온라인에서 최신 데이터 분석가 과정과 리소스를 찾아 이 영역에서 성공적인 전문가가 되십시오.
Allied Market Research 보고서에 따르면 빅 데이터 및 비즈니스 데이터 분석 부문의 비즈니스 수익은 2020년 1,980억 8,000만 달러에서 2030년까지 약 6,841억 2,000만 달러로 증가할 것입니다. 이는 해당 부문의 다각적 성장이 다가오고 있음을 의미합니다.
결과적으로 데이터 분석가의 필요성도 빠르게 증가할 것입니다. 당신이 갓 졸업했거나 전문가이고 기술 향상을 통해 더 나은 경력을 찾고 있다면 데이터 분석가의 역할은 당신의 선택 중 하나여야 합니다.
또한 이미 데이터 분석 분야에서 일하고 있고 고액 연봉을 받고 싶다면 데이터 분석가가 되는 것을 고려해 보십시오. 그리고 귀하의 탐구에 다음 온라인 과정이 진정으로 도움이 될 것입니다.
목차
데이터 분석가 되기
Udacity의 Nanodegree 프로그램인 데이터 분석가 되기 과정은 기능적 데이터 분석가가 되는 데 도움이 됩니다. 다음과 같은 기술을 가지고 오시면 과정을 성공적으로 완료할 수 있습니다.
- NumPy 및 Pandas로 데이터 조작
- 구조적 쿼리 언어(SQL)
- 파이썬 표준 라이브러리
실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 모든 이론 및 실제 학습 자료가 포함되어 있습니다. 습득하게 될 몇 가지 주목할만한 기술은 다음과 같습니다.
- 데이터 탐색, 분석, 랭글링 및 통신
- NumPy 및 Pandas의 고급 데이터 분석
- 실제 비즈니스 시나리오에서 확률 및 추론 통계 적용
- Python으로 데이터 시각화
이러한 기술은 데이터 분석가, 제품 관리자, 분석 컨설턴트, 관리 컨설턴트 등과 같은 역할에서 소규모 또는 대규모 회사에서 일자리를 확보하는 데 도움이 됩니다. 독립적인 프리랜서 작업을 시작할 수도 있습니다.
데이터 분석가: Simplilearn
이 Simplilearn 과정은 최고의 강사 및 트레이너로부터 데이터 분석을 배울 수 있는 최고의 옵션 중 하나입니다. Simplilearn은 IBM과 제휴하여 과정을 제공하고 있습니다. 따라서 IBM이 데이터 분석으로 해결하는 몇 가지 뛰어난 비즈니스 사례를 배우게 됩니다.
이 온라인 과정은 귀하가 다음과 같은 배경을 가진 경우 귀하에게 적합한 선택입니다.
- 그것
- 은행 업무 및 재원
- 영업 및 마케팅
- 공급망
- 데이터 사이언스 신입생
- PG/UG 프로그램 학생
과정을 완료하면 다음을 포함하여 이 영역에서 많은 기본 및 고급 기술을 배우게 됩니다.
- 통계 개념 및 SQL
- 데이터 분석을 위한 Python 프로그램 만들기
- NumPy, Pandas, Scikit-Learn, SciPy 라이브러리 등과 같은 운영 도구
이 과정에서 인증을 획득하면 다음 역할의 최고 기업에 손쉽게 배치할 수 있습니다.
- 데이터 분석의 관리자 또는 팀 리더
- 중간 또는 고위 수준의 비즈니스 분석가
- 비즈니스 인텔리전스 분석가 또는 엔지니어
Google 데이터 분석 인증서
이 Coursera 과정은 Google에서 설계한 최신 이론 및 실험 과정을 통해 데이터 분석가 전문가로 인증받을 수 있도록 도와줍니다. 과정은 기본 수준에서 시작하므로 등록하려면 데이터 분석에 대한 전문 지식이 필요하지 않습니다.
Coursera와 Google은 실무 전문가도 자기 주도 학습을 통해 쉽게 인증을 받을 수 있도록 콘텐츠를 설계했습니다. 인증은 약 6개월이 소요되며 완료 후 다음 기술을 배우게 됩니다.
