[ 데이터 애널리스트의 역할과 직무 기술서 ] 데이터 애널리스트 & 데이터 과학자 & 데이터 스페셜리스트 차이

직무 기술서 이해

 

	데이터 애널리스트	데이터 과학자	데이터 스페셜리스트
문제 해결	기존 도구 및 방법을 사용하여 기존 유형의 데이터 관련 문제 해결	새로운 도구 및 모델 개발, 개방형 질문 던지기, 새로운 유형의 데이터 수집	문제 해결 및 데이터 관리를 위한 도구로 데이터베이스에 관한 깊이 있는 지식 활용
분석	수집된 데이터를 분석하여 이해관계자가 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원	복잡한 데이터를 분석 및 해석하여 비즈니스 예측	데이터 애널리틱스 또는 비즈니스 운영에 사용할 수 있는 대규모 데이터 구성
기타 관련 스킬	데이터베이스 쿼리 데이터 시각화 대시보드, 보고서 스프레드시트	고급 통계 머신러닝 딥 러닝 데이터 최적화 프로그래밍	데이터 조작 정보 보안 데이터 모델 데이터 확장성 재해 복구

 

데이터 애널리스트 일자리를 찾으면서 접할 수 있는 기타 산업별 전문직은 다음과 같습니다.

• 마케팅 애널리스트: 시장 상황을 분석하여 제품 및 서비스의 잠재적 매출을 평가합니다. 
• HR/급여 애널리스트: 급여 데이터의 비효율성 및 오류를 분석합니다.
• 금융 애널리스트: 데이터를 수집, 모니터링, 검토하여 금융 상태를 분석합니다.
• 리스크 애널리스트: 금융 문서, 경제 상황, 고객 데이터를 분석하여 회사가 특정 비즈니스 의사결정과 관련된 위험 수준을 판단할 수 있도록 지원합니다.
• 의료 애널리스트: 의료 데이터를 분석하여 병원 및 의료 시설의 비즈니스 측면을 개선합니다.