데이터분석 은 비즈니스, 금융, 형사 사법, 과학, 의학 및 정부와 같은 산업에서 가장 수요가 많은 직업 중 하나 입니다. 데이터분석 기술에 대한 이러한 요구는 데이터 과학과 기계 학습이 더 나은 세상을 변화시키기 위해 발전함에 따라 직업 시장을 계속 혼란에 빠뜨리고 있습니다.
대부분의 Data Analysist 의 역할에는 일반적으로 데이터 추출, 분석, 해석 및 시각화가 포함됩니다. 하지만 데이터분석 분야에서 두각을 나타내기 위해서는 이외의 기술들이 있어야 합니다.
이미 이러한 기술 중 일부를 가지고 있을 수도 있고, 새로운 것일 수도 있습니다. 어느 쪽이든 데이터분석 기술을 향상시키기 위해서는 몇 가지 옵션이 있습니다. 이러한 옵션들을 익힌다면 데이터분석과 관련된 직업을 구하는 데에 플러스 요인으로 작용할 것임을 확신합니다.
초보자가 성공하기 위한 데이터분석 기술
이번 포스팅에서는 Data Analysist 가 갖추어야 할 기본적인 분석 기술에 대해 논의해 보고자 합니다. 초급 수준의 Data Analysist 와 관련된 모든 필수 기술을 자세히 알아보고, 기술을 더욱 발전시키기 위해 배워야 할 지식에 대해 알아 보겠습니다.
데이터베이스 (SQL and NoSQL)
Data Analysist 는 데이터베이스에 저장된 데이터를 추출하고 분석할 수 있어야 합니다. 회사마다 다른 데이터베이스 관리 시스템을 사용합니다. 기본 지식이 늘어남에 따라 데이터베이스 작동 방식을 깊이 이해하는 것이 매우 유용할 수 있습니다. 데이터 분석가 인터뷰에서 SQL 및 NoSQL 데이터베이스에 대한 질문에 직면하게 됩니다. 또한 프로젝트에 대한 데이터를 수집하고 수집하기 위해 데이터베이스 지식을 입증해야 합니다. 필수 개념을 학습하면 분석을 수행하기 위한 분석 기술을 습득하는 데 도움이 됩니다.
SQL
SQL은 프로그래밍이나 컴퓨터 과학에 대한 배경 지식이 없더라도 배우기 쉽습니다.
데이터 분석가는 다양한 데이터분석 작업을 처리하기 위해서는 기본적으로 아래의 작업을 수행할 수 있는 SQL 쿼리를 작성할 수 있어야 합니다.
- SQL의 기본 사항
- 데이터 추출, 테이블 조인, 집계 수행 방법
- 문제를 해결하기 위한 데이터 필터링, 정렬 및 요약 방법
- 하위 쿼리, 임시 테이블 및 윈도우 함수를 사용하여 보다 복잡한 분석 및 조작을 수행하는 방법
NoSQL
NoSQL 데이터베이스는 유연한 스키마 요구 사항과 최신 데이터 아키텍처로 인해 SQL을 통해 빅 데이터를 처리하는 데 적합합니다.
MongoDB, Cassandra, ElasticSearch, Amazon DynamoDB 및 HBase와 같은 NoSQL 데이터베이스는 수백 가지의 다양한 데이터 소스와 통합될 수 있습니다.
비관계형 데이터베이스에서 다양하고 복잡한 데이터분석 작업을 수행할 수 있는 고도의 장비를 갖추어야 합니다. 따라서 다양한 NoSQL 데이터베이스의 기본 개념을 먼저 배운 다음 프로그래밍을 포함한 데이터분석 도구에 익숙해져야 합니다.
그리고 아래와 같은 내용들을 배워야 합니다.
