데이터 분석은 다양한 채널에서 축적된 원시 통계를 분석하여 의미 있는 정보를 생성하는 것을 의미합니다. 이 분석은 조직에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 그리고 시장 성과를 개선하기 위해 추가로 수행할 수 있는 작업이 무엇인지 이해하기 위해 수행됩니다. 내 마음에 떠오르는 다음 질문은 무엇입니까? 비즈니스 분석 자격. 비즈니스 분석 과정을 배우고 수강할 수 있는 사람은 B.Tech 인력뿐인가요? 처음에 저는 Lloyd Business School에서 이것이 필요한 유일한 기술이라고 생각했습니다. 저는 이미 B.Tech가 없는 개인은 비즈니스 분석을 이해할 수 없을 것이라고 생각했습니다. 그러나 조사를 해보니 제가 완전히 틀렸다는 것을 알게 되었습니다 동탄 수학학원.
비즈니스 분석은 B.Techs만을 위한 것이 아닙니다. 사실 알고보니 그 반대였어요. B.Tech가 없는 사람들은 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓고 있으며 비즈니스 분석 과정의 모든 분야에서 탁월합니다. 그렇다면 Business Analytics에서 가장 바람직한 역량은 무엇일까요? 프로그래밍 언어인가요? 컴퓨터 과학인가요, 아니면 다른 것인가요? 그 대답은 애초에 전혀 예상하지 못했기 때문에 매우 흥미롭습니다. 나는 그것이 성공적인 분석이 되기 위해 요구되는 틈새 기술임에 틀림없다는 인상을 받았습니다. 좋아, 더 이상 끌지 말자. 대답은 매우 간단합니다. 비즈니스 분석가가 되기 위해 가장 필요한 기술은 수학적 능력입니다. 숫자를 잘 다루어야 하고 그게 전부입니다. 확률, 통계, 시계열 등에 대한 철저한 이해가 있어야 하며 수학을 좋아하는 사람이어야 합니다.
기억해야 할 또 다른 매우 중요한 점은 거대한 데이터를 처리하는 것입니다. 내 말은, “거대한 데이터”를 의미합니다. 현재 우리는 정보화 시대에 살고 있습니다. 모든 것이 온라인에 있으며 우리는 매일 수많은 정보를 생산하고 있습니다. 이 데이터는 구조화되지 않았습니다. 즉, 제대로 구성되지 않았습니다. 그 거대한 데이터를 이해하려면 헌신과 인내가 필요합니다. 그/그는 풍부한 정보를 분석할 수 있는 기술을 가지고 있어야 합니다.
내가 말했듯이 로이드 비즈니스 스쿨 이는 특정 프로그래밍 언어를 전체적으로 배워야 한다는 의미는 아닙니다. 분석은 사람이 프로그래머가 되어야 한다는 것을 의미하지 않습니다. 그 사람은 정보를 다루는 데 충분한 부분만 배워야 합니다. 수치를 다루고 분석하는 목적을 해결해 줍니다. 예를 들어 통계를 조작하기 위해 하나 또는 다른 도구에서 사용되는 R, Python, SAS 모듈을 배울 수 있습니다. 데이터 분석은 급성장하는 산업이며 기하급수적으로 성장하고 있습니다.
기업들은 이 데이터 폭탄을 처리하기 위해 엄청난 돈을 투자하고 있습니다. 통계는 이 원시 데이터를 사용하여 미래에 대한 예측을 할 수 있기 때문에 다양한 조직에서 프리미엄으로 판매됩니다. 그들은 조직의 수익을 증가시킬 뿐만 아니라 더 많은 청중에게 다가갈 수 있습니다. 데이터가 새로운 왕입니다. 조직을 만들 수도 있고 무너뜨릴 수도 있습니다. 인도뿐만 아니라 세계적으로도 이러한 전문가에 대한 수요가 엄청나게 클 것으로 추정됩니다.
결국 저는 Lloyd Business School에서 B.Tech가 분석에 필수는 아니지만 컴퓨터 과학 분야에서 B.Tech가 있다면 엄청난 도움이 될 것이라고 결론을 내리고 싶습니다. 좋은 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 것은 정량적 능력입니다.