다른 데이터 분석가는 무엇입니까?

컨설팅, 대기업 근무, 교육 및 연구의 네 가지 데이터 분석 작업이 있습니다. 데이터 분석가는 복잡한 소프트웨어를 사용하여 패턴, 추세를 찾고 보고서를 작성합니다. 회사 또는 기관에서 수집 한 거래 데이터를 사용하여 분석은 다른 데이터 모델, 가정 시나리오, 예측, 예측 및 회귀 분석을 생성 할 수 있습니다. 이 모든 작업은 기관 또는 고객의 의사 결정을 지원하는 데 사용됩니다. 데이터 분석 작업은 금융 부문에만 국한된 것이 아니라 거의 모든 산업 및 부문에서 이용 가능합니다.

데이터 분석가 자격을 갖추려면 최소 학사 학위 또는 3 년 학위가 필요합니다. 이 학위는 수학, 데이터 관리, 정보 처리 또는 관련 연구 분야가 될 수 있습니다. 학업 자격이 높을수록 더 많은 기회가 제공됩니다.

직접 고용에서 독립 계약자로의 추세가 멀어지면서 데이터 분석 컨설턴트가 증가했습니다. 이 컨설턴트는 특정 고객과의 장기 계약입니다. 계약에는 데이터 모델 작성 또는 데이터 분석 보고서 해석에 대한 조언 및 전문 지식 제공이 포함될 수 있습니다.

가장 일반적인 데이터 분석 작업 소스는 대기업 및 기관입니다. 데이터 분석가를 사용하는 다양한 산업이 있습니다. 강력한 컴퓨터 및 전사적 시스템의 도입으로 이러한 전환이 가능해졌습니다. 회사는 이제 고객의 거래에 대한 방대한 데이터 세트를 보유하고 있으며 분석을 수행하여 서비스 및 수익성을 개선하는 방법을 배울 수 있습니다. 회사는 복잡한 소프트웨어 제품 및 도구를 포함하여 필요한 모든 도구 및 리소스를 제공합니다.

데이터 분석 작업은 지역 사회 또는 직업 대학에서 강의에서 찾을 수 있습니다. 강의 주제에는 간단한 통계, 기본 데이터 모델링, 특정 분석 소프트웨어 사용 또는 모델 배후 개념 설명이 포함될 수 있습니다. 효과적인 강사가되기 위해 많은 사람들이 성인 교육 자격증 프로그램을 이수합니다. 성인을 가르치는 가장 효과적인 방법을 배우는 것은이 직업 전환에 큰 도움이 될 수 있습니다.

패턴, 추세 및 관련 문제에 대한 연구는 데이터 분석에서 큰 탐구 영역입니다. 이러한 유형의 직책은 일반적으로 통계, 데이터 관리 또는 관련 분야에서 대학원 수준의 대학 교육이 필요합니다. 개인 실습 또는 산업에서의 추가 경험은 데이터에 대한 컨텍스트와 클라이언트와의 연결 지점을 제공하므로 매우 유용합니다.

데이터 분석가 직업에서 가장 큰 만족을보고하는 사람들은 문제 해결과 독립적 인 작업을 즐깁니다. 이러한 유형의 작업에는 일반적으로 대인 관계 의사 소통이 거의 없습니다. 숫자, 소프트웨어 프로그램 및 기타 분석가와 함께 작업하는 것이 가장 일반적인 작업 환경입니다.