데이터 과학자 대 데이터 분석가: 주요 차이점 설명

데이터 기반 의사 결정의 세계에서 데이터 분석가와 데이터 과학자라는 두 가지 중요한 역할이 등장했습니다. 이러한 전문가는 조직이 데이터의 힘을 활용하도록 돕는 데 중요한 역할을 하지만 그들의 책임과 기술 세트는 상당히 다릅니다.

데이터 분석가는 데이터 시각화 및 통계 분석을 사용하여 데이터를 이해하고 패턴을 식별하는 데 중점을 둡니다. 일반적으로 수학, 통계, 컴퓨터 과학 또는 금융과 같은 관련 분야에서 최소 학사 학위를 소지해야 합니다.

반면에 데이터 과학자는 데이터를 수집하고 처리하기 위한 프레임워크와 알고리즘을 만드는 작업을 하며, 종종 기계 학습 및 인공 지능과 같은 분야의 고급 지식이 필요합니다. 그들은 일반적으로 데이터 분석가 에 비해 고급 학위를 보유하거나 보다 전문적인 기술을 보유하고 있습니다 .

대체로 두 직업 모두 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하는 것과 관련이 있습니다. 그러나 그들의 접근 방식과 기술 세트는 다양합니다.

이 기사에서는 데이터 과학자와 데이터 분석가의 차이점을 살펴보고 각 역할에 필요한 고유한 기술과 책임을 강조합니다.

다이빙하자.

목차

• 데이터 과학자 대 데이터 분석가: 차이점은 무엇입니까?
  • 교육 및 배경
  • 데이터 분석가와 데이터 과학자의 기술 능력 비교
  • 역할 및 책임 비교
• 진로: 데이터 과학자
  • 취업 전망
  • 급여 및 보상
• 진로: 데이터 분석가
  • 취업 전망
  • 급여 및 보상
• 자신에게 맞는 경로 선택
  • 고려해야 할 요소
  • 숙련된 데이터 전문가가 필요한 산업은 무엇입니까?
  • 새로운 트렌드 – 데이터 작업의 미래
• 결론

데이터 과학자 대 데이터 분석가: 차이점은 무엇입니까?

데이터 과학자와 데이터 분석가는 모두 데이터로 작업하지만 고유한 역할과 책임이 있습니다.

이 두 가지 역할의 차이점을 이해하는 것은 효과적인 데이터 팀을 구축하려는 조직에 중요합니다. 또한 데이터 관련 경력을 쌓고자 하는 사람들이 이해하는 것이 중요합니다.

이 섹션에서는 교육 배경, 기술 및 일반적으로 해결해야 하는 문제 유형을 포함하여 데이터 과학자와 데이터 분석가 간의 주요 차이점을 살펴봅니다.

아래 표는 두 역할 간의 차이점에 대한 간략한 개요를 제공합니다.

교육 및 배경

데이터 분석가 : 엔트리 레벨 데이터 분석가 직업을 얻으려면 일반적으로 통계, 수학, 경제 또는 컴퓨터 과학과 같은 분야의 학사 학위가 필요합니다. 그러나 분석가가 비즈니스 또는 관련 분야에 대한 배경 지식을 갖는 것은 드문 일이 아닙니다.

많은 데이터 분석가는 데이터 입력 또는 데이터 관리 전문가로 경력을 시작하여 데이터베이스 및 기본 데이터 소프트웨어 작업 경험을 얻습니다.

데이터 과학자 : 데이터 과학자는 데이터 분석가보다 복잡한 업무를 수행하기 때문에 석사 또는 박사 학위와 같은 고급 학위가 필요합니다. 통계, 컴퓨터 과학 또는 데이터 과학과 같은 분야에서.

부트 캠프에 참여하거나 자습서를 사용하거나 온라인 과정 또는 인증 프로그램을 완료해도 문제가 해결되지 않을 수 있습니다.

