빅데이터 관련 직업 / 데이터 분석가 / 데이터분석 자격증
빅데이터란?
빅데이터(빅 데이터, Big Data)는 기존 데이터베이스 관리 도구로 처리하기 어려운 대량의 데이터 집합을 가리킵니다. 이는 주로 "3V"라고 불리는 특성을 갖추고 있습니다.
- 규모 (Volume): 빅데이터는 대용량의 데이터를 포함합니다. 이는 기존 데이터베이스 시스템으로는 처리하기 어려운 수십 테라바이트(TB)에서 페타바이트(PB) 수준의 데이터까지 다양합니다.
- 다양성 (Variety): 빅데이터는 다양한 형태와 유형의 데이터를 포함합니다. 텍스트, 이미지, 비디오, 소셜 미디어 게시물, 센서 데이터 등 다양한 소스로부터 비정형, 반정형, 정형 데이터를 모두 포함합니다.
- 속도 (Velocity): 빅데이터는 실시간 또는 거의 실시간으로 생성되고 수집되는 경우가 많습니다. 이는 데이터가 빠르게 생성되고 전송되는 속도를 의미합니다.
빅데이터는 이러한 특성을 통해 새로운 통찰력을 얻고 의사 결정을 지원하는 데 사용됩니다. 다양한 산업 분야에서 활용되며, 예측 분석, 비즈니스 인텔리전스, 고객 서비스 개선, 의료 진단, 과학 연구 등 다양한 분야에서 뚜렷한 가치를 창출합니다.
빅데이터를 효과적으로 다루기 위해서는 적절한 데이터 저장 및 처리 기술, 분석 도구, 기계 학습, 딥러닝과 같은 인공 지능 기술이 필요합니다. 이를 통해 빅데이터를 통해 얻은 정보를 실제 비즈니스 가치로 전환할 수 있습니다.
데이터 관련 자격증
빅데이터와 관련된 자격증은 다양하며, 이 분야의 전문 지식과 기술을 증명하고자 하는 사람들이 취득하는 경우가 많습니다. 몇 가지 주목할 만한 빅데이터 관련 자격증은 다음과 같습니다:
- Cloudera Certified Data Engineer (CCDE): 클라우데라는 빅데이터 처리를 위한 여러 플랫폼을 제공하는데, 이 자격증은 클라우데라의 빅데이터 엔지니어링 도구 및 기술에 대한 전문 지식을 검증합니다.
- Certified Analytics Professional (CAP): INFORMS(미국 운전 연구 및 관리 학회)에서 제공하는 CAP 자격증은 데이터 분석 전문가로서의 역량을 인증합니다. 통계, 예측 분석, 데이터 마이닝 등의 영역에 대한 폭넓은 지식을 검증합니다.
- IBM Certified Data Engineer - Big Data: IBM은 빅데이터 솔루션과 관련된 여러 자격증을 제공합니다. IBM Certified Data Engineer 자격증은 빅데이터 엔지니어링에 필요한 기술과 도구 사용 능력을 평가합니다.
- AWS Certified Big Data - Specialty: 아마존 웹 서비스(AWS)는 빅데이터 관련 서비스를 제공하며, 이 자격증은 AWS의 빅데이터 도구와 서비스에 대한 전문 지식을 검증합니다.
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate: 마이크로소프트는 Azure를 통해 다양한 빅데이터 서비스를 제공하고 있습니다. 이 자격증은 Azure를 사용한 데이터 엔지니어링 능력을 인증합니다.
- Data Science Council of America (DASCA) - Senior Data Scientist (SDS): DASCA는 데이터 과학자들을 위한 여러 자격증을 제공하는데, SDS 자격증은 고급 데이터 과학자로서의 역량을 평가합니다.
- Certified Information Management Professional (CIMP): Data Management Association International (DAMA)에서 제공하는 CIMP 자격증은 정보 관리 및 데이터 관리 분야에서의 전문성을 확인하는 데 사용됩니다.
자격증을 선택할 때, 해당 분야에서 가장 중요한 기술과 도구를 다루는 자격증을 선택하는 것이 좋습니다. 또한 각 자격증의 요구 사항과 취득하기 위한 교육 자원을 고려하여 선택하면 도움이 됩니다.
데이터 관련 자격증 [한국]
한국에서는 다양한 데이터 관련 자격증이 제공되고 있습니다. 아래는 한국에서 인정받는 몇 가지 데이터 관련 자격증의 예시입니다:
- 한국데이터산업진흥원 (KData) 데이터분석 준전문가 (ADsP): KData에서 제공하는 ADsP 자격증은 데이터 분석 전문가로서의 기본적인 역량을 측정합니다. 데이터 분석, 통계, 데이터 마이닝, 빅데이터 등에 대한 기초 지식이 평가됩니다.
