클래스: 데이터 분석에서의 경력 기술 소개

데이터 역량 개발

클래스: 데이터 분석에서의 경력 기술 소개

데이터 역량 개발

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- 조직의 데이터 리터러시가 있거나, 데이터에 능숙하거나, 위에 해당되지 않나요? 이러한 용어를 분석해 보겠습니다. 데이터 리터러시란 여러분이 그것을 읽고, 그것에 대해 대화하고, 이해할 수 있다는 것을 의미합니다. 은행 계좌를 예로 들어 보겠습니다. 그것은 모두 당신의 재정에 관한 것입니다, 그렇죠? 그리고 실제로 보면 트랜잭션을 통한 모든 데이터일 뿐입니다. 잔액을 읽을 수 있습니까? 있어서는 안 되는 것이 있을 때 말해 줄 수 있습니까? 그렇다면 은행에 전화하여 설명해 주시겠습니까? 이는 귀하가 은행 데이터에 대해 잘 알고 있음을 의미합니다. 이제 유창함의 의미로. 유창하다는 것은 단순히 읽고 사용할 수 있는 것 이상의 기술을 보여주는 무언가를 만들 수 있음을 의미합니다. 우리는 다른 언어를 사용하는 사람들을 알고 있습니다. 그들은 글을 읽을 줄 알거나 유창하다. 글을 읽을 줄 아는 사람은 다시 말하지만, 그 언어의 공통점을 파악하고 간단한 문장으로 말할 수 있지만, 유창한 사람은 그 언어로 대화를 계속하고 이야기를 쓸 수 있습니다. 이러한 용어가 언어에 적용되는 것처럼 데이터에도 적용됩니다. 다시 은행 사례로 돌아가 보겠습니다. 데이터에 능숙하다면 작년의 은행 데이터를 예산 책정 시스템과 재무 추적 시스템을 구축할 수 있는 통찰력으로 전환할 수 있습니다. 데이터 기술을 실제로 구축하려면 해당 데이터 기술이 일상 생활에 어떻게 적용되는지 생각하기 시작해야 합니다. 데이터에 능통하고 직장에서 누군가가 정보를 건네주는데 처음 보는 경우라면 해당 데이터를 학습할 수 있는 접근 방식을 갖게 될 것이고 자연스럽게 물어볼 수 있는 질문을 할 수 있을 것입니다. 접근 방식이 가장 중요하며, 접근 방식을 구축하거나 식별하는 것은 오늘, 심지어 지금 당장 시작할 수 있습니다. 새로운 데이터 세트가 앞에 놓일 때마다 무엇을 하실지 생각해 보십시오. 그것이 당신의 접근 방식입니다. 당신의 접근 방식이 그것을 응시하고 궁금해하는 것이라면, 글쎄요, 그것은 당신이 어디서부터 시작해야 하는지 알려줍니다. 이제 직장에서 적합한 데이터 리터러시와 데이터 유창성의 정도가 있습니다. 그리고 저는 모든 사람이 데이터 리터러시를 갖추어야 한다고 주장합니다. 데이터를 읽고, 말하고, 듣고, 이해할 수 있는 능력 또는 적어도 데이터에 적용되는 데이터입니다. 시간표가 될 수도 있고 월급이 될 수도 있습니다. 데이터에 능통한 인력이 적은 조직은 회사를 다음 단계로 끌어올리는 도구가 될 수 있는 탐색 및 구축을 수행할 인력이 충분하지 않다는 것을 의미합니다. 데이터 리터러시가 된 다음 데이터 유창성으로 전환하는 것은 경력의 판도를 바꿀 수 있습니다. 읽기와 기본적인 이해에서 시작하여 조직 또는 자신을 위한 통찰력 및 데이터 도구를 생성하는 것으로 나아갈 수 있습니다.

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