데이터 과학자는 Python, R, SQL과 같은 프로그래밍 언어에 대한 실무 경험뿐만 아니라 수학, 통계 및 컴퓨터 과학에 대한 탄탄한 기반을 갖추어야 합니다.

많은 사람들이 기계 학습 및 인공 지능뿐만 아니라 물리학, 공학 또는 신경 과학 분야에 대한 배경 지식을 가지고 있습니다.

자, 기술을 알아봅시다.

데이터 분석가와 데이터 과학자의 기술 능력 비교

데이터 분석가 : 데이터 분석 작업에서 성공하는 데 필요한 기술에는 데이터 분석, 그래프를 사용한 데이터 시각화, Microsoft Excel과 같은 도구가 포함됩니다. Tableau와 같은 도구를 사용한 통계 분석, 데이터 모델링 및 보고에 능숙해야 합니다.

다른 데이터 분석 기술에는 데이터베이스 작업 및 기본 스크립팅 언어 기술이 포함됩니다.

데이터 분석가는 여러 부서의 이해관계자와 협력하여 통찰력과 권장 사항을 제공하는 경우가 많기 때문에 좋은 의사 소통 기술도 중요합니다.

데이터 과학자는 어떻습니까?

데이터 사이언티스트 : 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 빅데이터 기술 등 고도의 기술력이 요구되는 역할입니다. Python 및 R과 같은 프로그래밍 언어에도 능숙해야 합니다.

작업에는 대규모 데이터 세트 작업, 예측 모델 개발 및 데이터에서 통찰력 추출이 포함됩니다. 데이터 분석가와 마찬가지로 종종 다른 팀과 작업해야 하기 때문에 커뮤니케이션 및 협업과 같은 소프트 스킬도 필요합니다.

역할 및 책임 비교

데이터 분석가 : 간단히 말해서 데이터 분석가의 업무는 데이터를 분석하고 해석하여 이해 관계자에게 통찰력과 권장 사항을 제공하는 것입니다.

비즈니스 의사 결정에 영향을 줄 수 있는 추세와 패턴을 식별하기 위해 다양한 데이터 소스로 작업해야 할 수 있습니다.

데이터 분석가의 특정 책임에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 다양한 소스에서 데이터 수집, 정리 및 구성
• Tableau와 같은 소프트웨어를 사용하여 데이터의 추세와 패턴을 식별하기 위한 통계 분석 수행
• 보고서 및 대시보드를 생성하여 데이터를 시각화하고 이해 관계자에게 인사이트 전달
• 프로세스 개선 영역 식별 및 이해 관계자에게 데이터 기반 권장 사항 제공
• 데이터 분석을 지원하기 위한 데이터베이스 및 데이터 시스템 개발 및 유지
• 데이터 분석 및 시각화의 최신 동향 및 개발 정보를 최신 상태로 유지합니다.

이제 상황이 조금 더 복잡해집니다.

데이터 과학자 : 데이터 과학자가 되려면 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 예측 모델을 개발하고, 데이터에서 인사이트를 추출해야 합니다.

그들은 서로 다른 부서의 이해 관계자와 긴밀히 협력하여 데이터 분석을 기반으로 통찰력과 권장 사항을 제공합니다.

데이터 과학자의 특정 책임은 다음과 같습니다.

• 탐색적 데이터 분석을 수행하여 데이터의 패턴과 추세를 식별합니다.
• 통계 및 기계 학습 기술을 사용하여 예측 모델 개발
• 예측 정확도 향상을 위한 기계 학습 모델 구축 및 테스트
• 문제 해결 기술과 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 비즈니스 문제에 대한 데이터 기반 솔루션 제시
• 비기술적 이해 관계자에게 복잡한 결과 및 권장 사항 전달
• 데이터 엔지니어 및 소프트웨어 개발자와 협력하여 데이터 기반 솔루션 구축 및 배포

다음 두 섹션에서는 두 직업에 대한 미래 직업 전망과 급여 기대치를 살펴보겠습니다 .