- 동료 데이터 분석가를 위한 프로세스 및 관행
- 분석, 정리 및 시각화와 같은 데이터 처리 기능
- Tableau, SQL, 스프레드시트, R 프로그래밍 등과 같은 데이터 분석 도구
마지막으로 인증서는 Associate Data Analyst, Finance Analyst, Junior Data Scientist, Marketing Analyst 등과 같은 역할에서 일자리를 얻는 데 도움이 됩니다.
데이터 분석가 커리어 가이드
새로운 진로에 진입하려면 많은 준비가 필요합니다. Coursera의 이 온라인 과정은 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 적절한 양의 인터뷰 및 진로 안내를 제공합니다.
기능적 데이터 분석가가 되고자 하는 사람은 누구나 이 과정에 등록할 수 있습니다. 완료하면 다음 기술을 배우게 됩니다.
- 데이터 분석가로서 이력서, 커버 레터 및 엘리베이터 피치 작성
- 올바른 직업 찾기
- 코딩 과제와 같은 면접 질문 준비
데이터 분석 및 시각화
이 완전 온라인 Coursera 과정에 등록하면 단 4개월 만에 데이터 분석 및 시각화 인증서를 취득할 수 있습니다.
IBM Skills Network의 전문가들은 과정을 마친 후 기본 및 중간 수준의 데이터 분석 워크로드를 해결할 수 있는 방식으로 학습 콘텐츠를 설계했습니다. 기본적인 컴퓨터 및 수학 능력이 있는 사람이라면 누구나 과정에 등록할 수 있습니다.
성공적으로 완료하면 디지털 인증서를 획득하고 다음 기술을 습득하게 됩니다.
- 데이터 분석가의 일상 업무
- Excel 및 Cognos에서 데이터 분석
- 동적 대시보드 생성
- 데이터 시각화
- IBM 코그노스 애널리틱스
또한 Excel 및 IBM Cognos Analytics에 대한 기능적 지식이 필요한 역할에 대한 작업 준비가 됩니다.
데이터 애널리스트 코스
Udemy의 데이터 분석가 과정은 원시 데이터를 사용한 실험실 프로젝트의 집중 학습에 중점을 둡니다. 이 과정은 데이터 수집, 원시 데이터 정리, 사전 처리 등과 같은 기본적인 데이터 변환 학습으로 시작합니다.
데이터 분석에 대한 사전 배경 지식 없이도 이 인증에 등록할 수 있습니다. 과정 콘텐츠는 처음에 기본 도구 설치를 안내합니다.
과정 내용을 부지런히 따라간다면 다음과 같은 취업 준비 기술의 전문가가 될 것입니다.
또한 과정은 인증 전에 마지막에 기술을 테스트합니다. 과정을 마친 후에는 데이터 과학자 및 데이터 분석가와 같은 역할에서 적극적으로 일자리를 찾을 수 있습니다.
비즈니스 데이터 분석
이 Udemy 비즈니스 데이터 분석 과정을 수강하면 현재 비즈니스 상태에 대한 실행 가능한 보고서를 만들고 정보에 입각한 예측을 할 수 있습니다.
이 과정을 수강하려면 Excel의 기본 사항을 알고 있어야 하며 Windows 컴퓨터에 Microsoft Excel 2010 이상이 설치되어 있어야 합니다.
또한 과정 완료 후 디지털 인증서를 받고 다음 기술을 습득하게 됩니다.
- Excel의 8가지 유형의 데이터 분석
- 비즈니스 보고서 및 예측을 위한 Excel 대시보드 생성
- 추세분석, 분산분석, 빈도분석 등
또한 비즈니스 데이터 분석을 위해 Excel 및 Google Sheets와 같은 스프레드시트에 크게 의존하는 회사에서 준회원 또는 중간 수준의 데이터 분석가로 일자리를 확보할 수 있습니다.
데이터 분석가 되기
Udemy의 데이터 분석가되기 과정은 실습 랩 환경에서 실제 비즈니스 데이터로 교육합니다. 따라서 비즈니스 문제를 자신 있게 해결할 수 있는 기능적 데이터 분석 기술을 습득합니다.
