1. 기초 통계 및 수학 지식
- 기본 통계 개념(평균, 분산, 표준편차, 상관관계 등) 이해
- 확률 이론의 기본 이해
- 선형대수학 기초 지식
2. 프로그래밍 능력
- Python, R 등 데이터 분석 언어 활용 능력
- SQL을 이용한 데이터베이스 쿼리 작성 능력
- 데이터 처리 자동화 스크립트 작성 능력
3. 데이터 전처리 및 정제 능력
- 결측치, 이상치 처리 방법
- 데이터 정규화, 표준화 기법
- 데이터 변환 및 특성 엔지니어링
4. 데이터 시각화 능력
- 효과적인 시각화 도구 활용(Matplotlib, Seaborn, Plotly 등)
- 데이터 스토리텔링을 위한 시각화 설계
- 인터랙티브 대시보드 구축 능력
5. 도메인 지식
- 분석 대상 분야에 대한 전문적 이해
- 비즈니스 문제를 데이터 문제로 변환하는 능력
- 데이터의 맥락과 의미 파악 능력
6. 분석적 사고 및 문제 해결 능력
- 논리적 사고와 가설 설정 능력
- 데이터에서 인사이트 도출 능력
- 비즈니스 의사결정에 도움이 되는 분석 수행 능력
7. 머신러닝 및 통계적 모델링 이해
- 기본적인 머신러닝 알고리즘 이해 및 적용 능력
- 모델 평가 및 검증 방법론 이해
- 예측 모델 구축 및 최적화 능력
8. 커뮤니케이션 능력
- 분석 결과를 명확하게 전달하는 능력
- 기술적 내용을 비기술적 청중에게 설명하는 능력
- 효과적인 보고서 및 프레젠테이션 작성 능력
9. 도구 및 소프트웨어 활용 능력
- 데이터 분석 도구(Jupyter, Excel, Tableau 등) 활용
- 버전 관리 시스템(Git) 사용 능력
- 클라우드 기반 분석 환경 활용 능력
10. 지속적 학습 및 적응력
- 새로운 기술과 방법론에 대한 학습 의지
- 데이터 분석 트렌드 파악 능력
- 문제 해결을 위한 창의적 접근 방식