데이터 분석가가 되는 단계별 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

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데이터 분석

대상자

- 초보자 및 중급자 데이터 분석가

- 데이터 분석, 데이터 시각화, 기계 학습에 관심 있는 개발자

- 기초부터 전문가까지의 기술 스택 구축에 도움

핵심 요약

• 데이터 분석의 기초는 수학/통계, 엑셀, Python, SQL 등 기술 스택의 체계적 학습
• 데이터 준비 및 시각화는 분석의 핵심 단계로, Power BI/Tableau 활용 필요
• 기계 학습은 선택적 고급 스킬로, 예측 및 추천 시스템 구축에 기여

섹션별 세부 요약

1. 수학/통계 (Math & Stats)

• 데이터 분석의 논리적 기초 제공
• 확률, 통계, 회귀 분석 등 핵심 개념 이해
• 데이터 기반 의사결정에 필수적

2. 엑셀 (Excel)

• 데이터 탐색 및 기본 분석의 첫 번째 도구
• Pivot Table, 데이터 정리 기능 활용
• 데이터 분석의 기초를 다지는 필수 스킬

3. Python

• 데이터 처리, 분석, 자동화에 사용
• Pandas, NumPy 등 라이브러리 활용 필수
• 데이터 워angling(처리) 및 고급 분석 가능

4. SQL & 데이터베이스

• 데이터 추출 및 조작의 핵심 도구
• SELECT, JOIN 등 쿼리 작성 능력 중요
• 관계형 데이터베이스 이해 필요

5. 탐색적 분석 (Exploratory Analysis)

• 데이터에서 트렌드 및 숨은 패턴 탐색
• 시각적 도구 및 통계적 방법 활용
• 데이터의 품질 및 특성 파악

6. 데이터 준비 (Data Preparation)

• 데이터 정제 및 변환을 통해 분석 가능 상태로 만듦
• 결측치 처리, 중복 제거, 데이터 형식 통일 필요
• 정확한 분석을 위한 필수 단계

7. 데이터 시각화 (Data Visualization)

• Power BI/Tableau 등 도구로 데이터 스토리텔링
• 시각적 요소를 통해 복잡한 데이터 간결히 전달
• 사용자 친화적인 시각화 설계 능력 중요

8. 기계 학습 (Bonus)

• 예측, 추천 시스템 구축을 위한 선택적 스킬
• Scikit-learn, TensorFlow 등 라이브러리 활용
• 데이터 분석의 고급화에 기여

9. 데이터 스토리텔링 (Data Storytelling)

• 데이터 자체보다 스토리가 변화를 이끌어냄
• 시각화와 결합한 설득력 있는 보고서 작성
• 결론과 인사이트를 명확히 전달

결론

• 데이터 분석의 핵심은 기초부터 체계적으로 습득한 후, 시각화와 스토리텔링을 결합한 종합적 접근
• Python과 SQL을 기반으로 데이터 준비 및 분석을 수행한 후, Power BI/Tableau로 시각화를 완성
• 기계 학습은 선택적 고급 스킬로, 분석의 범위를 확장