빅데이터 전문가 총정리

 

 

다소 생소한 빅데이터 전문가, 미래 유망직종이라 하니 한번 알아보겠습니다.  빅데이터 전문가는 대량의 데이터를 수집, 처리하고 분석하여 기업이나 조직이 가진 데이터를 가치 있는 통찰로 전환하는 역할을 수행합니다. 다양한 직무 역할로 나뉘며, 각각의 업무는 빅데이터 생태계의 여러 측면을 다룹니다.

 

1.데이터 엔지니어 : 대량의 데이터를 다루는 거장

역할 및 책임

• 데이터 엔지니어는 기업이나 조직에서 발생하는 대량의 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 처리하는 역할을 맡습니다.

시스템 아키텍처 설계 및 구축

• 목표 : 대용량 데이터를 처리하고 저장하는데 효율적인 시스템을 설계하고 구축합니다.
• 방법 : 데이터베이스, 분산 처리 시스템, 데이터 스토리지 등을 활용하여 전체적인 아키텍처를 구성합니다.

데이터 플로우 최적화

• 목표 : 데이터의 효율적인 이동과 처리를 위해 데이터 플로우를 최적화합니다.
• 방법 : Apache NiFi, Apache Airflow와 같은 도구를 활용하여 데이터 이동 및 변환 과정을 최적화합니다.

데이터 추출 및 변환

• 목표 : 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 필요한 형식으로 변환하여 데이터 웨어하우스에 적재합니다.
• 방법 : SQL, NoSQL 데이터베이스, ETL(추출, 변환, 적재) 도구를 사용하여 데이터를 가공하고 저장소에 이동시킵니다.

사용되는 기술 및 도구

• 데이터베이스 (SQL, NoSQL) : 대량의 데이터를 안정적으로 저장하고 관리하는 데 사용됩니다.
• 대용량 분산 처리 시스템 (Hadoop, Spark) : 대규모 데이터를 효율적으로 처리하는 데 활용됩니다.
• 데이터 플로우 도구 (Apache NiFi, Apache Airflow) : 데이터 이동 및 변환을 자동화하고 최적화하는 데 사용됩니다.
• 클라우드 플랫폼 (AWS, Azure, Google Cloud Platform) : 대규모의 데이터를 관리하고 처리하는데 필요한 인프라 및 서비스를 제공하는데 사용됩니다.

 

 

2. 빅데이터 분석가 : 데이터의 패턴을 해석하는 명수

역할 및 책임

• 빅데이터 분석가는 기업이나 조직에서 발생한 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 인텔리전스를 도출하는 역할을 수행합니다.

데이터 수집 및 정제

• 목표 : 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고, 노이즈를 제거하고 정제하여 효과적인 분석을 위한 기반을 마련합니다.
• 방법 : SQL, Python의 pandas 등을 사용하여 데이터를 추출하고, 불필요한 정보를 걸러내거나 결측치를 처리합니다.

 

통계 및 머신러닝 기법 활용

• 목표: 통계 및 머신러닝 기법을 활용하여 데이터의 패턴을 찾고 예측 모델을 개발합니다.
• 방법: R, Python의 scikit-learn, TensorFlow 등을 사용하여 데이터를 분석하고 모델을 학습시킵니다.

빅테이터 전문가

 

리포트 및 시각화 작성

• 목표 : 비즈니스 의사결정을 지원하기 위해 데이터 분석 결과를 이해하기 쉬운 형태로 정리하고 시각화합니다.
• 방법 : Tableau, Power BI 등을 활용하여 데이터를 시각적으로 표현하고 리포트를 작성합니다.

 

사용되는 기술 및 도구

• 통계 분석 도구 (R, Python - pandas, numpy) : 통계적 분석을 수행하고 데이터를 다루는 데 사용됩니다.
• 머신러닝 프레임워크 (TensorFlow, scikit-learn) : 머신러닝 모델을 구축하고 학습시키는 데 사용됩니다.
• 시각화 도구 (Tableau, Power BI) : 데이터를 직관적으로 이해하고 의사결정에 활용하기 위한 시각화를 생성합니다.
• 데이터 분석 언어 및 도구 (SQL, Jupyter Notebook) : 데이터를 추출하고 분석하는 데 사용되며, 분석 결과를 문서화하고 공유하는 데 활용됩니다.

 

 

3. 데이터 과학자 : 데이터의 마법사

역할 및 책임

• 데이터 과학자는 기업이나 조직의 데이터를 탐험하고 이해하여 가치 있는 정보를 도출하는 역할을 수행합니다.

데이터 이해 및 가설 설정

• 목표 : 주어진 데이터를 탐험하고 이해하며, 분석에 앞서 가설을 설정합니다.
• 방법 : 데이터의 특성과 패턴을 파악하고, 분석에 필요한 가설을 세웁니다.

 

머신러닝 및 딥러닝 모델 개발

• 목표 : 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 활용하여 예측 모델을 개발하고 최적화합니다.
• 방법 : TensorFlow, PyTorch 등의 프레임워크를 사용하여 데이터에 적합한 모델을 설계하고 학습시킵니다.

 

 

 

비즈니스 문제 해결책 제안 및 구현

• 목표 : 데이터 분석 결과를 바탕으로 비즈니스 문제에 대한 해결책을 제안하고, 필요시 구현합니다.
• 방법 : 분석 결과를 비즈니스 목표에 맞게 해석하고 구체적인 액션 아이템을 도출합니다.

 

사용되는 기술 및 도구

• 통계 및 수학 지식 : 데이터의 특성을 이해하고 분석하는데 필요한 기본적인 지식이 필요합니다.
• 머신러닝 및 딥러닝 프레임워크 (TensorFlow, PyTorch) : 다양한 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 적용하고 모델을 학습시키는 데 사용됩니다.
• 데이터 분석 및 시각화 도구 (Python - pandas, matplotlib, seaborn) : 데이터를 탐험하고 시각화하여 인사이트를 도출하는 데 사용됩니다.
• 대용량 데이터 처리를 위한 기술 (Spark, Hadoop) : 대규모의 데이터를 효율적으로 처리하는 데 필요한 기술을 활용합니다.