데이터분석가

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데이터 분석가 이해하기 : 세분화된 데이터 분석가를 알아보며

데이터 분석가 : 세분화된 직군들 앞선 포스트에서, 데이터 분석가는 어떤 일을 하는 지에 대해 간략하게 알아보았습니다. 알파고 탄생 이후, 데이터 분석과 활용의 중요성이 대두되어 많은 회사, 조직마다 데이터 분석이 더 세분화되어 존재하게 되었다고 합니다. 그래서 저는 데이터 분석의 분야가 어떻게 나뉘었는지를 공부해보았는데요. 공부한 결과 데이터 분석가가 어떤 일들을 하는 지 조금 더 이해하기가 쉬워졌어요. 데이터 분석가를 운동선수에 비유한다면, 운동선수의 범주 안에는 축구선수도 있고, 야구선수도 있죠? 만약 운동선수가 어떤 일을 하는 지 잘 모른다면, 운동선수의 범주에 속하는 축구선수와 야구선수를 보며 운동선수를 이해할 수 있는 것 처럼요. 여러분들도 세분화된 데이터 분석가 직군들을 보며, 데이터 분석가..

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데이터 분석가, 흙을 빚어 조각을 만들다

최근 AI모델은 빠른 발전을 이루었습니다. 최고의 프로그래밍 언어가 영어가 될 것이라는 전망이 있을 정도로, chatGPT나 여러 AI들의 자연어 처리 능력은 향상되었고, 방대한 데이터량과 딥러닝을 통해 시간이 지날수록 더욱 정밀한 결과값을 내고 있죠. 산처럼 쌓인 데이터가 기계의 뇌가 되어주고 있는 것입니다. 그렇다면 데이터는 그 양만으로도 가치가 있는 것일까요? 그렇지는 않습니다. 데이터는 그저 데이터로 존재합니다. 어떻게 묶고 어떤 의미를 찾아낸 후에야 데이터가 가치를 찾게 됩니다. 예를 들어, 당신이 식당 주인이라고 생각을 해 봅시다. 당신은 가게의 발전을 위해 여러 데이터들을 얻을 수 있을 거에요. 가게의 매출, 순이익, 재료비 같은 데이터일 수 있고, 고객의 리뷰같은 직접적인 평가가 될 수도 ..

동민03030
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