데이터분석 공부하기 튜토리얼3 - 데이터전문가 로드맵 🧭

흔히 생각하는 데이터전문가가 되기 위하여 배워나가는 과정입니다. 1. 수학&통계 2. 엑셀 기초 3. 파이썬 4. SQL & DB 5. 시각화 툴 (태블로 등) 6. 데이터 준비 7. 데이터 탐색 분석 8. 머신러닝 라이브러리 9. 소프트 스킬 10. 데이터 윤리 및 개인정보보호 11. 비즈니스 이해 12. 데이터 스토리텔링 13. 성공 실무에서 바로 적용하는 경우, 환경과 업무에 따라 순서가 바뀌기도 합니다. 👀 하지만 과정을 모두 익혀야 탄탄한 데이터전문가가 되겠죠? 🤗 하나씩 간략히 살펴볼까요? 1. 수학 & 통계 - 클래스 평균 점수가 80점이라고 해서 모두가 80점이라는 이야기는 아니죠? 그렇다고 고르게 퍼져있다는 뜻도 아닙니다. 특별히 점수가 홀로 높은 친구도 있을테고(평균을 왜곡할 수 있으니 경우에 따라 이상치로 보기도 합니다), 점수 분포에 따라 수업 난이도를 정해야겠죠? (분포를 살피기 위하여 분산, 중앙값, 1분위수, 3분위수를 봅니다) - 아이폰을 좋아하는 사람은 대게 애플워치도 착용하는 경향이 있다고 분석하는 상관분석과 겨울이 다가오면 패딩의 판매량이 늘어난다는 추세분석 등 다양한 분석 통계 지식들입니다. 2. 엑셀 기초 - 이전 튜토리얼 1편에서도 말했듯이 코딩, SQL 등 언어를 몰라도 엑셀로 무궁무진하게 데이터를 뜯어보고 합쳐보고 그래프 시각화까지 모든 과정을 해볼 수 있어요. - 어려운 기술 배우기 전에 엑셀로 기초를 다져보는 과정입니다. - 실제로 많은 담당자분들이 데이터를 엑셀 파일 형식으로 다운받아 확인하기도 합니다. (실무자들과 일할 땐 엑셀 실력이 도움이 더 될 때도 많아요 👏🏻) 🧭 데이터 분석의 기초 개념을 이해하셨군요! 3. 파이썬 - 엑셀은 다양한 함수를 제공하지만, 데이터 처리 과정에선 비효율적입니다. 그래서 엑셀로 대용량의 데이터를 다루다보면 컴퓨터가 느려지고, 멈춰서 파일이 날라가기도 해요. 🥺 - 고성능의 서버에서 데이터를 다룰 수 있다면, 업무 능력이 확 올라갈거예요! - 데이터셋인 csv 파일들을 서버에서 다뤄보세요! 4. SQL & DB - 데이터셋을 누군가 전해줘야만 한다면, 업무 중 병목이 생기겠죠? 직접 데이터를 추출해봅시다! - 다양한 DB들이 있고, 이에 따라 SQL은 달라요. - 관계형/비관계형 데이터베이스 등 이해해보고, 다양한 DB를 써보세요! (Oracle, mongoDB 등) 5. 시각화 툴 (태블로, PowerBI, Superset 등) - 데이터를 숫자로만 보는 것보다 시각화하여 그래프로 본다면, 추세, 비율 등 빠르게 이해할 수 있어요. - 다양한 시각화 툴을 다뤄보기도 하고, 데이터 성격에 맞는 '센스있는' 시각화를 공부해보세요. 🧭 이제 실무도 해볼 수 있겠어요! 가설을 세우고 데이터를 근거해서 증명해보세요! 6. 데이터 준비 - 통일된 데이터 형식으로 변환하고, 비정형데이터를 구조적 형태로 고정하고, 기존 데이터와 통합하여 데이터 분석에 용이하도록 정제해주는 과정입니다. - 실무를 하다보면 다양한 데이터소스에서 많은 데이터가 있기 때문에, 데이터 준비를 잘하는 사람이 업무 효율이 좋아집니다! 🧭 데이터 엔지니어링 스킬까지 갖춘다면! 큰 성과를 내는 데이터분석가가 되어갑니다! 7. 탐색적 데이터 분석 - 빅데이터라고 부르기 시작합니다! - Raw Data를 가지고 데이터의 특징과 구조로부터 통계모형을 만들어보세요! 8. 머신러닝 라이브러리 - 통계모형을 내 손으로 다 계산하긴 어렵죠? 다양한 오픈소스와 라이브러리를 사용하여 데이터를 학습하고 인사이트를 얻어보세요! 🧭 데이터사이언티스트로 성장하고 있습니다! 9. 소프트 스킬 - 데이터분석가는 다양한 직무들과 함께 일하기 때문에 결론만으로 설득하기 어려워요. - 대인관계와 관련된 스킬로서 소통, 팀웍, 문제해결 등과 같은 비전문적 Skill을 키워보세요! 10. 데이터 윤리 및 개인정보보호 - 개인정보 등 민감한 정보가 있는 데이터는 악용되면 위험해요! - 법적 검토를 통하여 안전하게 사용할 수 있도록 하고, - 암호화 등의 지식을 갖추면 더 좋아요! 11. 비즈니스 이해 - 아무리 데이터로 인과과정을 설명한다고 하더라도, 결국 과거의 데이터로 만든 의견이기 때문에 비즈니스의 이해가 필수입니다! - 예를 들어 게임을 해본 적 없는 사람이 게임 데이터 분석은 어렵고, 쇼핑을 좋아하지 않으면 쇼핑 데이터를 봐도 이해하기 어렵겠죠? - 산업과 사업의 이해를 키워보세요! 12. 데이터 스토리텔링 - 비즈니스의 이해와 더불어 데이터를 기획하고, 설계하고, 시각화하여 소프트스킬로 설득하여 새로운 목표를 향해 달려갈 수 있도록 이야기를 풀어 설득하는 기술을 갖춰보세요! - 데이터에 근거하고 부드러운 카리스마를 갖췄다면 사람들은 함께 달려갈거예요! 👏🏻 우와! 엄청난 데이터 전문가네요! 1, 2편은 제 커리어리에 들어오시면 볼 수 있어요! 1편 데이터분석 공부하기 튜토리얼1 - 관심있는 사람 클릭! 2편 데이터분석 공부하기 튜토리얼2 - 초급 공부하며 생각 넓히기 💭

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2022년 11월 24일 오전 11:52

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