데이터 분석가의 요구사항은 무엇인가요?

Ⅰ 데이터 분석을 배우려면 데이터 분석가 시험 신청 조건은 무엇입니까

시험 전에도 주의해야 할 사항: 시뮬레이션 연습 및 선생님이 뭐라고 말씀하실지 상상해 보세요. 질문은 핵심 어휘 질문이나 자기 평가 질문을 통해 스스로 대답해 보세요. 지속적인 연습을 통해 어느 부분을 강화해야 할지 알 수 있을 거라 믿습니다.

Ⅱ 프로젝트 데이터 분석가의 신청 요구 사항은 무엇입니까

인재 인증 기관의 프로젝트 데이터 분석가를 위한 전문 기술 교육 프로젝트의 주최자는 중국 데이터 분석 전문위원회입니다 상공연맹과 산업정보기술부의 교육시험센터. 중앙정부 직속의 다양한 자치단체에 전문인증제도를 구축하는 형태로 책임기관이 존재하며 훈련, 평생교육, 기타 업무를 수행한다.

Ⅲ 빅데이터 분석가 시험 응시 방법

빅데이터 분석가 지원 요건은 다음과 같습니다.

1. 주니어 데이터 분석가:

(1) 대학 학위 이상 또는 통계 업무에 종사하는 인력

(2) 1차 필기 시험, 컴퓨터 기반 시험, 평가를 보고하며 모두 결과를 통과했습니다.

2. 중급 데이터 분석가:

(1) 학사 학위 이상 또는 주니어 데이터 분석 자격증을 보유하고 있거나 관련 업무에 1년 이상 종사한 자.

(2) 중급 필기 시험 및 컴퓨터 기반 시험에 모두 합격합니다.

(3) 중급 ​​실무 응용 능력 평가에 합격합니다.

3. 수석 데이터 분석가:

(1) 대학원 학위 이상 또는 5년 이상 관련 업무에 종사한 자

(2) ) 중간 데이터 분석 교사 자격증을 취득했습니다.

(3) 고급 필기 시험 및 보고서 평가를 통과한 후 Associate Senior Data Analyst 인증서를 취득합니다.

(4) Associate Advanced 인증서를 취득한 후 지원자는 다음 분야에서 일해야 합니다. 전문 분야에서 5년 동안 전문 데이터 분석 논문을 작성하고 변론에 합격하여 수석 데이터 분석가 자격증을 취득했습니다.

(3) 데이터 분석가 요구 사항에 대한 자세한 내용

기술 요구 사항

1. 비즈니스 이해

데이터 분석에 참여하기 위한 전제 조건 업무는 비즈니스를 이해하는 것, 즉 업계 지식, 회사 비즈니스 및 프로세스에 익숙해야 하며, 업계 지식과 회사 비즈니스 배경에서 벗어나면 분석 결과에 따라 자신만의 고유한 통찰력을 갖는 것이 가장 좋습니다. 끈이 없는 연일 뿐이므로 별로 쓸모가 없을 것입니다.

2. 경영의 이해

한편으로는 데이터 분석 프레임워크를 구축하는 것이 요구된다. 예를 들어 분석 아이디어를 결정하려면 마케팅, 경영을 활용해야 한다. 경영 이론에 익숙하지 않으면 데이터 분석 프레임워크를 구축하기 어렵고, 후속 데이터 분석도 수행하기 어렵습니다. 한편, 데이터 분석 결론을 바탕으로 유익한 분석 제안을 제공하는 역할이 있습니다.

IV 2016 데이터 분석가 지원 요건

2016 데이터 분석가 지원 요건 (다음 조건 중 하나를 충족해야 함):

1. 대학 학위 이상, 관련 업계에서 반년 이상 지속적인 실습 및 인턴십 경험이 있는 자(학력증명서 원본 및 사본, 단위증명서 원본 필요)

2. 중공업전문학교 학위를 소지하고 관련 전공(전자상거래, 컴퓨터 및 응용, 통신공학, 전자정보공학 등)을 졸업하고 관련 산업에 종사한 자 1년 이상의 지속적인 실습과 인턴십 경험. 상기 이외의 전공의 경우 해당 업종에서 3년 이상 지속적으로 근무한 경력이 있어야 합니다. (학력증명서 원본, 사본 및 단위증명서 제공)

3. 대학 이상 관련 전공을 공부하는 재학생(자율시험 포함)(위와 동일) 시험에 응시하는 학생은 관련 전공을 2년 이상 이수한 자이어야 합니다. 시험에 응시하는 다른 학생들은 강의 계획서(훈련소 수료증 또는 수료증)에 따라 80시간 이상의 체계적인 교육을 받아야 합니다.

