[데이터 분석 입문] 데이터 분석가 직무 분석

[ 데이터 분석 입문 ]
기간: 5/28 ~6/5
강의: 데이터 전처리&시각화 (총 4강)
         데이터 리터러시 (총 1강) 

데이터 분석가의 유형 

비즈니스 분석가 (BA)

• 목적: 비즈니스 문제 해결 및 의사결정 지원
• 주요 업무: 프로세스 개선, 비즈니스 모델 분석, 요구 사항 관리 등

프로덕트 분석가 (PA)

• 목적: 제품이나 서비스 성과 평가 및 개선 
• 주요 업무: 사용자 행동 분석, A/B 테스트, 사용자 경로 분석 등

BI 분석가

• 목적: 기업 내부 데이터를 시각화하여 의사 결정에 필요한 정보 제공
• 주요 업무: 대시보드 구축(Tableau, Power BI 등 BI 도구 사용), 데이터 시각화 및 보고서 작성

데이터 분석가 (DA)

• 목적: 정형 데이터를 분석하여 기업의 의사결정 지원
• 주요 업무: 데이터 수집·정제·시각화, 보고서 작성 (SQL, Excel 등 사용)

 데이터 사이언티스트 (DS)

• 목적 : 예측, 패턴 발견, 복잡한 분석을 수행하여 비즈니스 문제 해결
• 주요 업무: 통계, 머신러닝, 딥러닝 등의 기술을 사용해 A to Z 데이터 분석 (데이터 수집, 전처리, 모델링, 평가 및 해석)

 

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📝 숙제

데이터 분석가 채용 공고 스크랩 하기

- 2025.05 기준 최근 제조업 분야에서 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트를 모집하는  채용공고를 스크랩 해보았다.

도쿄일렉트론코리아 – Data Scientist 경력 / LG에너지솔루션 – R&D 신입 (제조지능화/DX)

 

(주)앰버로드 – Data Scientist 경력 / 현대모비스 – Data Scientist 체험형 인턴

현대오토에버 – Data Engineer 신입

 

🔎 자주 나오는 키워드 

• Python, SQL: 거의 필수로 요구하는 역량
• 데이터 전처리, 시각화: 시각화 도구(Tableau, Power BI 등) 사용 경험 
• 머신러닝, 딥러닝: AI 모델 개발 경험, 딥러닝 라이브러리(PyTorch, TensorFlow) 활용 능력 
• 프로젝트 경험: 실제 제조 데이터를 사용하여 문제 정의~결론 도출까지의 프로세스 경험 
• 도메인 지식 : 제조업 도메인 지식, 산업별 데이터 이해 
• 소프트 스킬: 협업/ 커뮤니케이션 능력, 문제해결 능력, 논리적 사고
• 학위/전공: 통계, 컴퓨터공학 등 관련 전공과 석사 이상 학위가 우대되는 경우가 많음 

-> 완성도 높은 프로젝트를 진행해서 포트폴리오로 남기는 것이 중요할 것 같다 !

-> 협업하는 과정에서 소프트 스킬에 대한 부분도 자세하게 기록해 놔야겠다. 

-> 채용 절차에 코딩테스트가 있는 회사도 있어서 매일 코드카타를 열심히 풀어야겠다. 

-> 기회가 된다면 논문을 작성해 보거나 Kaggle, Dacon 등의 대회에도 참여해 봐야겠다. 

 

💬 데이터 분석가 중에서 현재로서는 데이터 사이언티스트에 가장 관심이 있다. 데이터를 활용해 미래를 예측한다는 점이 매력적으로 다가왔고, 프로젝트성으로 목표를 하나하나씩 해결해 나가는 업무 방식이 나의 성향과 맞다고 느꼈다.