경험 없이 데이터 분석가가 되는 방법: 가자!

특히 경험이 부족한 경우 데이터 분석 분야에 뛰어드는 것이 두려운 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 두려워하지 마세요! 데이터 분석가로서의 경력 경로를 시작하는 데 도움이 되는 경로와 전략이 있습니다.

경험이 없는 데이터 분석가가 되려면 포트폴리오에 추가할 관련 기술을 구축하는 데 집중하고 잠재적 고용주와 공유할 입증된 실제 기술을 배우기 시작하십시오.

데이터 분석에는 일반적으로 조직이 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 빅 데이터에서 귀중한 통찰력을 수집, 해석 및 추출하는 작업이 포함됩니다. 올바른 대상 교육 리소스와 실제 경험을 통해 귀하도 빠르게 성장하는 이 분야에 영향을 미칠 수 있습니다.

이 기사에서는 초급 수준의 데이터 분석가 일자리를 얻기 위한 실행 가능한 단계를 안내하고 다양한 리소스가 필요한 기술과 지식을 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.

목차

• 관련 기술 구축
  • 데이터 분석가의 핵심 기술
  • 온라인 과정 및 인증 활용
  • 일부 실습 프로젝트 시도
  • 네트워크 및 커뮤니티 가입
• 강력한 포트폴리오 만들기
• 데이터 분석가 직무 책임
  • 엔트리 레벨 데이터 분석가 직무 책임
  • 데이터 분석가가 사용하는 도구
• 구직 전략
  • 온라인 채용 플랫폼 활용
  • 이력서 및 커버 레터 맞춤화
  • 네트워킹 팁
• 인터뷰 에이싱
  • 일반적인 질문에 대한 준비
  • 문제 해결 능력 보여주기
  • 신입 직책에 대한 평균 급여 기대치
• 지속적인 전문성 개발
  • 업계 동향에 대한 최신 정보 유지
  • 고급 인증 추구

관련 기술 구축

해당 분야에 대한 사전 경험이 없다면 필요한 데이터 분석 기술과 지식을 개발해야 합니다.

이 섹션에서는 관련 기술을 구축하고 데이터 분석 분야에서 성공적인 경력을 쌓기 위한 강력한 기반을 제공하는 몇 가지 효과적인 방법을 다룹니다.

데이터 분석가의 핵심 기술

데이터 분석가로서의 역할을 잘 수행하려면 몇 가지 필수 데이터 분석 기술을 보유하는 것이 중요합니다.

• 데이터 관리: 데이터 분석가는 데이터 정리, 통합 및 구성을 포함하여 데이터 관리에 대한 강력한 기술을 가지고 있어야 합니다. 여기에는 대규모 데이터 세트, 다양한 파일 형식 및 데이터 스토리지 시스템으로 작업할 수 있는 능력이 포함됩니다.
• 통계 분석: 데이터 분석가는 데이터를 분석하고 의미 있는 인사이트를 도출하기 위한 통계적 방법과 기법을 확실히 이해하고 있어야 합니다. 여기에는 통계 모델, 회귀 분석, 가설 테스트 및 데이터 시각화를 적용할 수 있는 능력이 포함됩니다.
• 프로그래밍 기술 : 컴퓨터 과학자일 필요는 없지만 데이터 분석가는 강력한 프로그래밍 기반이 있어야 하고 Python 또는 R과 같은 프로그래밍 언어 중 하나 이상에 능숙해야 합니다. 효율적이고 깔끔하게 작성할 수 있어야 합니다. 데이터를 조작하고 분석하는 코드.
• 비즈니스 통찰력 : 비즈니스 분석가는 분석의 비즈니스 컨텍스트와 그것이 조직에 미치는 영향을 이해할 수 있어야 합니다. 데이터 통찰력을 이해 관계자를 위한 실행 가능한 권장 사항으로 변환할 수 있어야 합니다.
• 커뮤니케이션 능력 : 좋은 커뮤니케이션 능력은 훌륭한 소프트 스킬입니다. 데이터 분석가는 기술 및 비기술 이해관계자 모두에게 결과를 명확하게 전달할 수 있어야 합니다. 복잡한 정보를 간결하고 이해하기 쉬운 방식으로 제시할 수 있어야 합니다.
• 데이터 시각화: 데이터 분석가는 자신이 발견한 내용을 매력적인 시각적 표현으로 만들 수 있는 강력한 데이터 시각화 기술이 필요합니다. 여기에는 Tableau, LuckyTemplates 또는 Excel과 같은 도구를 사용하여 차트, 그래프 및 대시보드를 만들 수 있는 기능이 포함됩니다.
• 문제 해결 : 데이터 분석가는 데이터의 패턴과 추세를 식별하고 복잡한 데이터 문제에 대한 솔루션을 개발할 수 있는 강력한 문제 해결 기술이 필요합니다.