4. 관련 직업 및 기술 자격증을 소지한 사람(증명서 원본 및 사본 제공)이 신청할 수 있습니다.

데이터 분석가 시험 관련 지식:

시험 준비:

데이터 분석가는 산업 정보 기술부 교육 시험 센터에서 제공됩니다. 2014년 8월 기준으로 '데이터분석기초', '정량경영', '정량투자' 3가지 시험이 있으며, 각 과목은 100점입니다. 60점의 합격 점수가 필요합니다.

시험 시간:

1년에 4번의 시험이 있습니다. 매년 3월, 6월, 9월, 12월 중순 정도의 특정 시기로 CPDA Data Analyst 공식 웹사이트 시험 공지를 주의 깊게 살펴보시기 바랍니다.

발급된 인증서:

평가를 통과한 후 학생들은 산업 정보 기술부 교육 시험 센터에서 발급한 "프로젝트 데이터 분석가 직업 기술 인증서"를 받게 됩니다. 중국상공연맹의 데이터 분석전문위원회에서 발행한 '데이터 분석가 자격증'을 확인할 수 있습니다. 아래 그림을 참조하세요

도움이 되길 바랍니다

IV 우수한 데이터 분석가가 되기 위한 요구 사항은 무엇입니까

1. 상사에게: 데이터 요구 사항을 이해합니다 . 핵심은 리더들이 데이터 작업에 대해 어떤 만족/불만족을 느끼는지 파악하는 것입니다. 작은 노트를 사용하여 할당된 작업 수와 해당 작업이 얼마나 긴급한지 적어보세요. 이렇게 하면 매주 얼마나 성취했는지 보고할 수 있습니다. 천천히 한다고 해서 결과가 느려질수록 더 많은 진행 상황을 단계별로 보고해야 합니다. 그렇지 않으면 리더들이 진전을 보지 못하면 새로운 사람을 채용해도 개선이 없을 것이라고 생각하고 원망하게 될 것입니다. 대부분의 비극은 여기서 시작됩니다.

2. 사업부서 레벨업: 사업 배경을 이해하세요. 당연히 비즈니스 프로세스에 점차적으로 익숙해져야 하며, 과거에 어떤 주요 비즈니스 활동이 발생했는지 점차적으로 이해해야 합니다. 이는 분석적 아이디어를 구성하고 질문에 답하는 것과 밀접한 관련이 있습니다. 데이터에 대한 다양한 부서의 태도를 비밀리에 관찰하고 후속 협력을 목표로 할 수 있습니다.

3. 기술 부서 레벨 업: 데이터 프로세스를 이해합니다. 데이터수집-정리-저장-BI개발-유지관리 누가 하고 있고 각 링크별 상황은 어떤지. 모든 것을 명확하게 이해합니다. 앞으로는 자주 같이 일을 하게 되니 자연스럽게 관계가 유지되어야 할 것 같아요.

4. 부하 직원에게(있는 경우): 먼저 자신의 권위를 과시하려고 서두르지 말고, 먼저 기존 데이터 요구 사항(보고서/주제/BI)의 유형과 용도, 부하 직원이 어떤 혼란을 겪고 있는지 이해하십시오. 일상 업무에서. 빵의 맛은 직접 먹어본 사람만이 빵의 맛을 가장 잘 압니다. 상사가 그린 큰 파이에 속지 마십시오. 상황을 더 잘 이해할 수 있도록 풀뿌리 수준의 실제 상황을 더 많이 들어보십시오.

위~~는 소심하게 들리지만 비교적 안전한 발판을 마련하는 방법입니다. 아주 교활한 놈들도 있는데, 회사에 들어오자마자 엄청나게 멋진 알고리즘을 만들어 세상을 멸망시키겠다는 생각으로 "나는 모두를 위해 알파개를 데려온다!"라고 생각하고 들어옵니다. . 아뇨, 세상을 바꾸세요. 이러한 극도로 급진적인 접근 방식은 종종 문제를 야기할 수 있습니다. 대인관계를 먼저 다루고, 상황을 이해한 후 목표한 결정을 내리세요.

