인공지능(AI) 데이터 애널리스트가 되는 방법

데이터 분석 분야는 끊임없이 진화하고 있으며, AI 기술이 데이터 분석가(Data Analyst)가 사용하는 도구 및 프로세스에 점점 더 통합되면서 핵심 기술과 도구를 이해하는 것이 필수적이 되어 가고 있습니다. SQL과 Excel, Python과 R 등 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 도구와 기술, 경력 등을 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: How to become an AI data analyst in 2024
• URL: https://www.geeky-gadgets.com/training-to-be-a-data-analyst-in-2024/

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데이터 애널리스트가 되기 위한 교육

데이터 분석가가 되고 싶다면 먼저 SQL을 마스터하는 데 집중해야 합니다. 이 프로그래밍 언어는 데이터 저장 및 작업의 핵심인 MySQL 및 PostgreSQL과 같은 데이터베이스 작업에 기본입니다. 이러한 시스템을 탐색할 수 있는 능력은 경력을 쌓으면서 접하게 될 많은 양의 정보를 처리하는 데 매우 중요합니다.

시간이 지나도 변함없는 또 다른 도구는 Excel입니다. 더 이상 단순한 스프레드시트 용도에 국한되지 않습니다. Microsoft 365 Copilot 및 Python 통합이 추가됨에 따라 Excel에서는 이제 작업 자동화, 복잡한 분석 및 고급 데이터 시각화를 지원하여 작업을 더욱 쉽고 효율적으로 만들어줍니다.

 

이 분야에서는 코딩 기술도 중요합니다. Python 과 R은 데이터 분석가를 위한 최고의 프로그래밍 언어입니다. Python은 사용자 친화적인 것으로 알려져 있으며 R은 전문적인 통계 기능을 제공합니다. 이러한 언어는 데이터 세트로 작업하고 비즈니스 결정에 도움이 될 수 있는 귀중한 통찰력을 찾는 데 핵심입니다.

 

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결과를 발표하는 데 있어서 시각화 도구는 필수 불가결합니다. Tableau 및 Power BI 와 같은 업데이트된 플랫폼은 이제 AI를 통합하여 보다 직관적이고 대화형인 데이터 표현을 제공합니다. 이를 통해 복잡한 데이터와 통찰력을 다른 사람에게 더 쉽게 전달할 수 있으며, 이는 데이터 분석가의 역할에서 중요한 부분입니다.

AI 검색 도구와 오픈 소스를 포함한 대규모 언어 모델의 등장으로 인해 데이터 분석가가 쿼리 및 분석에 접근하는 방식이 바뀌고 있습니다. 이러한 AI 기반 도구는 방대한 양의 데이터를 신속하게 조사하여 이전에는 달성할 수 없었던 속도로 복잡한 질문에 대한 통찰력과 답변을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 분석 프로세스의 속도가 크게 향상됩니다.

데이터 분석에서 AI는 인간 분석가를 대체하는 것이 아니라 오히려 역량을 강화하는 것이라는 점을 기억하세요. AI는 반복적인 측면을 처리할 수 있으므로 분석가는 작업의 전략적이고 창의적인 측면에 집중할 수 있습니다. 이것의 이점은 분명합니다. AI는 생산성과 정확성을 향상시켜 더 나은 의사 결정을 내리고 비즈니스에 더 실질적인 영향을 미칩니다.

 

데이터 애널리스트로서의 경력

2024년에 AI 데이터 분석가라는 직업을 추구하려면 인공 지능, 데이터 과학 및 분석의 빠르게 진화하는 환경을 고려하는 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 이 프로세스를 안내하는 주요 고려 사항과 단계는 다음과 같습니다.

교육 배경

• 핵심 기술: 통계, 수학, 컴퓨터 과학에 대한 탄탄한 기초가 필수적입니다. 데이터 구조, 알고리즘, 통계 방법 및 기계 학습 과정이 기초를 제공합니다.
• 관련 학위: 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 통계, 수학 또는 관련 분야의 학위는 높이 평가됩니다. 그러나 정량적 분석에 초점을 맞춘 전산 생물학이나 경제학과 같은 학제간 분야도 관련될 수 있습니다.
• 지속적인 학습: 이 분야는 끊임없이 발전하고 있으므로 MOOC(Massive Open Online Courses) 및 전문 인증(예: Google, IBM, Microsoft에서 제공하는 인증)을 통해 기술을 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

 

