데이터 분석가 공부 순서 및 방법

안녕하세요 :) 데이터 분석가 공부 순서 및 방법에 대해 작성한 영상입니다! - 데이터 분석가 : 데이터를 분석하는 역할 - 데이터를 분석하는 사람에 대해 생각해보면? - 문제를 정의하고 데이터로 해결하는 방법을 아는 사람 - 데이터 기반으로 어떤 Action을 해야할지 제안할 수 있는 사람 - 여러 데이터 중 필요한 데이터를 파악할 수 있는 사람 - 원하는 형태로 데이터를 가공할 수 있는 사람 - 데이터 분석 결과를 쉽게 이해시켜주는 사람 문제 정의 + Action Item 도출 + 목적에 맞는 데이터 파악하기 - 논리력 - 항상 모든 일을 목적을 가지고 생각하기 - 우리가 달성하려고 하는 목적은 무엇인가? - 그것이 달성되면 어떤 일이 발생하는가? - 달성된 것을 확인할 수 있는 숫자는 무엇인가? - 프로젝트를 진행할 때도 목적을 항상 작성하고 시작하기 - Action Item 도출하기 - 그래서 뭘 해야할까? - 원인을 구체적으로 쪼개보면 Action Item을 만들기 좋음 데이터를 가공할 수 있는 여러 방법 - 엑셀, 스프레드시트 : 많은 회사에서 전통적으로 사용하던 도구 - SQL : DB가 있다면 무조건 사용하게 되는 SQL - Python, R, Spark : 데이터 전처리할 때 자주 나오는 도구 - 회사에서 데이터 인프라가 어떻게 구성되어 있는지에 따라 다름 - PA 도구(Amplitude, Mixpanel, Google Analytics 4) : GUI로 데이터 확인하며 가공은 제한적으로 가능 데이터 쉽게 이해시키기 - 분석 레포트를 받아보는 사람 관점에서 이해하기 - 레포트 작성하기 - 스토리텔링 : 어떻게 전개할 것인가? - 데이터 시각화 : Tableau, 엑셀, Redash, Power BI 등 핵심 포인트 - 어떤 사람이 이 레포트를 보는가? 그 사람의 배경 지식은 어느정도 되는가? - 레포트를 보는 사람의 문제를 해결해주는가? - 레포트를 보는 사람이 어떤 변화를 만들길 기대하는가? 목적이 무엇인가! - 컨설턴트처럼 이 문제에 대해 말로 설명해보고, 설득해보는 연습하기 - 데이터 시각화에 너무 치중될 필요는 없음. 레포트를 쉽게 이해하기 위한 수단으로 시각화를 하는 것 - 양이 많다고 다 보는 것은 아니다. 핵심 위주로 정리하는 것이 필요 공부의 목적 고민하기 추천 공부 방법 : Project Based Learning 공부 방법에 대해 공부하기 - 러닝커브를 높이기 위한 여러 시도 : 추천 책은 어떻게 공부할 것인가, 함께자라기 https://youtu.be/oeC8yQXjaBg