초보자를 위한 데이터 분석가 로드맵

모든 분석가 공고에 등장하는 세 가지 도구 - 스프레드시트, SQL, 그리고 Python이나 R - 를 이 순서대로 익히고, 실제 공개 데이터셋으로 누군가 진짜 던질 법한 질문에 답하는 분석을 두세 개 써 보세요. 이 경로에 작은 포트폴리오를 더한 것이 바로 그것입니다. 데이터 경험은 대부분의 직종보다 스스로 만들어 내기 쉽습니다. 공개 데이터셋 하나하나가 정리되기를 기다리는 프로젝트입니다.

빠른 작업과 공유를 위한 스프레드시트, 데이터베이스에서 데이터를 꺼내는 SQL, 스프레드시트로는 안 되는 일(정제, 큰 테이블 결합, 반복 가능한 파이프라인)을 위한 프로그래밍 언어, 평균이 무엇을 감추는지 알 만큼의 통계, 그리고 숫자를 읽지 않을 사람에게 차트를 설명할 수 있는 글쓰기입니다. 이 경로는 앞의 세 가지를 직접 다루고, 나머지 두 가지는 분석을 정리해 쓸 때마다 단련됩니다.

Excel이 먼저, SQL이 두 번째, Python이 세 번째이며 이 경로의 순서가 그렇습니다. 스프레드시트는 아무 비용 없이 표로 생각하는 법을 가르쳐 줍니다. SQL은 분석가 공고에서 가장 많이 요구되는 단일 역량이고 3주면 쓸 만해집니다. Python은 스프레드시트가 버거워질 만큼 데이터가 크거나 지저분해진 뒤에야 값어치를 하므로, 먼저 배우면 이유 없이 배우는 셈입니다.

대부분의 분석가 직무에서는 Python입니다. 훨씬 더 자주 요구되고, 같은 역량이 자동화와 엔지니어링 업무로도 그대로 이어지기 때문입니다. R은 여전히 통계학과와 일부 연구·제약 팀의 언어입니다. 이 경로는 NumPy와 Pandas를 쓰는 Python을 가르치고 R은 선택 사항인 마지막 단계로 두어, 어떤 공고가 요구할 때 더할 수 있게 했습니다.

하루 한 시간이면 주니어 수준까지 대략 4~6개월입니다. 이 경로에서 Excel은 2~3주, SQL은 3~4주, Python 기초는 6주, NumPy와 Pandas는 둘을 합쳐 2~3주가 걸립니다. 가장 중요한 것은 남은 시간입니다. 방법을 묻지 않은 사람에게도 결과를 설명할 수 있을 때까지 실제 데이터셋 분석을 계속 써 보세요.

아니요. 페이지를 채우기보다 그렇게 말하는 쪽을 택하겠습니다. 대시보드 도구는 채용 공고에서 흔한 요구 사항이지만, 그 아래의 데이터를 다룰 줄 알게 된 다음이라면 금방 익힐 수 있습니다. 이 경로가 가르치는 것이 바로 그 부분입니다. Coddy에 시각화 코스가 공개되면 새로운 단계로 이 경로에 합류합니다.

그 자체로는 크지 않지만, 채용 담당자가 검증할 수 있는 역량과 함께라면 꽤 큽니다. 여기의 Excel, SQL, Python, Pandas, R 코스는 각자의 검증 가능한 URL에서 무료 수료증을 발급하고, 각 수료증은 구체적인 역량 하나를 이름으로 내겁니다. 채용 관리 시스템이 찾는 문구가 바로 그 줄이며, 면접관이 증명해 보라고 물을 세 가지 주제이기도 합니다. 모든 단계를 마치면 경로가 이 수료증들을 모두 나열한 수료증 하나를 더해 줍니다.

네. 모든 단계를 마치면 데이터 분석가 경로 전체에 대한 무료 수료증 하나를 받습니다. 과정에서 마친 모든 강좌가 기재되고 각 강좌의 수료증으로 연결되어, 누구나 기재된 모든 기술을 확인할 수 있어요. LinkedIn 프로필에 추가할 수 있습니다. Coddy가 발급하는 수료증이며, 공인 자격이 아닙니다.