온라인 과정 및 인증 활용

온라인 과정과 전문 ​​자격증은 데이터 분석에 필요한 기술을 습득하기 위한 좋은 첫 단계입니다. Udemy, Coursera 및 LuckyTemplates와 같은 웹 사이트에는 데이터 분석 분야에서 사용할 수 있는 수많은 온라인 과정, 부트캠프, 자습서 및 인증이 있습니다.

이 과정은 구조화된 프로젝트 기반 학습을 제공하여 기술을 연마하고 실제 경험을 얻을 수 있도록 합니다.

등록할 가치가 있는 과정의 예는 다음과 같습니다 .

• Coursera의 데이터 분석 및 시각화 기초 전문화: IBM에서 제공하는 이 전문화는 Excel, Tableau 및 R과 같은 도구를 사용하여 데이터 분석 및 시각화의 기초를 다루는 5개의 과정으로 구성됩니다. 주제에는 데이터 조작, 회귀 분석 및 데이터 기반 시각화.
• DataCamp의 Data Analyst with Python 트랙: 이 트랙은 Python을 사용하여 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 기본 기술을 가르치도록 설계되었습니다. 이 트랙은 pandas, Matplotlib 및 seaborn과 같은 Python 라이브러리를 사용하여 데이터 조작, 데이터 시각화 및 통계 분석과 같은 주제를 다룹니다.
• LinkedIn의 데이터 분석 전문가 되기: 이 과정은 데이터 분석에 필요한 통계의 기초를 다룹니다. 주제에는 확률, 가설 테스트, 프레임워크 및 회귀 분석이 포함됩니다.
• HackerRank의 데이터 구조 사례: 이 리소스는 데이터 구조에 대한 기술을 향상시키는 데 도움이 되는 일련의 코딩 과제를 제공합니다. 문제는 알고리즘, 데이터 구조 및 수학을 포함한 다양한 주제를 다룹니다.
• . 이것은 PL-300을 자신 있게 통과하는 데 필수적인 광범위한 기술을 구축할 수 있는 검증된 교육 모델입니다.

일부 실습 프로젝트 시도

의 포트폴리오를 구축하는 것은 기술, 창의성 및 데이터에서 인사이트를 도출하는 능력을 보여주는 데 중요합니다.

실제 프로젝트에서 작업하면 잠재적인 고용주에게 자신의 역량을 입증할 수 있고 이론적 지식과 실제 적용 사이의 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다. 인상적인 포트폴리오를 만들려면 다음을 고려하십시오.

• 데이터 시각화 : 관심 있는 데이터 세트를 선택하고 이야기를 전달하는 데 도움이 되는 일련의 시각화를 만듭니다. Tableau , LuckyTemplates 또는 Matplotlib와 같은 도구를 사용하여 주요 인사이트를 강조하는 차트, 그래프 및 대시보드를 만드십시오.
• 텍스트 분석: 고객 리뷰 또는 소셜 미디어 게시물과 같은 텍스트 코퍼스를 선택하고 자연어 처리 기술을 사용하여 텍스트를 분석합니다. 여기에는 감정 분석, 주제 모델링 및 텍스트 분류가 포함될 수 있습니다.
• 데이터 정리 및 전처리: 누락된 값, 중복 레코드 또는 일관되지 않은 데이터 유형이 있는 지저분한 데이터 세트를 선택하고 데이터를 정리하고 전처리합니다. 여기에는 대치, 정규화 및 범주형 변수 인코딩과 같은 기술이 포함됩니다.
• 웹 스크래핑: 관심 있는 웹사이트를 선택하고 웹 스크래핑 기술을 사용하여 사이트에서 데이터를 수집합니다. 여기에는 BeautifulSoup 또는 Scrapy 와 같은 도구를 사용하여 HTML 태그에서 데이터를 추출하거나 API를 사용하여 웹 서비스에서 데이터를 수집하는 것이 포함될 수 있습니다.
• 데이터 스토리텔링: 관심 있는 데이터 세트를 선택하고 데이터에 대한 내러티브를 만듭니다. 데이터 시각화, 텍스트 및 멀티미디어 요소를 사용하여 데이터와 그 의미에 대한 설득력 있는 이야기를 전달합니다.

