데이터 애널리스트가 되기 위해 갖춰야 할 조건

데이터 분석가(Data Analyst)라고 들어보셨나요? 다양한 데이터를 수집, 정제, 분석하고 그 결과를 해석하여 유용한 정보와 인사이트를 제공하는 전문가를 말합니다. 데이터 분석가가 되려면 어떤 역량들을 보유해야 하는지 소개합니다.

 

권현욱(엑셀러) | 아이엑셀러 닷컴 대표 · Microsoft Excel MVP · Excel 솔루션 프로바이더 · 작가

 

(이미지: 아이엑셀러 닷컴)

 

※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.

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• 원문: Technical Skills Required to become a data analyst
• URL: https://medium.com/mr-plan-publication/technical-skills-required-to-become-a-data-analyst-dde2e531ca2d

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1. Microsoft Excel (+ Google Sheets)

• 참조(vlookup, xlookup, hlookup 및 그 사용 사례)
• 피벗 테이블, 피벗 차트
• 파워 쿼리, 파워 피벗
• 조건부 서식
• 다양한 차트 및 서식 지정
• 기본 VBA / 매크로
• 주요 Excel 함수/수식(텍스트, 숫자, 논리 함수)

 

2. SQL (+ RDBMS)

• 데이터베이스 기본 사항(기본 키, 외래 키, 관계, 카디널리티 등)
• DDL, DML 문(일반적으로 사용되는 문)
• 기본 선택 쿼리(단일 테이블 쿼리)
• 조인 및 유니온(다중 테이블 쿼리)
• 하위 쿼리 및 CTE
• Window function(순위, 밀도 순위, 행 번호, 리드, 지연)
• 뷰 및 저장 프로시저
• SQL Server/MySQL/PostGreSQL(모든 RDBMS)
• SQL에 대한 전체 로드맵

 

3. Power BI (+ Tableau)

• 파워 쿼리, 파워 피벗(데이터 정리 및 모델링)
• 기본 M 언어 및 중급 DAX 함수
• 필터 및 행 컨텍스트
• 측정값 및 계산된 열
• 데이터 모델링 기본 사항(모범 사례 포함)
• 차트/시각 자료의 유형(및 사용 사례)
• 북마크, 필터/슬라이서(버튼/페이지 탐색 만들기용)
• 고급 도구 설명, 드릴스루 기능
• Power BI 서비스 기본 사항(일정 새로 고침, 라이선스 유형, 작업 영역 역할 등)
• Power BI 인터뷰 질문

 

4. 파이썬 (+ R)

• Python 기본 구문
• Python 라이브러리/IDE(주피터 노트북)
• Pandas
• Numpy
• Matplotlib
• Scikitlearn

이 중 3가지 도구를 조합하여 초급 직무를 익힌 다음, 취업 후 4번째 도구로 업스킬링할 수 있습니다(예: Excel + SQL + Power BI/ Tableau + Python/ R).

 

 

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