- 문서 기반 데이터베이스
- key-value 데이터베이스
- 와이드 컬럼 기반 데이터베이스
- 그래프 기반 데이터베이스
통계학
통계는 데이터 패턴을 캡처하고 변환하는 정교한 데이터 과학 모델 및 머신 러닝 알고리즘의 핵심입니다. 데이터분석에서 통계적 방법의 적용은 주로 데이터로부터 결론 도출, 설명, 분석 및 추론을 포함합니다. 기술 및 추론 통계에 대한 확고한 기반을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
- 통계 공식과 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 데이터 내의 패턴, 관계 및 추세 식별
- 통계 기법을 사용하여 대량의 정형 및 비정형 데이터를 수집하고 분석하여 실행 가능한 인사이트 도출
- 분석에 대한 논리적 오류, 오류 및 편향을 피하고, 정확하고 신뢰할 수 있는 결과 제공
프로그래밍
Python 및 R과 같은 통계 프로그래밍 언어를 사용하면 대규모 데이터 세트에 대한 고급 데이터분석 및 예측 분석을 수행할 수 있습니다.데이터 분석가는 대규모 데이터 세트를 보다 효율적으로 정리, 분석 및 시각화하기 위한 프로그래밍 기술이 필요합니다. 두 프로그래밍 언어 모두 데이터 정리, 래글링 및 분석 작업을 훌륭하게 수행합니다.
Python
Python은 배우기 쉽고 데이터 분석가, 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어가 널리 사용하는 언어입니다.
데이터 정리, 준비, 분석, 탐색 등을 위한 기능을 제공하는 라이브러리 작업에 정통해야 합니다.
기본적으로 아래 패키지를 다룰 줄 알아야 합니다.
- Numpy 및 SciPy: 기초 과학 컴퓨팅
- Pandas: 데이터 조작 및 분석
- Matplotlib: 플로팅 및 시각화
- StatsModels: 통계 모델링, 테스트 및 분석
- Seaborn: 통계 데이터 시각화용
R
R 프로그래밍은 통계 컴퓨팅 또는 그래픽에 사용되는 오픈 소스 언어입니다. 통계 분석 및 데이터 마이닝에 적합합니다.
R 프로그래밍은 여러 측면에서 확장성, 성능, 통합 등을 기반으로 데이터분석에 조금 더 적합한 언어입니다.
데이터분석 및 통계 모델링에 널리 사용되고 있습니다.
기본적으로 다음 패키지를 다룰 줄 알아야 합니다.
- RMySQL 및 RSQLite: 데이터베이스에서 데이터를 읽고 분석하기 위해 데이터베이스 드라이버를 사용하기 위한 패키지
- stringr: 문자열 및 정규식과 함께 작동하는 도구 사용
- dplyr: 데이터 세트 요약, 연결 및 재정렬을 위한 함수 생성 및 사용
- lubridate: 다양한 기간의 날짜와 시간 형식 데이터 사용
- ggplot2: 플롯과 그래픽 생성
- rgl: 시각화의 일부를 회전하고 확대, 3차원 대화형 시각화 활성화
- randomForest: 비지도 학습용 ML알고리즘
- carrot: 훈련, 분류 및 회귀 모델용
- shiny: 웹 앱 생성용
- ggmap: 공간 데이터용으로 ggplots과 통합
- xts: 시계열 데이터 세트 작업용
- XML: XML 문서 작업용
ETL(데이터 추출, 변환 및 로드)
프로젝트 작업을 할 때 데이터 분석가는 비즈니스 문제를 해결하기 위해 예측 분석을 위해 기계 학습 모델을 훈련시킵니다. ETL 프로세스는 모델 개발을 지원합니다.
추출, 변환, 로드에는 세 가지 고유한 프로세스가 있습니다.
- 추출(Extraction): 데이터 분석가는 선택한 소스에서 관계형 데이터베이스, XML, JSON 등과 같은 여러 형식의 원시 데이터를 추출합니다.
- 변환(Transformation): 이 프로세스에는 데이터를 데이터베이스에 로드하기 전에 데이터를 표준화, 정리, 매핑 및 보강하는 작업이 포함됩니다.
- 로딩(Loading): 이 마지막 프로세스에는 다른 이해 관계자가 사용할 수 있도록 분석 또는 공유를 위해 데이터를 전달하는 작업이 포함됩니다.
기본 수학
데이터 분석가는 여러 데이터 소스 또는 데이터베이스에서 데이터를 통합하기 위해 추출, 변환 및 로드 프로세스를 자동화하는 ETL 도구에 대한 지식을 가지고 있어야 합니다.
필수 수학 지식은 데이터 분석가에게 매우 중요합니다. 선형 대수와 미적분학은 데이터분석에 자주 사용됩니다.
- 선형 대수학은 벡터, 행렬 및 텐서 작업을 지원하는 예측 분석을 위한 머신 러닝에 응용하기 위해 알고 있어야 하는 기본 지식입니다.