이러한 프로젝트를 완료함으로써 야심 찬 데이터 분석가는 자신의 기술, 창의성 및 의미 있는 방식으로 데이터 작업 능력을 입증할 수 있습니다.

또한 이러한 프로젝트는 사용된 방법론에 대한 자세한 설명 및 데이터에서 파생된 통찰력과 함께 데이터 분석가 포트폴리오에 포함될 수 있습니다.

네트워크 및 커뮤니티 가입

네트워킹 및 전문 커뮤니티에 참여하면 데이터 분석 분야에서 귀중한 연결, 리소스 및 기회를 제공할 수 있습니다.

네트워크를 개발하고 노출을 얻는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 업계 회의, 세미나 또는 워크숍에 참석하십시오 . 이는 다른 데이터 분석가와 네트워크를 형성하고 해당 분야의 최신 트렌드와 기술에 대해 배울 수 있는 좋은 방법입니다. 일부 인기 있는 데이터 과학 회의에는 Data Science Summit , Strata Data Conference 및 Predictive Analytics World 가 포함됩니다 .
• 온라인 포럼이나 토론 그룹에 가입하십시오 . 예를 들어 Discord 와 Reddit 에는 데이터 과학 전용 커뮤니티가 많이 있습니다. 업계 뉴스를 확인하고 다른 야심 찬 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 만날 수 있는 좋은 장소입니다.
• LinkedIn , Meetup 및 Kaggle 과 같은 플랫폼을 통해 현장 전문가와 연결하십시오 . 해당 분야의 다른 전문가들과 관계를 구축함으로써 취업 기회에 대해 배우고, 새로운 통찰력과 지식을 얻고, 업계 전문가로 자리매김할 수 있습니다.

이제 포트폴리오를 만들 차례입니다!

강력한 포트폴리오 만들기

경험이 없는 데이터 분석가로 시작하는 경우 강력한 포트폴리오를 구축하는 것은 기술, 창의성 및 데이터에서 인사이트를 도출하는 능력을 보여주는 데 필수적입니다.

개인 프로젝트이거나 자체적으로 시작한 프로젝트이더라도 이전에 작업한 프로젝트를 입증하고 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다. 귀하의 포트폴리오는 다음을 강조해야 합니다.

1. 완료한 프로젝트: 포트폴리오에 다양한 프로젝트를 포함하여 다양한 유형의 분석에 대한 실습 경험과 전문 지식을 표시합니다. 지나치게 복잡할 필요는 없습니다. 보여줄 수 있는 기본 프로젝트의 몇 가지 예에는 웹 사이트에서 데이터 스크랩 및 데이터 정리가 포함됩니다. 해결하려고 했던 문제, 수행한 프로세스, 분석에서 얻은 통찰력 등 각 프로젝트에 대한 컨텍스트를 제공해야 합니다.
2. 양도 가능한 기술 : 데이터 분석과 직접적인 관련이 없더라도 이전 경험에서 얻은 기술입니다. 양도 가능한 기술의 예로는 Microsoft Excel 사용 경험, 통계 분석 또는 R 또는 Python과 같은 프로그래밍 언어가 있습니다.

이러한 요소를 포트폴리오에 통합하면 데이터 분석가로서의 사전 경험 없이도 기술, 창의성 및 데이터 작업 능력을 효과적으로 보여줄 수 있습니다.

데이터 분석가 직무 책임

데이터 분석가 직책에 지원하기 전에 데이터 분석가의 일상적인 책임과 거래 도구를 숙지해야 합니다.

이 섹션에서는 초급 수준의 데이터 분석가 역할에 대한 직무 책임, 알아야 할 핵심 기술 및 데이터 전문가가 사용하는 몇 가지 인기 있는 도구에 대해 설명합니다.

