데이터 애널리스트 DA
역할:
데이터 애널리스트의 역할은 경영진을 비롯한 여러 이해관계자가 데이터를 올바르게 이해하고 데이터에서 가치를 발굴하도록 도와주는 것이다. 이를 통해 기업이 현재 속한 상황을 정확하게 진단할 뿐만 아니라 앞으로 나아갈 방향을 제시한다.
DA는 보통 대용량의 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하는 역할을 한다. 인사이트 도출은 데이터 마이닝 기술을 이용하여 큰 규모의 데이터에서 새로운 정보를 도출하는 작업을 의미한다. -> 지표 개발 & 보고서로 정리
데이터와 그 의미를 다른 직원들도 이해할 수 있도록 정리하는 일
업무에 필요한 지식 및 스킬:
데이터 분석과 머신러닝 모델링을 직접 담당하는 데이터 사이언티스트와 같이 모델링을 완벽하게 이해하고 있지 않더라도 데이터 분석 기법과 통계에 관련된 기초적인 지식을 갖춰야 한다.
데이터 준비와 기초적인 분석을 위한 SQL, 엑셀, 기초 코딩 능력 그리고 데이터 분석 소프트웨어와 데이터 시각화 도구를 자유롭게 다룰 수 있는 능력도 중요하다.
많은 사람들 앞에서 누구나 쉽게 이해할 수 있는 시각화 자료를 활용해 설득력 있게 발표할 수 있어야 한다.
기업 내의 다양한 팀과 소통하기 때문에 불필요한 오해와 마찰을 최소화할 수 있는 원활한 소통 능력이 필요하다.
프로그래밍 언어 : SQL, 파이썬
데이터 시각화 도구 : 구글Analytics(GA) , Power BI, Tableau 등
기타 : DL 과 DM에 대한 기본 지식 , 통계적 가설 검정 스킬, 보고서 작성 능력
업무예시
- 고객 그룹화
- A/b 테스트 설계 및 수행
- 서비스/프로덕트별 지표 개발 ex) 대쉬보드
데이터사이언티스트 DS
역할 :
DS는 통계, 머린러닝, 최적화 등 다양한 기술을 이용하여 주로 데이터에 기반한 서비스를 개발하거나 수익 향상을 등을 위한 의사결정을 도출하 일을 한다.
업무 예시 :
- 기존 고장 이력을 바탕으로 고장 시점을 예측하는 모델을 개발하여 고장 나기 전에 수리하도록 제언
- 최대 수익을 위한 생산량 결정
- 이상 신호 판단
프로그래밍 언어 : 파이썬, R, SQL
기타 :
- DL & ML, 통계적 분석 역량, 수학적 최적화 역량 ※가볍게 이해하는 정도가 아닌 A-Z 까지 할 수 있을 정도의 깊은 이해와 경험이 있어야 한다
- 높은 수준의 지식과 경험이 필요한 만큼 회사에서도 석 박사 출신을 뽑는 경향이 있다.
참고 서적 : '빅데이터 커리어 가이드 북'
참고링크 : https://gils-lab.tistory.com/18
댓글