- 미적분학은 함수를 예측하고 목표를 달성하기 위해 알고리즘을 훈련시키는 함수를 구축하는 데 사용됩니다.
필수 수학 기술은 복잡한 문제를 해결하는 데 유용합니다. 데이터분석이 주요 업무인 대부분의 회사는 통계, 그래프, 대수, 확률, 최적화 기술 등에 대한 지식이 필요합니다.
기계 학습(Machine Learning)
기계 학습은 데이터 과학에서 정확한 예측을 위해 매우 중요합니다. 보다 강력한 의사 결정을 장려하기 위해, 그리고 더 나은 통찰력을 생성하기 위해 데이터분석 프로세스를 지원합니다. 기계 학습 개념, 알고리즘 및 도구에 대한 기본적인 이해가 있어야 합니다. 데이터 분석가는 데이터를 요약하고, 예측적인 결과를 제공하는 예측 분석 솔루션을 구축하는 방법을 알아야 합니다. 이러한 솔루션은 기존 데이터를 사용하여 개발되어 향후 데이터에서 결과를 생성합니다. 데이터 분석가는 다음을 포함하여 광범위한 ML 알고리즘을 이해해야 합니다.
- 지도 학습 알고리즘
- 비지도 학습 알고리즘
- 강화 학습(금융용)
데이터 시각화
데이터 시각화는 데이터 분석가가 데이터를 사용하는 방식에 혁신을 가져왔습니다. 데이터 분석가는 눈길을 끄는 흥미로운 차트와 그래프를 사용하여 비즈니스 의사 결정권자가 한 눈에 볼 수 있도록 명확하고 간결한 방식으로 조사 결과를 제시합니다. 데이터는 금이며, 그 가치를 평가하기 위해 빅데이터는 기계 학습과 결합되어 데이터의 가치를 밝히는 예측 분석을 생성합니다. 그것은 단순한 스킬이 아니라 깊이 있는 기술 연구에 뿌리를 두고 있습니다. 또한 기술 지식이 충분하지 않은 사람도 이해할 수 있는 방식으로 조사 결과를 설명할 수 있어야 합니다. 데이터 분석가를 위한 이러한 최고의 데이터 시각화 기술에는 다음이 포함됩니다.
- 대규모 데이터 세트 작업 능력
- 비판적 사고와 통계적 직관
- 대상 고객, 인구통계 및 관심 분야에 대한 이해
- 관심을 유지하기 위한 요소를 포함한 명확하고 간결한 언어 사용
- 데이터 스토리텔링
- 데이터 시각화 도구
이러한 데이터 시각화 도구는 데이터 분석가의 효율성을 높일 수 있습니다.
- Tableau: Tableau는 업계 표준 분석 도구로 간주됩니다. 배우기 쉽고 깨끗하고 직관적인 사용자 인터페이스가 있습니다.
- QlikView: QlikView는 가이드 분석 애플리케이션 및 대시보드를 개발할 수 있는 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어입니다.
- Datawrapper: 다양한 컨텍스트에서 차트, 지도 및 테이블을 만드는 데 사용할 수 있는 온라인 데이터 시각화 도구입니다. 사용하기 쉽고 매우 사용자 친화적입니다.
- PowerBI: 보고, 셀프 서비스 분석 및 예측 분석에 적합합니다.
- Plotly: 짧은 시간에 데이터 세트의 시각화를 생성할 수 있습니다. 사용하기 쉽고 아름다운 그래프, 차트 및 지도를 만들 수 있습니다.
- Sisense: 광범위하고 유익한 대시보드를 생성하여 데이터를 더 잘 이해할 수 있습니다.
- Excel: 다양한 목적으로 통계, 과학 및 경제 데이터를 분석할 수 있습니다.
데이터 분석가에게는 이러한 데이터 시각화 도구로 작업하는 방법을 배우는 것이 중요합니다.
결론
데이터 분석가가 되기 위해서는 앞에서 설명한 7개의 기본 지식을 익히고 있어야 합니다. 이러한 기술을 구축할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 교육 코스, 서적 및 기타 무료 리소스를 활용하는 것이 정말 도움이 될 수 있습니다. 다양한 원천을 활용해서 7개의 기본 지식을 마스터하는 것을 적극 추천합니다.