엔트리 레벨 데이터 분석가 직무 책임

초급 수준에서 시작하는 사람으로서 귀하의 주요 역할은 데이터를 수집, 정리 및 분석하여 의사 결정에 중요한 통찰력을 제공하는 것입니다.

직무 설명은 다양하지만 몇 가지 주요 책임은 다음과 같습니다.

• 데이터 수집 및 구성 : 다양한 소스에서 관련 데이터를 수집하고 분석을 위해 구조화된 형식으로 구성하는 작업이 포함됩니다.
• 데이터 정리 및 전처리 : 데이터가 정확하고 분석 준비가 되도록 불일치, 오류 및 중복을 제거하여 데이터를 정리하고 전처리해야 합니다.
• 데이터 분석: 통계 기술과 소프트웨어 도구를 사용하여 데이터를 분석하고 인사이트를 추출해야 합니다.
• 보고서 및 시각화 만들기: 차트, 그래프 및 기타 시각적 보조 도구를 사용하여 통찰력과 결과를 제시해야 합니다.
• 결과 전달: 이해 관계자에게 결과를 전달하고 통찰력을 기반으로 권장 사항을 제시해야 합니다.
• 팀 구성원과의 협업: 프로젝트가 제시간에 높은 수준으로 완료되도록 팀의 다른 구성원과 협력해야 합니다.
• 지속적인 학습: 데이터 분석 분야의 새로운 기술, 기술 및 추세를 최신 상태로 유지하여 자신의 기술이 적절하고 효과적으로 유지되도록 해야 합니다.

데이터 분석가가 사용하는 도구

풀타임 데이터 분석가가 사용하는 몇 가지 인기 있는 도구가 있습니다. 이러한 도구에 익숙해지면 효율성과 효과가 향상됩니다.

좋아, 그럼 어떻게 경험도 없이 데이터 분석가 직업을 얻을 수 있니?

구직 전략

기술을 구축하고 데이터 분석가로서 강력한 포트폴리오를 만들었으면 실제 재미가 시작됩니다. 일자리를 찾을 때입니다! 하지만 경험이 없을 때 어떻게 일자리를 찾습니까?

이 섹션에서는 데이터 분석가로 첫 직장을 구하는 데 도움이 되는 몇 가지 구직 전략을 살펴보겠습니다 . 온라인 구인 게시판 활용에서 업계 전문가와의 네트워킹에 이르기까지 몇 가지 전략을 통해 경쟁 구직 시장에서 눈에 띄는 데 도움이 될 수 있습니다.

온라인 채용 플랫폼 활용

온라인 직업 플랫폼은 야심 찬 데이터 분석가를 위한 기회의 보고가 될 수 있으며 업계의 채용 담당자와 연결할 수 있는 좋은 장소입니다. 인디드 , 링크드인 , 글래스도어 와 같은 인기 구직 웹사이트에서 프로필을 만드는 것부터 시작하세요 .

"초급 데이터 분석가" 및 "데이터 분석가 인턴십"과 같은 관련 키워드를 사용하여 적합한 채용 공고를 찾으십시오. 새로운 기회에 대한 알림을 받으려면 이러한 검색에 대한 작업 알림을 설정하십시오.

또한 Kaggle Jobs 및 iCrunchData 와 같은 데이터 분석에 특화된 틈새 구인 게시판에 가입하는 것을 고려하십시오 . 이러한 플랫폼은 데이터 과학 커뮤니티에 적합하여 관련 직책을 찾을 가능성을 높입니다.

CV 또는 이력서는 어떻습니까?

이력서 및 커버 레터 맞춤화

이력서와 커버레터를 특정 직업에 맞추는 것을 두려워하지 마십시오. 및 관련 프로젝트를 강조하십시오 .

이력서에 포함해야 할 몇 가지 필수 요소는 다음과 같습니다.

• 자격 : 성공적으로 이수한 관련 과정 및 산업 인증에 중점을 둡니다. 기술 분야에서 학사 학위 이상을 취득하는 것은 큰 도움이 되지만, 어느 학위라도 최소한 발을 들여놓아야 합니다.
• 데이터 분석 프로젝트 또는 자원봉사 경험 : 실제 업무 경험 대신 특히 자랑스러워하는 프로젝트 또는 자원봉사 기회를 강조하십시오. 이러한 프로젝트는 데이터 분석과 관련이 있어야 합니다.
• 기술 : 보유하고 있는 기술을 강조 표시합니다. 여기에는 프로그래밍 언어, 데이터 시각화 도구 및 통계에 대한 경험이 포함됩니다.

