데이터 분석 직무

데이터 엔지니어

1. 데이터 수집 및 저장을 위한 파이프라인 구축
2. 효율적인 데이터 인프라 관리

개발스러움, 백엔드 개발자에서 이동

 

ML/DL/AI 엔지니어

1. ML/DL/AI 관련 최신 기술을 이용한 모델링 업무
2. 효율적인 컴퓨터 자원 활용을 위한 개발지식 중요

최신 논문 적용, 리서치 업무, 석사 학위 필수역량

 

데이터분석가, 비즈니스분석가

1. 비즈니스의 핵심 지표 정의 및 전략 도출
2. 가설 수립과 실험을 통해 데이터로 결과를 검증하고 서비스를 개선하는 역할

기획가스러움, 그로스해커, 그로스분석가

 

 

회사의 데이터 성숙도에 따라서 직무가 달라짐

• 포지션과 내가 하고자 하는 업무가 맞는지 확인해야한다.
• 어떤 직무든 세가지 원의 균형을 잘 잡는 것이 중요하다.

공부하는 법

• 쉬운 것부터 한다
  • UDACITY : 비싸지만 촘촘하게 알려준다. 나노디그리 획득 가능, 무료인 강의도 좋다.
  • COURSERA : 무료, 전반적으로 꽤 괜찮다. 비용 지불시 Certification 획득 가능
  • DATA CAMP : 유료, 손풀기에 적격 (R, Python, SQL 있음)
  • Udemy : 유료지만 저렴한 편, 복불복(잘 찾아보고 후기 찾아보고 선택)
  • 1-5를 들었으먄, 3-7을 듣고, 5-10을 듣는 식으로 채워나가면서 쉬운것부터 배워나간다.
  • 한 번 배운 것을 레버리지 삼아 다음 단계를 정복한다
• 페이스북을 잘 활용한다
  • 선행자들이 페이스북에 공유하는 정보를 팔로잉한다.
  • 컨퍼런스들을 가보고, 사람들의 아이디어를 본다.
  • 나와 비슷한 길을 갈 사람들의 과거에 고민하던 것을 살펴본다.
  • T academy (SKT)
  • NDC (넥슨)
  • DEVEIW
  • if (kakao) dev
  • 데이터야 놀자
  • DATA BREAK