Ⅵ 데이터 분석가가 되기 위해서는 어떤 역량이 필요한지

다음으로 각 부분에서 무엇을, 어떻게 배울 수 있는지 이야기해보겠습니다.

데이터 획득: 공개 데이터, 파이썬 크롤러

기업 데이터베이스에 있는 데이터만 건드리고 외부 데이터를 얻을 필요가 없다면 이 부분은 무시해도 된다.

외부 데이터를 얻는 두 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.

첫 번째는 외부 공개 데이터 세트를 얻는 것입니다. 일부 과학 연구 기관, 회사 및 정부에서는 이러한 데이터를 다운로드하려면 특정 웹사이트로 이동해야 합니다. 이러한 데이터 세트는 일반적으로 상대적으로 완전하고 품질이 상대적으로 높습니다.

외부 데이터 요금을 받는 또 다른 방법은 크롤러를 이용하는 것입니다.

예를 들어, 크롤러를 사용하여 채용 웹사이트에서 특정 직위에 대한 채용 정보를 얻고, 대여 웹사이트에서 특정 도시의 대여 정보를 크롤링하고, 가장 높은 순위를 기록한 영화 목록을 크롤링할 수 있습니다. Douban에서 평가를 받고 Zhihu 좋아요 순위, NetEase Cloud 음악 리뷰 순위 목록을 얻으세요. 인터넷에서 크롤링된 데이터를 기반으로 특정 산업, 특정 집단을 분석할 수 있습니다.

크롤링하기 전에 요소(목록, 사전, 튜플 등), 변수, 루프, 함수(링크된 초보자 튜토리얼이 매우 좋음) 등 Python에 대한 몇 가지 기본 지식을 이해해야 합니다. 성숙한 Python 라이브러리(urllib, BeautifulSoup, 요청, scrapy)를 사용하여 웹 크롤러를 구현하는 방법. 초보자라면 urllib, BeautifulSoup으로 시작하는 것을 추천합니다. (PS: 후속 데이터 분석에도 Python에 대한 지식이 필요합니다. 앞으로 발생하는 문제도 이 튜토리얼에서 볼 수 있습니다.)

크롤러를 시작하려면 인터넷에 크롤러 튜토리얼이 너무 많아서는 안 됩니다. 저는 Douban의 웹 크롤링을 추천합니다. 한편으로는 웹페이지 구조가 비교적 단순하고, 다른 한편으로는 Douban은 크롤러에게 비교적 친숙합니다.

기본 크롤러를 마스터한 후에도 안티 크롤러를 처리하려면 정규식, 사용자 로그인 시뮬레이션, 프록시 사용, 크롤링 빈도 설정, 쿠키 정보 사용 등과 같은 몇 가지 고급 기술이 필요합니다. 다른 웹 사이트 제한.

이 밖에도 자주 이용하는 전자상거래 사이트, Q&A 사이트, 리뷰 사이트, 중고 거래 사이트, 데이트 사이트, 채용 사이트 등의 데이터도 모두 좋은 연습 방법이다. 이러한 웹사이트는 매우 분석적인 데이터를 얻을 수 있습니다. 가장 중요한 것은 참조할 수 있는 성숙한 코드가 많다는 것입니다.

데이터 액세스: SQL 언어

Excel이 언급되지 않은 이유가 궁금할 수 있습니다. 10,000개 이내의 데이터를 다룰 때 엑셀은 일반적인 분석에는 문제가 없습니다. 데이터의 양이 많으면 감당하기 힘들겠지만, 데이터베이스는 이 문제를 아주 잘 해결합니다. 그리고 대부분의 회사는 데이터를 SQL 형식으로 저장합니다. 분석가라면 SQL의 작동 방식도 이해하고 데이터를 쿼리하고 추출할 수 있어야 합니다.

가장 전통적인 데이터베이스 도구인 SQL은 대용량 데이터의 저장 및 관리 가능성을 제공하고 데이터 추출 효율성을 크게 향상시킵니다. 다음 기술을 숙달해야 합니다.

특정 상황에서 데이터 추출: 기업 데이터베이스의 데이터는 크고 복잡해야 하며 필요한 부분을 추출해야 합니다. 예를 들어, 필요에 따라 2018년 전체 판매 데이터를 추출하고, 올해 가장 많이 판매된 50개 제품의 데이터를 추출하고, 상하이와 광동 지역 사용자의 소비 데이터를 추출할 수 있습니다. SQL은 다음을 통해 이러한 작업을 완료하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 간단한 명령.