이 과정은 고급 데이터 분석 내용을 다루므로 다음과 같은 기본 데이터 조작 기술을 보유해야 합니다.
- 뛰어나다
- SQL
- 파이썬
- 데이터베이스에 대한 기본 지식
이 10시간 6분 온라인 과정을 완료하면 디지털 인증서를 받고 다음 기술을 습득하게 됩니다.
- Python 및 Jupyter Notebook 설정
- Python 및 Jupyter Notebook의 데이터 시각화 및 분석
- Microsoft SQL Server 설정 및 데이터 분석
- Power BI를 사용한 데이터 시각화 및 분석
- Power BI의 데이터 변환
성공적으로 완료되면 Python, Jupyter Notebook, Microsoft SQL Server 및 Power BI와 같은 고급 비즈니스 앱을 운영해야 하는 직무 역할에 지원할 수 있습니다.
이 Udemy 과정은 고급 피벗 테이블, 파워 쿼리, 파워 피벗, Power BI 및 Python을 가르치는 네 가지 과정의 번들입니다. 이 모든 것을 배우면 복잡한 데이터 분석을 구현하는 것이 어렵지 않을 것입니다.
고급 과정이므로 참가자는 MS Excel에 대한 지식이 있어야 합니다. 성공적으로 완료하면 수료증을 받을 수 있습니다.
모두를 위한 데이터 분석 기초
데이터 분석의 기초를 학습할 때 이 edX 과정은 학습자에게 도움이 됩니다. 이를 통해 이 직무와 관련된 데이터 생태계, 데이터 분석 수명 주기 및 경력 기회를 적절하게 이해할 수 있습니다.
과정에서 데이터 구조의 유형, 데이터 소스, 데이터 리포지토리 및 ETL 프로세스를 배울 수 있습니다. 또한 데이터 수집, 랭글링, 마이닝, 분석 및 시각화에 사용되는 도구에 익숙해질 것입니다.
선행 조건이 없는 입문 수준의 과정입니다. 성공적으로 완료한 후에는 지식과 기술을 포함하는 검증 가능한 디지털 자격 증명이 있는 기술 배지를 얻을 수 있습니다.
데이터 분석의 경력 기술
자신이 데이터 분석가가 되기 위한 첫 걸음을 내딛을 준비가 되었다고 생각한다면 이 LinkedIn 학습 과정이 적합합니다. 이 포괄적인 리소스를 통해 직무를 더 잘 이해할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스, 데이터 수집, 데이터 검색, 해석, 데이터 구조, 데이터 시각화, 의사 결정, Microsoft Excel 및 Power BI를 가르칩니다. LinkedIn 프로필에 표시할 수 있는 이 과정에서 공유 가능한 인증서를 얻을 수 있습니다.
데이터 분석 기술 구축
이 LinkedIn 학습 과정은 두 과정의 조합입니다. 하나는 기본 데이터 분석 기술을 제공하고 다른 하나는 이러한 목적을 위한 데이터 시각화를 강조합니다.
이 과정에서는 올바른 데이터를 얻는 방법에 대해 질문하고, 기술을 평가하고, 데이터 시각화 구성 요소를 이해하고, Microsoft Excel, MS Access 및 Power BI와 같은 필요한 도구를 식별하는 방법을 배웁니다.
이 과정을 마친 후 구직에 도움이 될 수 있는 배지를 프로필에 표시할 수 있습니다.
데이터 분석가를 위한 추가 리소스: 비디오 및 eBook
지금까지 과정 및 평가를 완료하기 위해 서재 또는 사무실 책상 및 노트북과 같은 공식적인 설정이 필요한 온라인 학습 과정을 거쳤습니다.
그러나 여행 중이거나 여가 시간에 모바일에서 데이터 분석 이론을 배울 수도 있습니다. 이를 위해 데이터 분석가 경력에서 빛을 발하는 데 도움이 될 수 있는 다음 YouTube 비디오 및 Amazon eBook을 사용하십시오.
