빅 데이터란 무엇인가?

빅 데이터는 굉장히 크고 범용적인 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 기존 데이터베이스 관리 시스템으로는 처리하지 못하므로 새로운 기술이 필요하게 됩니다. 빅 데이터는 막대한 양의 데이터를 취급하기 때문에 데이터 분석에 있어 중요한 역할을 합니다. 빅 데이터 분석을 통해 기업은 비즈니스 관점에서 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

빅 데이터 전문가가 되기 위해 필요한 능력

빅 데이터 전문가가 되려면 다음과 같은 기초적인 지식이 필요합니다.

1. 데이터베이스

데이터베이스는 빅 데이터 처리에서 중요한 역할을 합니다. 빅 데이터를 처리하기 위해서는 데이터베이스 관리 시스템의 사용법을 알아야 합니다. 특히 빅 데이터의 경우 데이터베이스가 아닌 분산 시스템으로 처리해야 하므로 Hadoop과 같은 기술을 이해할 필요가 있습니다.

2. 통계학

통계학은 데이터 분석에 있어서 매우 중요합니다. 무작위 표본 추출과 같은 통계학 이론을 적용하여 데이터를 분석할 수 있습니다.

3. 프로그래밍

빅 데이터 전문가는 주로 프로그래밍을 사용하여 데이터 분석에 성과를 얻습니다. 이 때 주로 사용되는 언어는 R, Python, Java, SQL 등이 있습니다. 이들 언어에 대한 기초적인 지식이 필요합니다.

4. 머신 러닝

머신 러닝은 데이터 분석에 가능한 시나리오를 예측하는 데에 매우 중요합니다. 따라서 빅 데이터 분석에 있어 머신 러닝에 대한 이해도가 중요합니다.

빅 데이터 전문가가 할 일

빅 데이터 전문가는 다음과 같은 업무를 맡습니다.

1. 데이터 수집

빅 데이터 분석을 위해 데이터 수집도 중요한 역할을 합니다. 이를 위해서는 데이터베이스와 비즈니스 용도를 파악할 필요가 있습니다. 데이터를 수집할 때는 데이터를 비롯하여 메타 데이터, 데이터 출력 양식, 데이터 정제 및 정규화라는 중요한 단계를 거쳐야 합니다.

2. 데이터 분석

데이터가 수집되면 빅 데이터 전문가는 데이터를 분석하여 비즈니스 향상을 위한 정보를 추출합니다. 이는 데이터 탐색, 중요한 변수 결정 및 모델링을 통해 수행됩니다.

3. 데이터 시각화

시각화는 데이터 분석을 바탕으로 목표를 달성하는 가장 적극적인 방법 중 하나입니다. 데이터 시각화는 예측 모델의 작동 방식을 이해하는 데 매우 중요합니다. 따라서 빅 데이터 전문가는 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터를 시각화하여 인사이트를 얻는 데 중점을 둡니다.

결론

빅 데이터 전문가가 되기 위해서는 데이터베이스와 통계학, 프로그래밍, 머신 러닝에 대한 기초 지식이 필요합니다. 이들 지식을 바탕으로 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 시각화의 단계를 거쳐 비즈니스 향상을 도모할 수 있습니다. 빅 데이터 분야는 현재 세상의 모든 산업 및 조직에서 많은 관심을 받고 있으므로 빅 데이터 전문가가 되는 것은 매우 유망한 직업입니다.