인정받는 데이터 분석가는 연봉을 얼마나 받을까?

인기 직업인 데이터분석가와 웹 스크래핑 기술에 대해서 알아보자

요즘 대기업에서 데이터 분석가를 고용하는 이유는 무엇입니까?

대기업은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리기 위해 분석해야 할 데이터가 많기 때문에 데이터 분석가를 고용하고 있습니다. 데이터 분석가는 다양한 도구와 기술을 사용하여 이 데이터를 분석하고 기업이 운영을 개선하고 수익을 늘리며 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 도움이 되는 통찰력을 제공합니다. 빅데이터의 확산으로 최근 몇 년 동안 데이터 분석가에 대한 수요가 크게 증가했으며 앞으로도 계속 증가할 것으로 보입니다.

데이터 분석가가 되려면 무엇을 공부해야 하나요?

데이터 분석가가 되려면 컴퓨터 과학, 통계 및 비즈니스의 조합을 공부해야 합니다. 

Python 및 SQL과 같은 컴퓨터 프로그래밍 언어에 대한 강력한 기반과 R 또는 SAS와 같은 통계 분석 소프트웨어에 대한 경험이 필요합니다. 또한 비즈니스 원칙을 잘 이해하고 비기술적 이해관계자와 효과적으로 커뮤니케이션할 수 있는 능력이 있어야 합니다. 또한 기계 학습 및 데이터 시각화 과정을 수강하여 기술을 향상하고 취업 시장에서 경쟁력을 높일 수 있습니다.

데이터 분석가가 주로 분석하는 기업내부데이터와 웹데이터는 어떤 게 있나?

데이터 분석가는 일반적으로 내부 회사 데이터 및 웹 데이터를 사용하여 조직이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 여기에는 대규모 데이터 집합을 수집, 정리 및 구성하고 통계 및 분석 방법을 사용하여 추세와 패턴을 식별하는 작업이 포함될 수 있습니다. 데이터 분석가는 또한 스프레드시트 및 데이터베이스와 같은 도구를 사용하여 데이터를 저장 및 조작하고 보고서 및 시각화를 만들어 결과를 조직 내 다른 사람들에게 전달할 수 있습니다. 데이터 분석가의 목표는 데이터를 사용하여 조직이 운영을 개선하고 목표를 달성하도록 돕는 것입니다.

데이터 분석가로서 외부 데이터를 수집하려면 어떤 기술을 배워야 합니까?

데이터 분석가로서 외부 데이터를 수집하는 다양한 기술을 배워야 합니다. 배워야 할 핵심 기술에는 웹 스크래핑, API 통합 및 SQL이 포함됩니다.

웹 스크래핑은 특수 소프트웨어를 사용하여 웹 사이트에서 데이터를 추출하는 것입니다. 이는 API 또는 데이터에 직접 액세스하는 다른 수단을 제공하지 않는 웹사이트에서 데이터를 수집하는 데 유용할 수 있습니다.

API 통합에는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하여 웹 사이트 또는 기타 온라인 서비스의 데이터에 액세스하는 작업이 포함됩니다. 많은 웹사이트와 서비스는 개발자가 체계적이고 프로그래밍 방식으로 데이터에 액세스할 수 있도록 API를 제공합니다.

SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스에 저장된 데이터를 관리하고 조작하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 데이터 분석가로서 데이터베이스에 저장된 데이터에 액세스하고 분석하려면 SQL에 능숙해야 합니다.

이러한 기술적 능력 외에도 외부 데이터를 효과적으로 수집하고 해석하기 위해서는 강력한 문제 해결 및 의사소통 능력이 필요합니다.

데이터수집 능력이 탁월한 데이터분석가의 연봉은 얼마인가?

데이터 수집 능력이 뛰어난 데이터 분석가의 정확한 연봉은 특정 직무, 산업, 위치, 경험 수준, 특정 기술 등 여러 요인에 따라 달라질 수 있으므로 정확한 연봉을 결정하기 어렵습니다. 

노동통계국(Bureau of Labor Statistics)의 데이터에 따르면 데이터 분석가를 포함한 데이터 분석 분야 직종의 평균 연봉은 2019년 5월 $84,810이었습니다. 그러나 이 수치는 최상위 데이터 분석가의 급여를 반영하지 않을 수 있습니다. 일반적으로 뛰어난 데이터 수집 기술과 해당 분야에서 강력한 실적을 보유한 데이터 분석가는 보다 일반적인 기술과 경험을 가진 사람에 비해 더 높은 급여를 받을 수 있습니다.

동종 업무 중 데이터분석가 또는 데이터 사이언티스트가 상대적으로 높은 연봉을 받는 것을 확인할 수 있습니다.

웹 스크래핑에서 가장 어려운 부분은 무엇입니까?

데이터분석가라면 우선 데이터를 수집하는 능력이 있어야 합니다.

웹 스크래핑에서 가장 어려운 부분 중 하나는 끊임없이 변화하는 웹 페이지 구조를 다루는 것입니다. 웹 사이트는 종종 업데이트되고 재설계되어 페이지 구조가 변경될 수 있습니다. 웹 스크래핑 스크립트는 구조에 따라 웹 페이지의 특정 요소에서 데이터를 추출하도록 설계되었기 때문에 이로 인해 웹 스크래핑 스크립트가 손상될 수 있습니다. 결과적으로 웹 스크래핑 스크립트는 계속해서 제대로 작동하기 위해 자주 업데이트되고 유지 관리되어야 합니다.

