Data Analyst 종류

1. Business Analyst

- 비즈니스에 대한 이해도를 바탕으로 데이터를 통해 인사이트를 도출한다.

- 논리적으로 사고를 할 줄 알아야한다.

2. Performance Marketer (Gross Hacker)

- 마케팅 기반으로 성과지표를 좋게 만들기 위해 노력한다.

3. Product Manager

- 우리나라에는 아직 많이 없다.

- 서비스 기획에서 오거나, 개발자에서 오는 경우가 둘 다 있다.

- 미니 CEO로써 전반적인 프로세스를 모두 알아야한다.

4. BI Engineer

- 데이터 시각화가 중요하고, 파이프라인을 구축하는 역할도 한다.

- 태블로 서버를 구축하기도 하고, DB지식이 매우 중요하다.

5. Data Analyst

- Business와 Tech의 중간에 위치하며 어느쪽이든 가능하고, 범위가 매우 넓다.

- 비즈니스형 Data Analyst는 전략을 세우고, 리포팅하는 작업이 많다.

- 기술형 Data Analyst는 모델링을 하는 작업이 많다.

6. Data Scientist

- 고급 수리 능력을 바탕으로 알고리즘을 설계한다.

- 코딩과는 거리가 멀고, 연구를 통해 어떤 모델이 효과적일지 결정한다.

- 석사가 필수고, 박사를 선호하기도 하며, 논문과 가깝게 지내야한다.

7. ML/DL Engineer

- ML혹은 DL모델링을 하는 역할을 한다.

8. Data Engineer

- DB 로그설계를 도맡거나, Data Lake를 다룬다.

- 데이터 파이프라인을 설계하는 역할을 한다.