1. Data Scientist
필수 : 머신러닝(ML), 데이터마이닝, SQL, 프로그래밍(Python>R), 통계지식
권장 : DBMS, Hadoop, ETL, 데이터파이프라인, Power BI, 태블로
2. Data Analyst
필수 : Google/Adobe Analytics, SQL, 통계, BI 툴
가끔 : 머신러닝, 프로그래밍(Python>R)
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3. Business Analyst
필수 : BI 툴, SQL, Adobe/Google Analytics
* Business Analytics 학과 : 엔지니어링보다 비전공자 대상 데이터 분석에 입문시키는 것. 이 학과를 나오면 본인이 열심히 노력하면 데이터사이언티스트까지 가능함.
4. Data Engineering
DS, DA, BA가 분석을 잘 할 수 있도록 데이터를 잘 세팅해두는 것
필수 : 프로그래밍, SQL(전문가 수준), DB(RDBMS), Hadoop, Data Architecture, Data pipeline, ETL
* 연봉
DE, DS : 110K ~ 113K
DA, BA 6.6K ~ 7.5K
미국의 경우 회사보다 포지션(직군)에 따라 연봉이 천차만별임.
아무래도 개발직군>비개발직군