"AI 데이터 분석가"자격증, 분석도구 구글 애널리틱스, 마이크로소프트 ,파이썬 빅데이터분석기사

 

안녕하세요, 여러분!

 

오늘은 현대 비즈니스와 기술 분야에서

 

가장 주목받고 있는 직업 중 하나인

 

AI 데이터 분석가에 대해 이야기해 보려고 합니다.

 

데이터 분석가가 되기 위해

 

어떤 자격증이 필요한지,

 

어떤 책을 읽으면 좋을지,

 

그리고 어떤 도구를 사용하는지 등

 

궁금증을 해소해 드리겠습니다.

 

그럼 시작해볼까요?

 

 

 

AI 데이터 분석가란 무엇일까요?

 

먼저, AI 데이터 분석가는

 

빅데이터와 인공지능 기술을 활용해

 

데이터를 수집, 처리, 분석하는 전문가입니다.

 

 

 

이들은 데이터 속에서

 

유의미한 인사이트를 발견하고,

 

그 결과를 바탕으로

 

기업이나 조직의 의사결정을 지원합니다.

 

 

이처럼 데이터 분석가는

 

데이터의 힘을 믿으며,

 

그것을 통해

 

더 나은 미래를 만들어가는 사람들이죠.

 

 

 

이 직업의 특별한 점

 

AI 데이터 분석가는

 

단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어,

 

인공지능과 머신러닝 모델을 이해하고

 

활용하여 보다 정교한 분석을 수행해요

 

이는 데이터에서 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있게 해줍니다.

 

 

 

 

어떤 분야의 사람들이 직업을 선택하면 좋을까?

 

 

1. 데이터 과학과 인공지능에 관심 있는 분

2. 문제 해결을 좋아하고 분석적 사고가 강한 분

3. 비즈니스와 기술의 교차점에서 일하길 원하는 분

 

 

 

 

자격증, 정말 필요할까요?

 

자격증은 필수는 아니지만,

 

여러분의 전문성을 입증하는

 

좋은 방법 중 하나입니다.

 

특히 데이터 분석, 머신러닝,

 

통계학 등에 관련된 자격증은

 

여러분이 이 분야의 전문가임을

 

보여주는 증거가 될 수 있어요.

 

 

 

 

자격증별 추천 도서

 

1. Google 데이터 분석 전문 자격증

 

"구글 애널리틱스 활용 가이드"

by 브라이언 클랜튼과 제프리 케호:

 

Google Analytics의 기본부터 고급 기능까지 다루며,

 

데이터 분석에 있어서

 

구글 도구의 활용법을 배울 수 있어요

 

 

2. Microsoft 인증 데이터 분석가

 

"파워 BI 레벨업" by 로브 콜리:

 

Microsoft Power BI의 다양한 기능과

 

데이터 모델링, 시각화 기법을

 

자세히 설명하고 있어

 

Power BI의 다양한 기능을 마스터해보세요.

 

 

3. SAS 데이터 분석가 자격증

 

"The Little SAS Book: A Primer"

by 레넷 코디와 루엘라 프랭크:

 

SAS 프로그래밍의 기초를 배우기 위한 입문서로,

 

데이터 분석을 위한 SAS의 기본적인 사용법을

 

쉽게 설명하고 있어요.

 

SAS 프로그래밍의 기초부터 시작해보는 건 어떨까요?

 

 

 

4. IBM 데이터 과학자 전문 자격증

 

"파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석"

by 웨스 매키니:

 

데이터 분석을 위한 파이썬의 핵심

 

라이브러리인 NumPy, pandas에 대한

 

심층적인 안내와 데이터 분석 기법을

 

배울 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

데이터 분석가가 사용하는 도구들

 

 

 

1. Python과 R:

 

데이터 분석과 머신러닝에 있어서

 

필수적인 프로그래밍 언어예요.

 

다양한 라이브러리와 프레임워크를 통해

 

복잡한 데이터 분석 작업을 수행할 수 있죠.

 

 

2. SQL:

 

데이터베이스에서 원하는 정보를 추출하기 위해

 

필수적으로 알아야 하는 언어입니다.

 

데이터 분석가라면 SQL은 기본 중의 기본이죠!

 

 

 

 

3. Power BI와 Tableau:

 

이들은 데이터를 시각적으로

 

표현해주는 강력한 도구입니다.

 

복잡한 데이터도

 

쉽게 이해할 수 있도록 도와줘요.

 

 

 

4. SAS:

 

특히 금융과 의료 분야에서

 

많이 사용되는 데이터 분석 툴이에요.

 

SAS를 통해 복잡한 데이터 분석을

 

수행할 수 있답니다.