데이터베이스 추가, 삭제, 검색, 수정 : 데이터베이스의 가장 기본적인 작업이지만 간단한 명령어로도 가능하므로 명령어만 기억하면 됩니다.

데이터 그룹화 및 집계, 여러 테이블 간의 연결 설정 방법: 이 부분은 SQL의 고급 작업, 여러 테이블 간의 연결, 다차원 및 다중 데이터 세트를 처리할 때 매우 유용합니다. 때로는 더 복잡한 데이터를 처리할 수도 있습니다.

데이터 전처리: Python(pandas)

우리가 얻는 데이터는 중복, 누락된 데이터, 이상치 등으로 깨끗하지 않은 경우가 많습니다. 데이터를 정제하고 분석에 영향을 미치는 데이터를 처리함으로써 보다 정확한 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

예를 들어 대기 질 데이터의 경우 장비 문제로 모니터링되지 않는 데이터가 많고, 일부 데이터는 반복적으로 기록되고, 일부 데이터는 장비 고장으로 인해 모니터링이 불가능합니다. 예를 들어, 사용자 행동 데이터에는 분석에 의미가 없어 삭제가 필요한 잘못된 연산이 많이 있습니다.

그러면 불완전한 데이터 등 그에 상응하는 방법을 사용하여 처리해야 합니다. 이 데이터를 직접 제거해야 할까요, 아니면 가까운 값을 사용하여 완료해야 할까요? .

데이터 전처리의 경우 팬더 사용법을 배우면 일반적인 데이터 정리를 다루는 데 문제가 없습니다.

마스터해야 할 지식 포인트는 다음과 같습니다.

선택: 데이터 액세스(레이블, 특정 값, 부울 인덱스 등)

누락된 값 처리: 누락된 항목 삭제 또는 채우기 데이터 행

중복 값 처리: 중복 값 판단 및 삭제

공백 및 이상치 처리: 불필요한 공백 및 극단적이고 비정상적인 데이터 지우기

관련 작업: 설명 통계, 적용, 히스토그램 등

병합: 다양한 논리적 관계를 따르는 병합 작업

그룹화: 데이터 분할, 별도 함수 실행, 데이터 재구성

재구성: 신속한 피벗 테이블 생성

확률 이론 및 통계에 대한 지식

데이터의 전반적인 분포는 어떻습니까? 모집단과 표본이란 무엇입니까? 중앙값, 최빈값, 평균, 분산 등 기본 통계를 어떻게 적용하나요? 시간 차원이 있다면 시간이 지남에 따라 어떻게 변합니까? 다양한 시나리오에서 가설 검정을 수행하는 방법은 무엇입니까? 대부분의 데이터 분석 방법은 통계의 개념에서 파생되므로 통계에 대한 지식도 필수적입니다. 마스터해야 할 지식 포인트는 다음과 같습니다.

기본 통계: 평균, 중앙값, 최빈값, 백분위수, 극단값 등.

기타 기술 통계: 왜도, 분산, 표준편차, 유의성 등

기타 통계지식: 모집단 및 표본, 모수 및 통계, ErrorBar

확률분포 및 가설검증: 다양한 분포, 가설검증 과정

기타 확률 이론 지식: 조건부 확률, 베이즈 등

통계에 대한 기본 지식이 있으면 이러한 통계를 활용하여 기본적인 분석을 수행할 수 있습니다. 데이터 지표를 시각적으로 설명하면 어느 것이 상위 100위 안에 있는지, 평균 수준은 무엇인지, 최근 몇 년간의 추세는 무엇인지 등 실제로 많은 결론을 도출할 수 있습니다...

Python 패키지 Seaborn(python 패키지)을 사용하여 이러한 시각적 분석을 수행하면 다양한 시각적 그래픽을 쉽게 그릴 수 있고 유익한 결과를 얻을 수 있습니다. 가설검정을 이해한 후에는 표본지표와 가정된 전체지표 사이에 차이가 있는지 판단하고, 그 결과가 수용 가능한 범위 내에 있는지 검증할 수 있습니다.

파이썬 데이터 분석

어느 정도 지식이 있으신 분들은 아시겠지만 실제로 시중에 파이썬 데이터 분석 서적이 많이 있지만, 하나하나의 두께가 너무 두껍고 학습 저항이 심합니다. 매우 높다. 그러나 사실 가장 유용한 정보는 이 책들의 극히 일부일 뿐입니다. 예를 들어 Python을 사용하여 다양한 사례에 대한 가설 테스트를 구현하면 실제로 데이터를 매우 잘 확인할 수 있습니다.