- 데이터아카데미 데이터 분석가 (DA): 한국데이터산업진흥원(KData)과 (주)데이터아카데미에서 공동으로 운영하는 데이터 분석가 자격증입니다. 데이터 분석, 통계, 머신러닝, 데이터 시각화 등에 대한 지식과 기술을 평가합니다.
- 한국데이터베이스진흥원 (KDBI) SQLP (SQL 전문가): KDBI에서 제공하는 SQLP 자격증은 SQL 기술을 검증하는 자격증으로, 데이터베이스 관리 및 쿼리 작성 능력을 평가합니다.
- 데이터 아카데미 데이터 엔지니어 (DE): 데이터아카데미에서 제공하는 DE 자격증은 데이터 엔지니어링 분야의 기본적인 역량을 검증합니다. 대용량 데이터 처리, 데이터베이스 설계, ETL(Extract, Transform, Load) 등에 대한 지식을 평가합니다.
- 한국데이터베이스진흥원 (KDBI) MongoDB Certified Developer: MongoDB를 사용한 데이터베이스 개발자 자격증으로, NoSQL 데이터베이스에 대한 개발 능력을 인증합니다.
- SAS Certified Base Programmer for SAS 9: SAS 언어를 사용하여 데이터 분석과 통계를 수행하는 능력을 측정하는 자격증입니다.
이 외에도 다양한 기업이나 교육 기관에서 독자적으로 운영하는 데이터 관련 교육 및 자격 시험도 있습니다. 선택한 자격증이 자신의 진로나 목표에 부합하며 업계에서 인정받는 자격증인지를 확인하여 공부하는 것이 중요합니다.
데이터자격 검정 Kdata [ https://www.dataq.or.kr/www/main.do ]
메인화면 : 데이터자격시험
www.dataq.or.kr
데이터 관련 직업
데이터 관련 직업은 다양하며 계속해서 성장하고 있습니다. 아래는 주요 데이터 관련 직업 몇 가지입니다:
- 데이터 분석가 (Data Analyst): 기업이나 조직의 데이터를 수집, 분석하여 의사 결정에 도움을 주는 역할을 수행합니다. 통계, 데이터 시각화, 데이터 마이닝 기술을 사용하여 데이터를 이해하고 해석합니다.
- 데이터 과학자 (Data Scientist): 고급 수학, 통계, 머신러닝, 딥러닝 등의 기술을 사용하여 데이터에서 특정 통찰력을 추출하고 예측 모델을 개발하는 업무를 수행합니다.
- 빅데이터 엔지니어 (Big Data Engineer): 대규모의 데이터를 수집, 저장, 처리할 수 있는 인프라와 플랫폼을 설계하고 구축하는 역할을 합니다. 대용량 데이터 처리 시스템을 유지 보수하고 최적화합니다.
- 데이터 아키텍트 (Data Architect): 기업의 데이터 관련 요구 사항을 이해하고 데이터 아키텍처를 설계합니다. 데이터 모델링, 데이터 흐름 및 통합을 담당합니다.
- 비즈니스 인텔리전스 분석가 (Business Intelligence Analyst): 기업의 비즈니스 퍼포먼스를 평가하고 비즈니스 의사 결정에 도움을 주는 데이터를 수집 및 분석합니다.
- 데이터 엔지니어링 매니저 (Data Engineering Manager): 데이터 엔지니어링 팀을 이끌며 대규모 데이터 시스템을 설계하고 구축하는 역할을 합니다.
- 데이터 사이언스 매니저 (Data Science Manager): 데이터 사이언스 팀을 관리하며 프로젝트를 계획하고 팀원들과 협업하여 비즈니스 문제에 대한 데이터 기반 솔루션을 제공합니다.
- 데이터베이스 관리자 (Database Administrator): 데이터베이스 시스템을 설치, 구성, 유지 보수하고 데이터베이스의 성능을 최적화하는 역할을 수행합니다.
- 데이터 보안 전문가 (Data Security Specialist): 데이터의 기밀성과 보안을 보장하며, 데이터 무결성을 지키기 위한 보안 시스템을 구축하고 유지보수합니다.
- IoT 데이터 과학자 (IoT Data Scientist): 사물인터넷(IoT) 기기에서 발생하는 데이터를 분석하여 기기의 성능을 최적화하거나 예측 모델을 개발하는 업무를 수행합니다.
이 외에도 데이터 관련 직업은 끊임없이 다양화되고 있으며, 새로운 분야와 직업이 계속해서 등장하고 있습니다. 각 직업은 특정 기술과 도메인 지식이 필요하며, 데이터 분야에서는 항상 업데이트되는 기술과 도구에 대한 지속적인 학습이 필요합니다.
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