커버 레터는 또한 데이터 분석 분야에 대한 열정을 보여주고 가장 중요한 성과나 프로젝트를 강조해야 합니다. 회사에서 분석을 사용하는 방법에 대한 강력한 이해를 입증하면 귀하의 지식과 야망을 보여줄 수 있습니다.

네트워킹 팁

네트워킹은 직업 기회를 찾고 귀중한 업계 통찰력을 얻는 데 중요한 역할을 합니다. 회의, 워크샵, 모임 및 웨비나에 참석하여 해당 분야의 전문가와 연결하십시오. 자신을 소개하고 잠재적인 직업 소개로 이어질 수 있는 조언이나 권장 사항을 요청하십시오.

또한 LinkedIn 및 Meetup 과 같은 온라인 네트워킹 플랫폼을 사용하여 연결을 확장하십시오. 관련 그룹에 가입하고, 토론에 참여하고, 기사 또는 통찰력을 공유하여 데이터 분석에 대한 지식과 열정을 보여주세요.

인터뷰 에이싱

축하해요! 데이터 분석가 구직의 구직 면접 단계에 도달했습니다!

이것은 현장에 대한 귀하의 기술, 경험 및 열정을 보여줄 수 있는 흥미로운 기회입니다. 그러나 구직 면접은 신경이 쓰일 수 있습니다. 특히 무엇을 기대해야 할지 확신이 서지 않는 경우에는 더욱 그렇습니다. 우리는 그것을 얻는다, 우리는 알고 있다!

이 섹션에서는 데이터 분석가 면접에 도움이 되는 몇 가지 전략을 살펴보겠습니다.

회사 및 역할 조사에서 일반적인 인터뷰 질문 준비 및 문제 해결 기술 입증에 이르기까지 다음 팁은 자신감을 갖고 다음 데이터 분석가 면접을 준비하는 데 도움이 됩니다.

일반적인 질문에 대한 준비

데이터 분석가 인터뷰에 응하기 위한 핵심 중 하나는 일반적인 질문에 대비하는 것입니다. 먼저 회사를 조사하고 회사의 요구 사항과 회사가 운영하는 산업을 이해하십시오.

이를 통해 취업 면접 질문에 대한 답변을 맞춤화하고 역할에 대한 열정을 보여줄 수 있습니다.

고용 관리자가 접할 수 있는 몇 가지 일반적인 데이터 분석가 인터뷰 질문은 다음과 같습니다.

• 데이터 분석 및 시각화 도구에 대한 귀하의 경험은 어떻습니까?
• 작업한 도전적인 프로젝트와 접근 방식을 설명할 수 있습니까?
• 대규모 데이터 세트를 어떻게 처리하고 데이터 품질을 보장합니까?

이러한 질문에 대한 답변을 연습하고 데이터 분석에 대한 직접적인 경험이 부족하더라도 자신의 기술과 경험을 강조할 수 있는 방법을 고려하십시오.

또한 의사 소통, 문제 해결 및 학습 의지와 같은 이전 가능한 기술에 중점을 둡니다.

문제 해결 능력 보여주기

데이터 분석가로서 문제 해결은 중요한 기술입니다. 인터뷰 중에 현장에서 문제를 해결하거나 데이터 세트를 분석하라는 요청을 받을 수 있습니다. 문제 해결 능력을 보여주려면 다음 단계를 따르십시오.

1. 질문 이해하기 : 시간을 들여 문제 설명을 읽고 이해하십시오. 확실하지 않은 경우 면접관에게 설명을 요청하십시오.
2. 나누기: 문제를 더 작고 관리 가능한 작업으로 나눕니다. 이렇게 하면 정리된 상태를 유지하고 체계적인 접근 방식을 보여줄 수 있습니다.
3. 계획 만들기: 데이터 분석 기술에 대한 지식을 사용하여 가장 적절한 접근 방식을 선택하여 각 작업을 처리하기 위한 계획을 개발합니다.
4. 실행 및 적응: 계획을 실행하면서 얻은 결과에 따라 적응할 준비를 하십시오. 이것은 유연성과 적응성을 보여줍니다.
5. 결과 발표 : 조사 결과와 통찰력을 면접관에게 명확하게 전달합니다. 가능한 경우 시각 자료를 사용하여 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 하십시오.

