1, 통계학 기초: 통계학은 데이터 분석의 기초로 분석자가 데이터 분포, 확률, 가설 테스트 등의 통계 원리와 방법을 숙지하여 데이터를 정확하게 이해하고 해석할 수 있도록 도와줍니다.

2. 데이터 과학 프로그래밍: 데이터 분석가는 Python 또는 R 과 같은 프로그래밍 언어를 익혀야 대량의 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 또한 데이터베이스에서 데이터를 효과적으로 추출하려면 데이터베이스 및 SQL 과 같은 관련 기술을 이해해야 합니다.

3. 데이터 시각화: 데이터 시각화는 데이터를 직관적인 차트와 그래픽으로 변환하여 분석가가 데이터 분석 결과를 효과적으로 전달할 수 있도록 하는 것입니다. 데이터 시각화 과정을 배우면 분석가가 적합한 시각화 도구를 선택하고 매력적이고 이해하기 쉬운 데이터 시각화 작업을 설계하는 방법을 배울 수 있습니다.

4. 기계 학습: 기계 학습은 알고리즘과 모델을 이용하여 데이터로부터 배우고 예측하는 과정이다. 데이터 분석가는 기계 학습 알고리즘, 모델 평가 및 튜닝을 학습하여 데이터 예측 및 모델링 능력을 향상시킬 수 있습니다.

5. 데이터베이스 관리: 데이터 분석가에게는 데이터베이스의 기본 원리와 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 사용을 이해하는 것이 중요합니다. 데이터베이스 관리 과정을 배우면 데이터의 저장 및 구성을 이해하고 데이터베이스 운영 및 관리 능력을 향상시킬 수 있습니다.

6. 비즈니스 및 업계 지식: 데이터 분석가로서, 당신이 종사하는 업계의 기본 지식과 비즈니스 배경을 이해해야 합니다. 관련 비즈니스 및 업계 과정을 학습함으로써 분석가는 비즈니스 요구 사항을 더 잘 이해하고 대상 데이터 분석 솔루션을 제공할 수 있습니다.

7. 의사 소통 및 표현 능력: 데이터 분석가는 기술 능력뿐만 아니라 좋은 의사 소통 및 표현 능력도 필요합니다. 의사 소통 및 표현 과정을 배우면 복잡한 데이터 분석 결과를 간결하고 명료한 방식으로 비기술자에게 효과적으로 전달할 수 있습니다.

8. 윤리 및 법적 문제: 데이터를 분석할 때 분석가는 데이터 개인 정보 보호, 데이터 보호 및 규정 준수와 같은 윤리 및 법적 문제를 이해해야 합니다. 관련 윤리 및 법률 과정을 배우면 규정 준수 표준을 준수하고 데이터의 안전과 개인 정보를 보호하는 데 도움이 됩니다.

요약:

데이터 분석가는 통계, 데이터 과학 프로그래밍, 데이터 시각화, 기계 학습, 데이터베이스 관리, 비즈니스 및 업계 지식, 커뮤니케이션 및 표현 기술, 윤리 및 법적 문제 등 많은 과정을 배워야 합니다. 이 과정에서는 데이터 분석의 기본 이론과 기술, 비즈니스, 통신 및 법률 관련 지식을 다룹니다. 이러한 과정을 체계적으로 학습함으로써 분석가는 데이터 분석 분야에서 자신의 능력과 경쟁력을 전반적으로 향상시킬 수 있습니다.