예를 들어 선형회귀, 로지스틱 회귀 등 회귀분석 방법을 익히면 실제로 대부분의 데이터에 대해 회귀분석을 수행해 비교적 정확한 결론을 도출할 수 있다. 예를 들어 DataCastle의 교육 대회인 "집값 예측"과 "일자리 예측"은 모두 회귀 분석을 통해 구현될 수 있습니다. 이 부분에서 마스터해야 할 지식 포인트는 다음과 같습니다.

회귀 분석: 선형 회귀, 로지스틱 회귀

기본 분류 알고리즘: 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트...

기본 클러스터링 알고리즘: k-평균...

특성 엔지니어링 기본: 특성 선택을 사용하여 모델을 최적화하는 방법

매개변수 조정 방법: 조정 방법 모델 최적화를 위한 매개변수

Python 데이터 분석 패키지: scipy, numpy, scikit-learn 등.

데이터 분석의 이 단계에서는 회귀 분석 방법을 이해하는 데 중점을 둡니다. 기술통계분석을 통해 문제를 해결할 수 있으며, 회귀분석을 통해 확실히 좋은 분석 결론을 얻을 수 있습니다.

물론 연습이 늘어나면서 몇 가지 복잡한 문제에 직면할 수도 있으며, 분류, 클러스터링과 같은 고급 알고리즘을 이해해야 할 수도 있으며, 그런 다음 다양한 문제를 처리하는 방법을 알게 됩니다. 알고리즘 모델은 다양한 유형의 문제에 더 적합합니까? 모델 최적화를 위해서는 특징 추출 및 매개변수 조정을 통해 예측 정확도를 높이는 방법을 배워야 합니다. 이는 데이터 마이닝 및 기계 학습과 비슷합니다. 실제로 훌륭한 데이터 분석가는 주니어 데이터 마이닝 엔지니어로 간주되어야 합니다.

시스템 실습

이때 귀하는 이미 데이터 분석에 대한 기본 능력을 갖추고 있습니다. 하지만 여전히 다양한 사례와 다양한 비즈니스 시나리오를 기반으로 구현해야 합니다. 분석 작업을 독립적으로 완료할 수 있다면 시장에 있는 대부분의 데이터 분석가를 물리칠 수 있을 것입니다.

실제 전투는 어떻게 진행하나요?

위에서 언급한 공개 데이터 세트의 경우 관심 있는 방향으로 일부 데이터를 찾고 이를 다각도로 분석하여 어떤 귀중한 결론을 얻을 수 있는지 확인할 수 있습니다.

또 다른 관점은 자신의 삶과 일에서 분석에 활용될 수 있는 몇 가지 문제를 찾을 수 있다는 것입니다. 예를 들어 전자상거래, 채용, 소셜 분야에서 탐구할 수 있는 문제가 많이 있습니다. 위에서 언급한 네트워킹 및 기타 플랫폼.

처음에는 그 이슈를 그다지 종합적으로 고려하지 않았을 수도 있지만, 경험이 쌓이면서 점차적으로 상위리스트, 평균레벨 등 일반적인 분석 차원은 무엇인지 찾아보게 될 것입니다. , 지역분포, 연령분포, 상관관계 분석, 미래 동향 예측 등 경험이 늘어남에 따라 데이터에 대한 느낌을 가지게 됩니다. 이것이 바로 우리가 데이터 사고라고 부르는 것입니다.

업계 분석 보고서를 보면 훌륭한 분석가들이 어떻게 문제를 바라보고 문제의 차원을 분석하는지 확인할 수 있습니다. 사실 이는 어려운 일이 아닙니다.

기본 분석 방법을 익힌 후에는 DataCastle이 데이터 분석가를 위해 특별히 맞춤화한 세 가지 대회와 같은 일부 데이터 분석 대회에 참가해 점수와 순위를 얻을 수도 있습니다.

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직원 이직 예측 훈련 대회

미국 킹카운티 주택 가격 예측 훈련 대회

베이징 PM2.5 농도 분석 훈련 대회

나무를 심습니다. 가장 좋은 때는 10년 전이고, 두 번째로 좋은 때는 지금입니다. 지금 바로 데이터세트를 찾아 시작해 보세요! !

Ⅶ 데이터 분석가의 입학 요건은 무엇인가요?