이러한 단계를 따르면 자신의 문제 해결 기술을 자신 있게 선보이고 데이터 분석가 인터뷰에서 눈에 띌 수 있습니다.

신입 직책에 대한 평균 급여 기대치

말하기 불편할 수 있지만 면접 과정에서 중요한 부분입니다. 조직에서 기꺼이 지불할 금액은 얼마입니까? 미국의 신입 데이터 분석가의 급여 범위는 위치, 기술 및 특정 회사에 따라 다를 수 있습니다.

Glassdoor에 따르면 미국 신입 데이터 분석가의 평균 급여는 2023년 3월 현재 $62,453입니다. 그러나 평균 급여 범위는 위에서 언급한 요인에 따라 연간 $43,000에서 $89,000까지 다양할 수 있습니다.

인디드는 2023년 3월 현재 미국 신입 데이터 분석가의 평균 기본 급여가 $60,679인 비슷한 수치를 보고했습니다.

이 수치는 평균일 뿐이며 직책의 특정 상황에 따라 달라질 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 그러나 데이터 분석가 경력을 시작할 때 작업할 수 있는 좋은 기준을 제공해야 합니다.

또한 이러한 수치는 특정 회사에서 제공할 수 있는 보너스, 혜택 및 스톡 옵션과 같은 다른 요소를 고려하지 않을 수 있습니다.

지속적인 전문성 개발

지속적인 전문성 개발은 경험 수준에 관계없이 성공적인 데이터 분석가가 되기 위한 중요한 부분입니다.

이 마지막 섹션에서는 업계 동향을 최신 상태로 유지하고 고급 인증을 추구하는 방법에 대해 논의합니다.

업계 동향에 대한 최신 정보 유지

취업 시장에서 경쟁력을 유지하려면 데이터 분석 분야의 최신 동향과 발전을 따라잡는 것이 필수적입니다. 최신 상태를 유지하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 데이터 분석에 중점을 둔 관련 블로그 및 웹 사이트를 팔로우하여 새로운 도구, 기술 및 모범 사례에 대한 정보를 얻으십시오. 예를 들면 Github, Towards Data Science , KDnuggets 및 물론
• 데이터 분석가가 통찰력, 기술 및 솔루션을 토론하고 공유하는 온라인 포럼 및 커뮤니티에 참여하십시오. Reddit , Discord , Twitter , DataTau 와 같은 플랫폼 과
• 관련 뉴스레터, 팟캐스트 및 YouTube 채널을 구독하여 최신 뉴스 및 데이터 분석 개발에 대한 최신 정보를 받아보세요. 팟캐스트의 경우 Data Skeptic , DataFramed 및 확인하십시오 . 따라야 할 좋은 YouTube 채널로는 sentdex 및 Two Minute Papers 가 있습니다 .

고급 인증 추구

초급 및 중급 데이터 분석 인증 및 과정을 통해 습득한 기본 기술 외에도 자격 증명과 전문성을 더욱 강화하기 위해 고급 인증 취득을 고려할 수 있습니다.

연습이 완벽을 만든다는 말처럼 우리가 "운동"을 ​​개발한 이유입니다. 당사의 데이터 기술 훈련은 기술을 연습하고 다른 사람과 소통하며 작업에 대한 피드백을 받을 수 있는 놀라운 방법입니다.

아래에서 운동에 대해 알아보세요.

요약하자면, 경험 없이 데이터 분석가로 일자리를 찾는 것은 어려울 수 있지만 불가능하지는 않습니다.

강력한 포트폴리오를 구축하고, 수요가 많은 기술을 개발하고, 다른 전문가와 네트워킹하고, 온라인 리소스를 활용함으로써 야심찬 데이터 분석가는 해당 분야에서 첫 직장을 얻을 가능성을 높일 수 있습니다.

시간과 노력이 필요할 수 있지만 끈기와 배움에 대한 헌신이 있다면 누구나(당신도!) 데이터 분석가로서의 경력을 시작할 수 있습니다.