데이터의 민족

데이터 자체와 데이터를 둘러싼 시스템을 책임 데이터 관리, 수집/보관/처리 시스템 개발/구조 설계 파이프 라인 구축, 관리 및 유지보수 관리 데이터 파이프 라인 관리, AWS/애저/GCP 등 클라우드 백엔드 개발, 하둡, 스파크 등을 이용한 대용량 데이터 분산 처리 시스템 개발 컴퓨터의 동작과 분산 처리의 원리, 네트워크/클라우드 시스템 ,파일 시스템과 관련 지식 코딩 능력 머신러닝 개발 지식 Google certified professional data engineer 자격증 공부 권유

D.E(데이터 엔지니어)가 구출한 파이프라인의 Data Lake나 Data Warehouse에서 분석에 사용할 데이터 사용 통계 방법론, 머신 러닝, 데이터 마이닝 지식을 바탕으로 정량적이고 과학적인 데이터 분석을 통해 데이터에서 인사이트를 발굴 현재 상황 묘사, 분석 및 미래 상황을 예측하거나 문제 예방 머신러닝 모델 사용, 모델링을 활용한 패턴 찾기, 예측 모델링/추천시스템 EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석) 능력 알고리즘에 대한 이해, 업무 전반에 대한 지식, 인사이트 발굴 능력 필요 스스로 질문할 수 있는 능력을 갖춘 호기심이 많은 성향 A/B TEST 진행 경험 시각화 능력(D.A와 동일) 네이버 데이터 사이언티스트 전영환 [직장인릴레이인터뷰..

기업의 현재 상태와 관련된 인사이트를 도출 정형 데이터 외에 새로운 데이터 수집 능력(웹 크롤러, API Key) 개선해야 할 문제를 찾아내고 해결할 아이디어 제시 데이터의 경향, 패턴, 이상치 인식을 위한 시각화 보고서 작성 능력 해당 도메인에 대한 충분한 지식 기본적인 통계 지식, 분석 도구(Python, R, MySQL), 시각화 도구(Tableau, POWER BI, Spotfire) 능력 중재하는 역할 및 소통 능력 클라우드 사용 능력 우대 머신러닝 알고리즘 이해 능력 통찰력 필수