직무 요건:

1. 대학 학위 이상 및 통계 관련 업무에 반년 이상 종사한 자 경험

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2. 사무용 소프트웨어 사용에 능숙하고, Excel 표 기능을 숙지하고 사용하며, 강력한 데이터 통계 및 분석 능력을 갖추고 있습니다.

3. 성실함 업무에 적극적이며 업무에 대한 책임감이 강합니다. 집단적 정체성이 강하고, 전문성을 갖춘 팀워크 정신을 가지고 있습니다.

Ⅷ 데이터 분석가는 어떤 일을 하며, 애플리케이션 요구 사항은 무엇입니까?

빅데이터 소스 시대의 요구 사항에 적응하고 형식화, 전문화를 강화하기 위해 데이터 분석가가 여기에 있습니다. 데이터 전문화 분석인재팀 구성은 우리나라 데이터 분석가의 전문적 자질과 능력 수준을 더욱 향상시켜 관련 국가 부처 및 위원회에서 발표하고 시행하고 있습니다. 방대한 산업 데이터와 과학적인 계산 도구를 활용하여 투자 및 운영 프로젝트의 미래 수익과 위험을 과학적이고 합리적으로 분석하여 과학적이고 합리적인 의사결정을 위한 기반을 제공합니다.

지원자격에는 제한이 없습니다.

Ⅸ 데이터 분석가는 주로 어떤 일을 하나요?

업계 데이터를 수집, 분류, 분석하고 이를 기반으로 업계 조사, 평가, 예측을 전문적으로 수행합니다.

인터넷 자체는 데이터 수집, 구성 및 연구에 혁명적인 돌파구를 가져온 디지털 및 대화형 특성을 가지고 있습니다. 과거에 "원자 세계"의 데이터 분석가는 연구 및 분석을 지원하는 데이터를 얻기 위해 더 많은 비용(자금, 자원 및 시간)을 소비해야 했습니다. 데이터의 풍부함, 포괄성, 연속성 및 적시성은 인터넷보다 훨씬 나빴습니다. 연대.

전통적인 데이터 분석가에 비해 인터넷 시대의 데이터 분석가가 직면하는 문제는 데이터 부족이 아니라 데이터 과잉이다. 따라서 인터넷 시대의 데이터 분석가는 효율적인 데이터 처리를 수행하기 위해 기술적 수단을 사용하는 방법을 배워야 합니다. 더 중요한 것은 인터넷 시대의 데이터 분석가는 데이터 연구 방법론에서 지속적으로 혁신하고 획기적인 발전을 이뤄야 한다는 것입니다.

업종별로 보면 데이터 분석가의 가치는 비슷하다. 뉴스 출판 산업에 있어서는 어느 시대를 막론하고 미디어 사업자가 독자의 상황과 변화하는 추세를 정확하고 상세하며 시의적절하게 이해할 수 있는지 여부가 미디어의 성공과 실패의 열쇠입니다.

(9) 데이터 분석가 요구 사항에 대한 자세한 내용

데이터 과학자라는 직업에 대한 정의는 다소 광범위합니다.

데이터 과학자라고도 불리는 이 분야의 다양한 회사에서 수행하는 작업은 매우 다를 수 있습니다.

일부는 기계 학습 및 모델링에 중점을 두고 일부는 데이터 분석에 중점을 둡니다. 일부는 데이터 과학자라고 불리며 소프트웨어 엔지니어(SWE)와 유사한 많은 일을 수행합니다. 일부는 짧고 플랫하며 빠른 스타일을 갖춘 제품에 편중되어 있습니다. 일부 연구는 좀 더 장기적으로 진행되어 1~2년 또는 그 이상에 걸쳐 효과를 조사합니다.

데이터 분석의 궁극적인 목표는 데이터 분석을 통해 제품 개선을 이끌어내는 능력입니다. 어떤 측면에서든 기술은 궁극적으로 이러한 목적을 달성해야 합니다.

Ⅹ 프로젝트 데이터 분석가의 지원 요건은 무엇입니까

대학 학위 이상은 데이터 분석 관련 업무에 2년의 경험이 필요합니다.

학사 학위 이상, 직접 등록할 수 있습니다.

프로젝트 데이터 분석가는 시험 및 교육과 통합되어 있습니다. 시험에 응시하기 전에 교육에 참여해야 합니다.

이제 프로젝트 데이터 분석가가 되었습니다. 데이터 분석가로 이름 변경