL
2. 통계 모델링
3. 데이터 마이닝
4. 데이터 시각화: BI(Business Intelligence) ex) Tableau(태블로)

 

 

실제 업무 사례

1) 문제 정의

2) 데이터 수집 및 전처리

3) 데이터 탐색 및 분석

4) 결과 공유

 

 

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데이터 애널리스트 취준생에게 조언  by <빅데이터 커리어 가이드북>

 

1. 본인이 취업하고자 하는 회사와 팀의 도메인 지식을 갖춰라.

ex) 카지노 게임을 만드는 회사에 취업하고 싶다면 실제 카지노 게임을 어떻게 진행하는지 알아야 한다.

 

2. 시각화 도구를 잘 다뤄야 한다.

시각화를 적용한 학교 프로젝트 내용이나 대시보드를 만들어 본 경험, 이력서에 많이 등장함

경험이 없다면 오픈 데이터를 활용해 시각화 도구 등으로 다양한 형태의 그래프를 그려 보거나 대시보드를 만드는 연습을 해라.

태블로 사의 온라인 챌린지 프로그램 '메이크오버 먼데이(Makeover Monday)'를 추천.

매주 특정 데이터가 제공되고 전 세계 어느 누구나 이 데이터를 활용해 효율적인 시각화 아이디어를 생각해내고 시각화하는 프로그램

 

3. 실무자를 이해하고 돕는 입장이므로 원활한 소통 능력을 갖추는 것이 중요

난해한 요구사항이 들어왔을 때 실무자가 정말 원하는 것이 무엇인지 대화로 그 속뜻을 파악하거나 반영하기 어려운 것을 요청할 때 그 이유를 명확히 설명하고 요구사항을 대체할 수 있는 방안을 생각해 전달해야함