데이터 애널리스트(Data Analyst)와 가까운 직군 순서

데이터를 분석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 역할이며

1.  데이터 과학자 (Data Scientist) → 가장 가까움

• 공통점: 데이터 분석, SQL, 데이터 시각화 사용
• 차이점: 데이터 과학자는 머신러닝 및 고급 분석(예측 모델, AI)을 수행
• 예제: 데이터 애널리스트가 매출 트렌드를 분석하면, 데이터 과학자는 AI를 활용해 매출 예측 모델을 만듦

2.  데이터 엔지니어 (Data Engineer) → 데이터 처리 관련

• 공통점: SQL, 데이터 관리, 데이터 파이프라인 구축 이해 필요
• 차이점: 데이터 엔지니어는 데이터 저장, 변환, 배포 담당 (분석보다 인프라 구축에 집중)
• 예제: 데이터 애널리스트가 보고서를 작성하려면, 데이터 엔지니어가 데이터를 정제해서 제공

3.  비즈니스 애널리스트 (Business Analyst) → 분석 목적이 유사

• 공통점: 데이터를 분석하여 의사결정 지원
• 차이점: 비즈니스 애널리스트는 데이터 분석보다 경영 전략 수립에 집중
• 예제: 데이터 애널리스트가 고객 이탈률을 분석하면, 비즈니스 애널리스트는 이를 바탕으로 마케팅 전략을 세움

4.  머신러닝 엔지니어 (ML Engineer) → AI 모델 운영 관련

• 공통점: 데이터 분석 및 머신러닝 모델 활용 가능
• 차이점: ML 엔지니어는 모델 배포, 최적화에 집중 (분석보다 개발 역할이 강함)
• 예제: 데이터 애널리스트가 고객 분류 데이터를 제공하면, ML 엔지니어가 추천 시스템을 개발

5.  DevOps 엔지니어 → 데이터 애널리스트와 직접적인 연관은 적음

• 공통점: 클라우드 환경에서 데이터 저장 및 운영할 수 있음
• 차이점: DevOps는 시스템 자동화 및 배포 담당, 데이터 분석 업무와는 다소 거리가 있음
• 예제: 데이터 애널리스트가 만든 대시보드를 DevOps 엔지니어가 클라우드 서버에 배포

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데이터 애널리스트와 가까운 직군 정리 (가까운 순서대로)

1. 데이터 과학자 (Data Scientist) → 분석 업무와 가장 유사, 머신러닝 추가
2. 데이터 엔지니어 (Data Engineer) → 데이터 처리와 인프라 구축 지원
3. 비즈니스 애널리스트 (Business Analyst) → 데이터 활용 목적이 비슷
4. 머신러닝 엔지니어 (ML Engineer) → 데이터 활용 측면에서 연관
5. DevOps 엔지니어 → 직접적인 연관은 적으나 클라우드 활용 가능

데이터 애널리스트는 데이터 과학자와 가장 가깝고, 데이터 엔지니어 및 비즈니스 애널리스트와도 밀접한 관계가 있다.
기술적으로 발전하면 데이터 과학자로 전환할 수 있고, 비즈니스 전략에 집중하면 비즈니스 애널리스트로 이동할 수도 있다.

데이터로 가치를 만드는 Steven, Follow on LinkedIn