기술적 숙련도

• 프로그래밍 언어: 데이터 조작, 통계 분석 및 기계 학습에 일반적으로 사용되는 Python 또는 R에 대한 능숙도가 중요합니다. 데이터 쿼리를 위해서는 SQL에 대한 지식도 중요합니다.
• 도구 및 기술: 데이터 분석 및 시각화 도구(Tableau, Power BI), 데이터베이스(SQL, NoSQL), 빅데이터 기술(Hadoop, Spark) 및 기계 학습 라이브러리(scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)에 대한 경험이 있으면 도움이 됩니다.
• 기계 학습 및 AI 개념: 기계 학습 알고리즘, 신경망, 자연어 처리 및 대규모 데이터 세트 분석에 대한 적용에 대한 이해가 중요합니다.

 

실무 경험

• 프로젝트: 실제 문제에 지식을 적용할 수 있는 프로젝트에 참여하세요. 이는 인턴십, 해커톤 또는 데이터에서 통찰력을 추출하는 능력을 보여주는 개인 프로젝트를 통해 이루어질 수 있습니다.
• 포트폴리오: 데이터 분석 및 기계 학습에 대한 기술과 이해를 입증하기 위해 작업 포트폴리오를 개발합니다. 여러분의 분석 능력의 깊이와 폭을 보여주는 다양한 프로젝트를 포함하세요.

 

소프트 스킬

• 분석적 사고: 복잡한 문제에 논리적으로 접근하고 데이터를 사용하여 결정과 권장 사항을 알리는 능력
• 의사소통: 기술적 결과를 비기술적 이해관계자에게 전달하려면 강력한 구두 및 서면 의사소통 기술이 중요
• 팀워크: 데이터 과학자, 엔지니어, 제품 관리자 및 기타 이해관계자와 효과적으로 협업

 

업계 동향 및 윤리적 고려 사항

• 최신 정보 유지: 저널, 팟캐스트, 웹 세미나 및 전문 네트워크를 통해 AI 및 데이터 분석의 최신 개발 상황을 확인하세요.
• 윤리적 의미: 데이터 개인 정보 보호, 기계 학습 모델의 편견, 분석의 사회적 영향을 포함하여 AI의 윤리적 고려 사항을 이해합니다.

 

구직 및 네트워킹

• 전문 네트워킹: LinkedIn, GitHub 및 전문 협회를 통해 커뮤니티에 참여하세요. 컨퍼런스, 워크숍, 모임에 참석하여 해당 분야의 전문가들과 소통하세요.
• 지원서 맞춤화: 입사 지원 시 이력서와 자기 소개서를 맞춤화하여 각 직위에 대한 관련 경험과 기술을 강조하세요. 포트폴리오를 사용하여 작업의 구체적인 예를 제공합니다.
• 인터뷰 준비: 프로젝트, 기술적 능력, 문제 해결에 접근하는 방법에 대해 논의할 준비를 하세요. 사례 연구 및 기술 과제를 포함하여 AI 데이터 분석가를 위한 일반적인 인터뷰 질문을 숙지하세요.

 

AI 데이터 분석 분야에 입문하려면 기술 전문성, 실무 경험, 소프트 스킬의 균형이 필요합니다. 지속적인 학습, 실무 경험 확보, 업계 내 네트워킹에 집중함으로써 경쟁이 치열하고 빠르게 발전하는 이 분야에서 강력한 후보자로 자리매김할 수 있습니다.

2024년에 데이터 분석가로 성장하려는 사람들에게는 이러한 기술 발전을 수용하는 것이 중요합니다. 이러한 도구는 분석 기술을 향상시킬 뿐만 아니라 혁신과 경력 발전을 위한 새로운 기회를 열어줄 것입니다. 경쟁이 치열하고 빠르게 변화하는 데이터 분석 세계에서 성공하기를 원하는 모든 사람에게는 이러한 발전에 대한 최신 정보를 유지하는 것이 중요합니다.

AI의 통합으로 인해 데이터 분석 환경이 계속해서 변화함에 따라, 지금은 이 분야에 진출하기에 흥미로운 시기입니다. 여기에 언급된 도구와 기술은 데이터를 효과적으로 사용하고 의미 있는 통찰력을 도출하는 능력의 기초를 형성합니다. 이러한 영역에 집중함으로써 귀하는 AI로 강화된 환경 에서 데이터 분석가로서 수반되는 과제와 기회를 탐색할 수 있는 준비를 갖추게 될 것입니다 . 정보를 얻고 숙련된 상태를 유지하면 이 역동적인 분야의 최전선에 서게 될 것입니다.

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