초급 데이터 분석가로 취업해서 일을 하고 있습니다. 실제로 어떤 알고리즘과 함수를 써야할지 고민하는 단계는 아니고 먼저 빅데이터를 어떻게 수집할 건지에 대한 인프라 구축과 방법론 고민을 많이 하고 수집과 가벼운 통계 계산만 하여 시각화 서비스 중이고 나중에 고도화 단계에서 알고리즘이나 분석 기법을 고민할 예정입니다. 그런데 아직 취업 전인 지인들을 보면 인프라 구축 관련 서버, DB, API, Back-end, ETL 관련 오픈 툴, Q관리 툴 등에 전혀 무관심하고 그저 선형회기, 산점도분석, 상관분석과 같은 걸 어떻게 할지만 고민하면서 제가 하는 일을 이상하게 보더군요. 왜 데이터 분석가가 일련의 과정을 다 구축해야하냐며... 저는 오히려 다 할 줄 알면 좋다고 생각하는데 우리나라의 빅 데이터 분석가의 정의는 어느쪽에 가깝나요?
AI/빅데이터
빅데이터 분석가를 목표로 할 때 인프라 구축과 오픈툴을 많이 다룰 수 있어야한다고 생각하시나요?
20년 12월 11일 | 조회수 442
빅
빅공잼
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a
abc12345
20년 12월 25일
DA와 DS의 차이가 결국 거기서 발생합니다. One man team이 될 수 있는가 없는가죠. 확장성을 가질 수록 시장에서 가치는 올라갑니다. 엔지니어가 파이프라인 뚫어줄 때까지 할 수 있는게 없게 되니까요. 코딩을 잘한다, 엔지니어링 능력이 있다는 것은 그만큼 더 많은 무기를 갖게 되는 거라고 생각하시면 될 것 같습니다.
DA와 DS의 차이가 결국 거기서 발생합니다. One man team이 될 수 있는가 없는가죠. 확장성을 가질 수록 시장에서 가치는 올라갑니다. 엔지니어가 파이프라인 뚫어줄 때까지 할 수 있는게 없게 되니까요. 코딩을 잘한다, 엔지니어링 능력이 있다는 것은 그만큼 더 많은 무기를 갖게 되는 거라고 생각하시면 될 것 같습니다.
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리
리멤버
@멘션된 회사에서 재직했었음
19년 05월 28일
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19년 05월 28일
일하는 사람과 기회를 연결하여 성공으로 이끈다
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