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2025 데이터 분석가 하는 일, 연봉, 자격증, 비전공자 취업 가이드 (2025)

링커리어

2025.12.05 12:00

Q. 데이터 분석가는 무슨 일을 하고, 어떻게 준비해야 할까요?

A. 데이터 분석가는 기업의 의사결정을 돕기 위해 데이터를 수집·정제·해석·시각화하는 직무입니다.
2025년 기준 채용 수요가 꾸준하며, 기초 코딩 + 통계 이해 + 도메인 지식을 갖춘 인재를 선호합니다.
연봉은 업계·기업 규모에 따라 큰 차이가 있으며, 신입은 약 3,800~5,000만원 수준입니다.
자격증은 필수는 아니지만 ADsP, SQLD, GA4, 빅데이터 분석기사 등이 준비 과정에서 도움이 됩니다.

📈 데이터 분석가(Data Analyst)가 하는 일

데이터 분석가는 기업의 데이터를 기반으로 문제 원인을 찾고, 비즈니스 성장을 위한 인사이트를 제공하는 직무입니다. 단순한 숫자 분석이 아니라 데이터의 의미를 해석해 의사결정을 돕는 역할에 초점이 있습니다.

① 문제 정의

“왜 매출이 떨어졌지?”, “어떤 고객이 이탈하는가?”처럼 분석해야 할 비즈니스 질문을 명확히 설정합니다.

② 데이터 수집·전처리(Data Cleaning)

SQL로 데이터를 추출하고, 누락·이상값을 처리해 분석 가능한 형태로 정리합니다. (업무 비중 60~70%)

③ 데이터 분석(EDA)

통계 분석이나 간단한 모델링을 활용해 패턴·원인·상관관계를 찾습니다.

④ 시각화·리포팅(Visualization)

Tableau·Power BI 등으로 결과를 시각화하고, 이해하기 쉬운 형태로 의사결정자에게 전달합니다.

🤔헷갈리는 데이터 직무 비교 : 분석가 vs 사이언티스트 vs 엔지니어

	데이터 분석가 (Data Analyst)	데이터 사이언티스트 (Data Scientist)	데이터 엔지니어 (Data Engineer)
핵심 목표	현재/과거의 데이터를 분석하여 비즈니스 인사이트 도출	미래를 예측하는 머신러닝/딥러닝 모델 개발	데이터를 안정적으로 수집·저장하는 파이프라인 구축
주요 업무	KPI 모니터링 대시보드 제작 A/B 테스트	추천 시스템 개발 예측 모델링 알고리즘 고도화	DB 설계 클라우드 환경 구축(AWS, GCP) ETL 개발
필수 역량	SQL 시각화(Tableau/Power BI) 커뮤니케이션	파이썬(Python) 통계학 머신러닝 프레임워크	SQL Hadoop Spark 자료구조 클라우드 지식

💡 2025 트렌드 Check : 최근에는 경계가 조금씩 흐려지고 있습니다. 분석가도 간단한 예측 모델링을 하거나, 사이언티스트도 대시보드를 만들기도 합니다. 하지만 '분석가는 비즈니스 설득, 사이언티스트는 모델 성능'에 초점을 둔다는 차이는 여전합니다.

✅데이터 분석가 취업 필수 역량

1. 비전공자도 가능하지만 준비 없이는 어려움

◾ SQL과 통계 기초는 필수

◾ Python은 선택이지만 상위 기업일수록 요구

2. 인턴·프로젝트 경험이 사실상 필수

◾ Kaggle, 데이콘, 학교 팀프로젝트 등이 포트폴리오에 포함되면 좋음

◾ 기업은 “실제 문제 해결 경험”을 가장 중요하게 봄

3. 실무는 코딩보다 ‘문제 정의 능력’이 더 중요

◾ 숫자를 만드는 것이 아니라
◾ “데이터로 실제로 무엇을 해결했는가?” 를 증명해야 함

4. AI·자동화 도구 활용 능력 요구 증가

◾ 2025년 분석가는 GPT·코파일럿·빅쿼리 ML 등 AI 분석 보조 도구 사용 능력도 평가됨

✔데이터분석가 핵심 역량 체크리스트
□	SQL	매우 중요
□	커뮤니케이션	매우 중요
□	도메인 지식	중요
□	통계 기초	중요
□	Python	선택
□	시각화 도구	선택

📑필수 자격증 추천 & 난이도 비교

	난이도	취업 영향
1️⃣ADsP	중하	중
2️⃣빅데이터 분석기사	상	상
3️⃣SQLD	중	상
4️⃣GA4	하	중
5️⃣ADP	상	상