진로: 데이터 과학자

취업 전망

2023년 데이터 과학자의 직업 전망은 업계 전반의 조직이 계속해서 증가하는 데이터 양을 수집하고 분석함에 따라 매우 유망합니다.

미국 노동통계국(BLS)에 따르면 데이터 과학자의 고용은 2021년부터 2031년까지 36% 증가할 것으로 예상되며 , 이는 다른 직업과 비교할 때 평균보다 훨씬 빠른 속도입니다. 모든 규모의 조직에서 의사 결정을 주도하기 위해 데이터 및 분석의 사용이 증가함에 따라 현장에서의 채용 기회가 증가하고 있습니다.

급여 및 보상

데이터 과학자는 일반적으로 데이터 분석가에 비해 더 많은 보상을 받으며, 이는 대규모 데이터 세트로 작업하고 원시 데이터를 처리하는 데 필요한 고급 기술과 전문 지식을 반영합니다.

Glassdoor에 따르면 미국 데이터 과학자의 전국 평균 급여는 연간 약 $103,000입니다 . 또한 많은 조직에서 데이터 과학자에게 보너스, 형평성, 의료 보험 및 유급 휴가와 같은 기타 혜택과 같은 다양한 추가 보상 형태를 제공합니다.

보상은 위치, 산업 및 경력에 따라 크게 다를 수 있습니다.

진로: 데이터 분석가

취업 전망

BLS에 따르면 관리 분석가(데이터 분석가 경력 포함) 고용은 2020년부터 2030년까지 11% 증가할 것으로 예상됩니다 . 데이터 과학자와 마찬가지로 데이터 분석가의 직업 전망은 가까운 미래에 매우 긍정적입니다.

급여 및 보상

데이터 분석가에 대한 보상은 경험, 산업 및 위치와 같은 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 신입 데이터 분석가는 일반적으로 급여가 낮지만 시간이 지남에 따라 기술과 전문성이 발전함에 따라 급여가 증가할 것으로 기대할 수 있습니다.

Glassdoor에 따르면 급여 측면에서 미국 데이터 분석가 직책의 전국 평균은 연간 약 $65,850입니다 .

데이터 과학자와 데이터 분석가의 직업 전망과 보상은 매우 유망하지만 어떤 직업이 자신에게 적합한지 어떻게 결정할 수 있을까요? 다음 섹션에서 고려해야 할 요소를 살펴보겠습니다.

자신에게 맞는 경로 선택

자신에게 적합한 진로를 결정하는 것이 어려울 수 있지만 이 멋진 데이터 세계를 탐험할 수 있는 흥미로운 기회라고 생각하세요!

두 분야는 얼핏 비슷해 보일 수 있고, 어떻게 보면 비슷해 보이지만 서로 다른 기술이 필요하고 고유한 진로를 제공합니다.

올바른 정보와 지침을 통해 자신의 기술, 관심사 및 경력 목표에 가장 적합한 진로를 선택할 수 있습니다.

이 섹션에서는 이러한 결정을 탐색하고 올바른 경로를 선택하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁과 통찰력을 제공합니다.

고려해야 할 요소

데이터 과학 또는 데이터 분석 분야의 경력을 고려할 때 기술, 관심 및 경력 목표에 대해 생각하는 것이 중요합니다.

고려해야 할 몇 가지 특정 요소는 다음과 같습니다.

