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 빅 데이터 분석가 는 대량 의 빅 데이터 를 관리 하 고 , 분석 해서 이 결과 를 바탕 으로 통계 모델 을 만들 어 사람 들 의 행동 패턴 이나 시장 경제 등 을 예측 할 만 한 정보 를 제공 한다 . 구체 적 으로 는 데이터 수집 , 데이터 저장 및 분석 , 데이터 시각화 등 을 통한 정보 제공 등 의 과정 을 담당 한다고 보 면 된다 . 
 이 들 의 업무 는 빅 데이터 를 어떻게 추출 하 고 , 어디 에 활용 할 것 인지 기획 을 하 는 일 부터 시작 한다 . 기획 을 통해 분석 할 빅 데이터 자원 이 확보 되 면 품질 을 관리 해 빅 데이터 플랫 폼 을 개발 하 고 , 실제 빅 데이터 를 분석 하 는 작업 을 거친다 . 대용량 의 데이터 를 처리 하 는 플랫 폼 개발 및 빅 데이터 분석 업무 를 할 때 는 다양 한 알고리즘 을 분석 하 고 이 를 시각 화 하 는 일 을 해야 한다 . 이렇게 나온 분석 자료 들 은 다양 한 분야 에서 사용 된다 . 기업 에서 는 신 제품 출시 를 앞두 고 빅 데이터 분석 결과 로 중요 한 의사 결정 을 하 기 도 하 고 , 생산 이나 마케팅 전략 을 짤 때 유용 한 자료 로 활용 하 기 도 한다 . 이 밖 에 도 사 기 방지 , 위험관리 , 보안 등 을 위한 자료 로 도 쓰이 고 있 다 . 
 데이터 과학 은 컴퓨터 공학 과 통계학 등 다양 한 관련 학문 이 통합 돼 있 기 때문 에 기본 적 으로 통계학 에 대한 지식 과 비즈니스 컨설팅 에 대한 이해 , 데이터 분석 을 위한 설계 기법 활용 등 에 관한 전문 적 인 역량 이 필요 하 다 . 여기저기 에 흩어져 있 는 데이터 를 모아 가공 하 는 데이터 처리 능력 , 분석 에 필요 한 모형 을 만들 고 결과 를 도출 하 는 분석 능력 , 해당 업종 에 대한 이해 라는 세 가지 능력 도 중요 하 다 . 최신 트렌드 를 다루 기 때문 에 최신 동향 등 도 수시로 파악 해야 한다 . 최근 트렌드 및 빅 데이터 와 관련 한 새로운 기술 내용 , 관련 기사 나 논문 등 을 발 빠르 게 파악 하 려는 노력 도 필요 하 다 . 의사소통 능력 , 협업 , 리더십 , 창의력 , 규율 , 열정 이 라는 요소 도 겸비 된다면 데이터 과학 이 예술 의 경지 로 승화 될 수 있 다 . 
 이 일 을 하 려면 대학 에서 컴퓨터 공학 , 통계학 등 을 전공 하 는 것 이 도움 이 된다 . 현재 우리 나라 에 는 데이터 분석가 , 통계 분석가 등 이 빅 데이터 분야 에서 활동 중 이 다 . 그래서 재직 자 대상 의 전문 교육 이 이루어지 고 있 는 실정 이 다 . 따라서 기존 IT 업계 종사자 를 대상 으로 하 는 교육 을 받 거나 최근 개설 된 교육 과정 등 을 통해 교육 을 받 고 진출 할 수 있 다 . 빅 데이터 는 데이터 아 이닝 이나 인공지능 분야 의 기계학 , 통계학 등 에서 시작 했 기 때문 에 이런 학문 들 과 연관 성 있 는 직업 분야 에서 연구 경험 이 있 는 사람 들 의 진출 이 활발 하 다 .