#1. Simplilearn 데이터 분석가 과정
데이터 분석에 대한 본격적인 비디오를 찾고 있다면 여기 유용한 YouTube 비디오가 있습니다. 이 비디오에서 시청자는 데이터 분석, 중요성, 유형 및 다양한 응용 프로그램에 대해 배웁니다. 또한 상위 10개 데이터 분석 도구를 소개합니다.
#2. CareerFoundry: 데이터 분석이란 무엇입니까?
데이터 분석의 정의, 직무 설명, 필요한 하드 및 소프트 기술에 대해 논의하는 데이터 분석에 대한 소개 YouTube 비디오입니다. 개요 외에도 이 도메인과 관련된 주요 용어에 익숙해집니다.
#삼. 데이터 분석의 모든 것
데이터 분석가로 경력을 시작하려는 사람들은 이 Amazon 책이 정말 유익하다는 것을 알게 될 것입니다. 견고한 기반을 구축하는 데 도움이 되며 무료 데이터 시각화 체크리스트와 함께 제공됩니다.
이를 읽으면 데이터 과학, 데이터 분석, 데이터 수집, 데이터 정리 및 관리, 빅 데이터, 비즈니스 인텔리전스의 중요성, 효과적인 데이터 시각화 및 ML 알고리즘에 대해 배우게 됩니다.
#4. Microsoft Power BI 데이터 분석가 인증 가이드
인증된 Power BI 전문가가 되려면 이 Amazon 책이 포괄적인 안내서 역할을 합니다. 이를 통해 Power BI 애플리케이션을 최대한 활용하고 이 애플리케이션의 인증된 데이터 분석가가 되는 데 필요한 지식과 기술을 수집할 수 있습니다.
이 리소스는 Microsoft Power BI에 대한 심층적인 지식을 갖고자 하는 데이터 분석가 및 BI 전문가를 위한 것입니다. PL-300 시험에 합격하는 데 도움이 되는 것 외에도 수많은 다른 응용 프로그램을 제공합니다.
또한 Power BI에 대한 사전 경험이 없더라도 이 책을 읽고 필요한 지식을 얻을 수 있습니다. 이 책에서 배울 수 있는 기술은 다음과 같습니다.
- 다양한 소스에서 데이터 수집
- 분석을 위해 데이터 변환
- 데이터 모델 생성 및 분석
- 데이터 시각화
- Power BI 배포 및 관리
#5. 데이터로 스토리텔링하기
이 Amazon 책은 데이터 시각화 기본 사항과 데이터와의 효과적인 커뮤니케이션 방법을 알려줍니다. 그것의 도움으로 당신은 스토리텔링에 더 많은 힘을 갖게 될 것이고 데이터를 그것의 주요 포인트로 만들 것입니다.
이 리소스를 사용하면 데이터 시각화를 위한 기존 도구를 뛰어넘을 수 있습니다. 이론을 이해할 수 있도록 다양한 실제 사례를 사용합니다. 여기에서 데이터를 구현하여 매력적이고 설득력 있는 스토리를 개발하기 위해 다음 사항을 배울 수 있습니다.
- 상황에 따라 적합한 그래프 유형 선택
- 불필요한 정보 식별 및 제거
- 데이터의 가장 중요한 세그먼트에 대한 관심 전달
- 데이터 시각화에서 설계 개념 구현
- 스토리텔링의 힘을 사용하여 메시지를 청중에게 전달
간단히 말해서 이 책은 데이터를 청중에게 오래 지속되는 영향을 미칠 강력한 시각적 스토리로 전환하는 기술을 알려줍니다.
마무리
이제 진정한 데이터 분석가가 되는 데 도움이 되는 온라인 과정, YouTube 동영상 및 책을 알게 되었습니다. 이러한 과정과 리소스는 진정으로 액세스 가능하고 배우기 편리하며 저렴합니다. 따라서 기술 향상 요구 사항에 따라 이러한 제안을 방문하십시오.
데이터 과학과 데이터 분석의 차이점을 배우는 데 관심이 있을 수도 있습니다. 또한 YouTube에서 이러한 데이터 과학 영향력자를 팔로우하여 이동 중에도 최신 트렌드와 업데이트를 알아보세요.