1. 기술 능력 : 데이터 과학자는 일반적으로 프로그래밍, 기계 학습 및 빅 데이터 기술과 같은 고급 기술 능력이 필요합니다. 원시 데이터 작업을 즐기고 Python 및 R과 같은 프로그래밍 언어의 기본 사항을 이해한다면 데이터 과학자로서의 경력이 적합할 수 있습니다. 반면에 데이터 분석가는 통계 분석, 데이터 시각화 및 Excel 기술에 더 집중할 수 있습니다.
2. 교육 및 배경 : 데이터 과학자는 종종 컴퓨터 과학, 통계 또는 수학 등의 분야에서 고급 학위를 보유하고 있습니다. 데이터 분석가는 비즈니스, 경제 또는 통계와 같은 분야의 학위를 가지고 있을 수 있지만 사전 경험 없이 다양한 배경을 가지고 있을 수도 있습니다.
3. 역할 및 책임 : 데이터 과학자는 예측 모델 개발 또는 기계 학습 알고리즘 생성과 같은 보다 전략적이고 복잡한 이니셔티브를 담당하는 경우가 많습니다. 데이터 분석가 역할은 일상적인 운영에 더 집중하고 이해 관계자에게 통찰력을 제공합니다.
4. 직업 전망 및 급여: 데이터 과학자와 데이터 분석가 모두 강력한 직업 전망과 경쟁력 있는 급여를 가지고 있지만 구체적인 직업 전망과 급여는 산업, 위치 및 경력에 따라 다를 수 있습니다.

멘토의 조언을 구하거나 각 분야의 전문가들과 네트워크를 형성하여 특정 역할에 대해 더 잘 이해하는 것이 좋습니다.

궁극적으로 올바른 길은 개인의 목표와 포부로 귀결될 것입니다.

이제 데이터 기술의 한 가지 좋은 점은 대부분의 산업에 적용할 수 있다는 것입니다. 확인해 보겠습니다.

숙련된 데이터 전문가가 필요한 산업은 무엇입니까?

데이터 과학 및 데이터 분석 분야는 다양한 산업 및 회사 유형에 걸쳐 수요가 높습니다.

다음은 일반적으로 데이터 과학자와 데이터 분석가를 모두 고용하는 산업의 몇 가지 예입니다.

• 금융 및 뱅킹: 금융 및 뱅킹 산업은 데이터 분석에 크게 의존하여 추세를 식별하고 위험을 평가하며 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내립니다. 비즈니스 분석가는 수요가 많습니다.
• 의료: 의료 조직은 데이터 과학 및 데이터 분석을 사용하여 환자 결과를 개선하고 리소스를 관리하며 의료 연구의 혁신을 주도합니다.
• 전자 상거래: 전자 상거래 회사는 마케팅 및 판매 전략을 개선하기 위해 데이터 분석을 사용하여 고객의 행동, 선호도 및 구매 습관을 더 잘 이해합니다.
• 마케팅 및 광고: 마케팅 및 광고 회사는 데이터 분석을 사용하여 캠페인의 효과를 측정하고 대상 고객을 식별하며 마케팅 전략을 최적화합니다. 이 분야에는 많은 채용 공고가 있으며 채용 관리자는 항상 참신한 인재를 찾고 있습니다.
• 기술: 기술 회사는 데이터 과학 및 데이터 분석을 사용하여 새로운 제품 및 서비스를 개발하고, 사용자 경험을 개선하고, 실제 솔루션을 제시하고, 혁신 및 성장 영역을 식별합니다.

데이터 과학 및 데이터 분석은 비즈니스 의사 결정을 주도하고 고객 경험을 개선하며 경쟁 우위를 확보하기 위해 방대한 양의 데이터를 해석하는 광범위한 산업에서 중요한 기능입니다.

신생 기업, 대기업, 컨설팅 회사 및 정부 기관을 포함하여 다양한 회사 유형에 걸쳐 고용 기회가 있습니다.

데이터 전문가에 의존하는 다양한 산업 및 회사 유형을 이해하는 것은 해당 분야에서 성공적인 경력을 쌓고자 하는 개인에게 매우 중요합니다.

두 분야 모두 진화하고 있으며 고려할 가치가 있는 새로운 트렌드가 있다는 점에 주목하는 것도 중요합니다.