 

 

 

 

활용 팁: 실습이 중요해요!

 

이론만큼 중요한 것이 바로 실습입니다.

 

Kaggle과 같은 플랫폼에서 제공하는

 

다양한 데이터 세트로 실습해 보세요.

 

또한, 개인 프로젝트를 통해

 

배운 기술을 적용해보고,

 

커뮤니티에 참여하여

 

지식을 공유하는 것도 큰 도움이 됩니다.

 

 

 

 

저는 데이터가 가진 힘과 가능성에 매료되어

 

AI 데이터 분석가라는 직업에 큰 매력을 느낍니다.

 

우리가 매일 생성하는 방대한 양의 데이터 속에서

 

의미 있는 인사이트를 발견하고,

 

그것을 통해 실제 문제를 해결해 나간다는 점이

 

무척 흥미롭게 다가와요.

 

 

AI 데이터 분석가로서의 여정은

 

항상 새로운 학습과 도전으로 가득 차 있습니다.

 

오늘 소개해드린 책들과 도구들, 그리고 팁들이

 

여러분의 데이터 분석가로서의 길을

 

조금이나마 더 쉽고 흥미롭게 만들어주길 바랍니다.

 

데이터 분석의 세계는

 

무궁무진한 가능성으로 가득 차 있어요.

 

여러분도 이제

 

그 첫걸음을 내딛어 보시는 건 어떨까요?

 

오늘도 여러분의 성장과 성공을 응원합니다!

 

 

 

 

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Hello, everyone!

Today, I'd like to talk about one of the most sought-after professions in the modern business and technology sector: the AI Data Analyst.

I'll help clear up any questions about what certifications are necessary to become a data analyst, which books are beneficial to read, and which tools are used in the field.

Shall we get started?

What is an AI Data Analyst?

First off, an AI Data Analyst is an expert who utilizes big data and artificial intelligence technology to collect, process, and analyze data.

They discover meaningful insights within the data and support the decision-making processes of businesses or organizations.

Data analysts believe in the power of data and use it to create a better future.

What makes this profession unique?

AI Data Analysts not only analyze data but also understand and utilize artificial intelligence and machine learning models to perform more sophisticated analyses.

This allows for deeper insights to be gleaned from the data.

Who should consider this profession?

• Individuals interested in data science and artificial intelligence
• Those who enjoy problem-solving and have strong analytical thinking
• Individuals who wish to work at the intersection of business and technology

Are certifications really necessary?

While not mandatory, certifications are one way to prove your expertise.

Certifications related to data analysis, machine learning, and statistics can serve as evidence of your expertise in the field.

Recommended Books for Different Certifications

1. Google Data Analytics Professional Certificate

"Google Analytics Breakthrough" by Feras Alhlou, Shiraz Asif, and Eric Fettman:

Covers everything from the basics to advanced features of Google Analytics, teaching you how to utilize Google tools for data analysis.

1. Microsoft Certified Data Analyst

"Power BI Up & Running" by Rob Collie:

Explains the various features of Microsoft Power BI, including data modeling and visualization techniques, to master the functionalities of Power BI.

1. SAS Data Analyst Certification

"The Little SAS Book: A Primer" by Lora D. Delwiche and Susan J. Slaughter:

An introductory book for learning the basics of SAS programming, it explains the fundamental uses of SAS for data analysis in an accessible way.

1. IBM Data Science Professional Certificate

"Python for Data Analysis" by Wes McKinney:

Provides in-depth guidance on Python's essential libraries for data analysis, NumPy and pandas, and teaches data analysis techniques.

Tools Used by Data Analysts

1. Python and R:

Essential programming languages for data analysis and machine learning, offering a variety of libraries and frameworks for complex data analysis tasks.

1. SQL:

A crucial language for extracting desired information from databases, SQL is a fundamental skill for any data analyst.

1. Power BI and Tableau:

Powerful tools for visually representing data, they help make complex data easily understandable.

1. SAS:

Widely used in finance and healthcare for complex data analysis tasks.

Practical Tips: Practice is Key!

Practice is just as important as theory. Use platforms like Kaggle to practice with various datasets, and consider personal projects to apply what you've learned. Participating in communities to share knowledge can also be very beneficial.

I'm fascinated by the power and potential of data, which is why I find the profession of AI Data Analyst so appealing. Discovering meaningful insights from the vast amounts of data we generate every day and using them to solve real problems is incredibly intriguing.

The journey as an AI Data Analyst is filled with constant learning and challenges. I hope the books, tools, and tips I've shared today make your path as a data analyst a bit easier and more interesting.

The world of data analysis is brimming with endless possibilities. Why not take your first step into it? I'm rooting for your growth and success!