데이터 분석가에게 필요한 것

수학, 기초통계, 분석 모델링, 컴퓨터 과학, 기계학습, 수리경제학

 

현장에서의 경험 : 데이터를 보고 문제 현황을 파악할 때 어떤 값을 기준으로 사용해야할지.

                         데이터를 보고 답이 없다는 것을 아는 것도

                         납득할 만한 보고서

 

데이터 품질 전문가 : 빠진값이 많거나 일관성이 부족한 데이터 등 전처리와 가공 작업에

                             전체 분석 작업중 6~70% 차지 한다.

                             데이터 세트를 연결하는 데이터 식별값

 

다양한 플랫폼, 다양한 분석 도구

커뮤니케이션 기술 : 인사이트 설명, 설득, 공감대

배움에 성실

꼼꼼

진실함과 정직함

빅데이터 - 스마트데이터 - 인품있는데이터(Intelligent data)

출처 : 데이터 과학 어떻게 기업을 바꾸었나? 김옥기, 2014.12

데이터 과학자의 특징 

- 호기심, 실험, 창의성과 체계적인 업무, 의사소통

주요자질 및 능력

- 모델구축, 계획, 문제해결, 빠른학습, 적응력, 팀워크, 유연성, 연구, 세부사항에 대한 주의력, 보고서

열망해야 할 것

- 다양한 형태의 빅데이터를 완벽하게 소화하기

- 늘 새로운 것을 습득하기

- 사용할 수 있는 방법 뿐만 아니라, 세계에 존재하는 알려진 문제나 도전과제 등에 익숙해지기

출처: 데이터 과학자 _차하리아스 불가리스 2014.12