새로운 트렌드 – 데이터 작업의 미래

산업 유형 외에도 두 분야의 환경을 변화시키고 있는 데이터 과학 및 데이터 분석의 새로운 트렌드를 고려하십시오.

다음은 데이터 과학 및 데이터 분석의 미래를 형성하는 몇 가지 현재 추세입니다.

1. 인공 지능 및 기계 학습 : AI 및 기계 학습은 데이터 처리를 자동화하고 패턴을 식별하며 예측을 수행하기 위해 데이터 과학 및 데이터 분석에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 기술은 의료에서 ​​금융, 마케팅에 이르기까지 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
2. 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅을 통해 대량의 데이터를 보다 쉽고 비용 효율적으로 저장, 관리 및 분석할 수 있습니다. 클라우드 인프라와 기술이 지속적으로 개선됨에 따라 클라우드 기반 데이터 분석 및 기계 학습이 더욱 널리 보급될 것으로 예상됩니다.
3. 데이터 윤리 및 프라이버시: 점점 더 많은 데이터가 수집되고 분석됨에 따라 데이터 윤리 및 프라이버시에 대한 우려가 대두되었습니다. 데이터 과학자와 분석가는 데이터가 윤리적이고 책임감 있게 사용되고 있는지 확인하고 민감한 데이터를 보호하기 위한 조치를 구현해야 합니다.
4. 사물 인터넷(IoT): IoT는 데이터를 수집하고 공유하는 상호 연결된 장치와 센서의 네트워크를 말합니다. IoT 기술의 채택이 증가함에 따라 이러한 장치에서 생성된 방대한 양의 데이터를 관리하고 분석할 수 있는 데이터 과학자 및 분석가에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
5. 자연어 처리(NLP) : NLP는 자연어를 사용하여 인간과 컴퓨터 간의 상호 작용에 중점을 둔 AI 의 한 분야입니다 . NLP 기술이 발전함에 따라 특히 감정 분석 및 챗봇 개발과 같은 영역에서 데이터 분석에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

데이터 과학 및 데이터 분석의 새로운 트렌드를 최신 상태로 유지함으로써 이 분야의 전문가는 성공을 위한 더 나은 위치를 차지하고 빠르게 변화하고 끊임없이 진화하는 이 산업에서 앞서 나갈 수 있습니다. 최신 데이터 동향을 확인하려면 LinkedIn을

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결론

데이터 세계에서 데이터 과학자와 데이터 분석가는 모두 비즈니스에서 중요한 풀타임 역할을 수행합니다. 둘 사이에는 유사점이 있지만 책임과 필요한 기술 측면에서 뚜렷한 차이가 있습니다.

데이터 분석가는 주로 SQL, R 또는 Python 프로그래밍 언어, 데이터 시각화 도구 및 통계 분석을 사용하여 유형의 비즈니스 문제를 해결하기 위해 구조화된 데이터 작업에 중점을 둡니다. 조직이 추세를 식별하고 데이터에서 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.

반면에 데이터 과학자는 기계 프로그래밍, 시스템 최적화, 사용 가능한 데이터 수집을 위한 프레임워크 및 알고리즘 생성에 더 많이 관여합니다. 주요 임무는 데이터를 수집하고 강력한 데이터 기반 솔루션을 설계하는 것입니다.

두 작업 설명 모두 빅 데이터 영역 내에서 작동하지만 올바른 경로를 식별하는 것은 관심, 기술 및 경력 목표에 따라 다릅니다. 어떤 경로를 선택하든 데이터 과학자와 데이터 분석가는 수요가 많은 직업이므로 데이터 작업에 관심이 있는 사람들에게 흥미롭고 보람 있는 선택입니다.

우리가 즐겨 사용하는 데이터 분석 도구 중 하나에 대해 자세히 알아보려면 아래 비디오를 확인하십시오.

구직 활동에 행운을 빕니다!

데이터 분야의 경력에 ​​대해 아직 확신이 서지 않는다면 물을 테스트하고 .