웹 스크래핑의 또 다른 문제는 스크래핑을 방지하려는 웹 사이트를 다루는 것입니다. 일부 웹사이트는 보안 문자 및 속도 제한과 같은 기술을 사용하여 스크래퍼가 페이지에서 데이터를 추출하지 못하도록 합니다. 이로 인해 이러한 웹 사이트에서 데이터를 수집하기 어려울 수 있으며 프록시(Proxy) 및 헤드리스 브라우저(Headless WebBrowser)와 같은 고급 웹 스크래핑 기술을 사용해야 할 수 있습니다.

전반적으로 웹 스크래핑은 어렵고 시간이 많이 걸리는 작업일 수 있지만 데이터 분석가가 다양한 소스에서 데이터를 수집하기 위해 가져야 하는 중요한 기술이며, 데이터분석가가 갖춰야 할 필수 능력입니다.

대량의 데이터를 웹 스크랩하는 방법

많은 양의 데이터를 웹에서 스크랩하려면 스크래핑 작업이 효율적이고 확장 가능하도록 여러 기술을 조합하여 사용해야 합니다. 많은 양의 데이터를 스크랩할 때 고려해야 할 몇 가지 주요 사항은 다음과 같습니다.

분산 스크래핑 아키텍처 사용: 단일 시스템에서 단일 스크레이퍼를 실행하는 대신 여러 시스템에서 여러 스크레이퍼를 병렬로 실행할 수 있는 분산 아키텍처를 사용합니다. 이렇게 하면 스크래핑 노력을 확장하고 데이터를 더 빨리 수집할 수 있습니다.

캐싱 및 큐잉 사용: 많은 양의 데이터를 스크랩할 때 캐싱 및 큐잉을 사용하여 수집한 데이터를 저장하고 관리하는 것이 유용할 수 있습니다. 캐싱을 사용하면 데이터를 임시로 저장할 수 있으므로 동일한 데이터를 여러 번 스크랩할 필요가 없으며 큐잉을 사용하면 스크랩할 페이지와 시기를 우선적으로 지정하여 스크래핑 프로세스를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다.

헤드리스 브라우저 사용: 헤드리스 브라우저는 사용자 인터페이스 없이 실행되는 웹 브라우저입니다. 이는 헤드리스 브라우저가 JavaScript를 실행하고 일반 웹 브라우저에서 렌더링되는 것처럼 페이지를 생성할 수 있으므로 JavaScript를 사용하여 콘텐츠를 렌더링하는 웹 사이트를 스크래핑하는 데 유용할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 JavaScript 기반 구조를 사용하는 웹 사이트를 더 쉽게 스크랩할 수 있습니다.

프록시 사용: 프록시를 사용하면 여러 IP 주소를 통해 웹 스크래핑 트래픽을 라우팅할 수 있으므로 스크래핑을 방지하려는 웹 사이트에서 감지 및 차단되는 것을 방지할 수 있습니다. 이는 엄격한 스크래핑 정책이 있는 웹사이트에서 많은 양의 데이터를 스크래핑하는 데 유용할 수 있습니다.

웹 스크래핑 전문 기업 해시스크래퍼(Hashcraper)

해시스크래퍼 데이터수집 대시보드 (SNS, 커뮤니티, 이커머스 등에서 데이터를 수집할 수 있다)

해시스크래퍼(Hashcraper)는 웹 크롤링을 전문으로 하는 회사로 인터넷에서 대량의 데이터를 스크랩하는 데 필요한 모든 기술을 보유하고 있습니다.

해시스크래퍼에는 웹 크롤링 전문가인 숙련된 데이터 분석가 및 개발자 팀이 있습니다. 그들은 고급 알고리즘과 정교한 소프트웨어를 사용하여 웹을 크롤링하고 대규모로 데이터를 수집합니다. 이를 통해 각 웹사이트를 수동으로 방문하지 않고도 많은 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 수집할 수 있습니다.

회사의 웹 스크래핑 기술은 가장 크고 복잡한 데이터 세트도 처리할 수 있습니다. 레이아웃과 구조가 복잡한 웹사이트는 물론 인증이 필요하거나 캡차(Captcha)를 사용하여 스크래핑을 방지하는 사이트에서 데이터를 추출할 수 있습니다.

웹 크롤링 외에도 해시스크래퍼는 회사가 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 다양한 기타 서비스를 제공합니다. 여기에는 데이터 정리 및 전처리, 데이터 시각화 및 통계 분석이 포함됩니다. 회사의 전문가 팀은 조직이 데이터의 추세와 패턴을 식별하고 이 정보를 사용하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

실시간 트렌드 분석 서비스 - 트렌드패드(www.trendspad.net)

해시스크래퍼는 고객에게 고품질 데이터 스크래핑 서비스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이 회사는 정기적으로 기술을 업데이트하여 웹 스크래핑 산업의 최전선에 서도록 합니다. 이러한 혁신에 대한 헌신은 해시스크래퍼가 웹 크롤링 및 데이터 스크래핑 분야의 리더가 되는 데 도움이 되었습니다.