📘 오늘의 데일리 학습 프레임

(날짜: 2025-12-02)

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1️⃣ 오늘의 최종 목표 (Outcome)

• 오늘 학습이 끝나면 무엇을 할 수 있어야 하는가?
  • 데이터 분석에 있어 통계가 왜 중요한지 설명할 수 있다.
  • 기술통계와 추론 통계에 대한 개념 이해, 각각 차이점 설명 가능하다.
  • 통계 분석 방법의 다양한 종류를 이해하고 간단히 얘기해 볼 수 있다.
  • [ ] SQL 기본 구조문에 대한 작성, 설명이 가능하다.
  • [ ] Python 특징과 변수, 자료형, 자료구조를 작성하고 설명할 수 있다.

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2️⃣ 핵심 3가지 포커스 (Focus Targets)

1. 통계학 기초 1챕터
   2. SQL 1 ~ 4회차
   3. Python 이론/실습 2회차

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3️⃣ 타임 박스 (Time Box)

구간	내용	시간
Warm-up	데일리 학습 프레임 작성	20분
Deep Work 1	통계 1챕터 수강	1시간 30분
Break	휴식	30분
Deep Work 2	SQL / Python 기본 복습	1시간 30분
Wrap-up	오늘 배운 것 3줄 요약	20분

총 예상: 약 3시간 40분

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4️⃣ 학습 시작 전 체크리스트 (Environment/Attention)

• 알림 OFF (카톡·메일·유튜브)
• 휴대폰은 바깥 방에 두기
• 책상 위 불필요한 물건 치우기
• 오늘 필요한 파일·노트·브라우저만 열기
• 이어폰 또는 백색소음 설정
• 물 준비

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5️⃣ 실습 & 학습 기록 (Feedback Loop)

• 오늘 해결한 문제/과제
  • 통계학 기초 1챕터 완료
  • 판다스 과제 필수 4문제 완료
• 막힌 지점
  • SQL, Python 복습 실패
• 해결 방법 또는 다시 찾아볼 부분
  • 우선순위 조정 및 시간 분배 최적화

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6️⃣ 학습 종료 요약 (Reflection)

✔ 배운 점 10개 이내

1. 기술 통계 vs 추론 통계
   → 데이터 요약, 설명 vs 표본 데이터 통해 모집단 특성 추정, 가설 검증
2. 표준편차는 분산의 제곱근을 취한 값
3. 모집단은 전체 데이터, 분석가는 표본 데이터를 이용한다.
4. 신뢰구간 : 모집단의 평균이 특정 범위 내 있을 확률
5. 가설검정 : 귀무가설(H0), 대립가설(H1)
6. 이진(값이 2개) / 범주 데이터 구분
7. 숫자형 : 히스토그램/막대형, 범주형 : 파이/막대그래프
8. 상관관계(np.corrcoef) & 상관계수 & 인과관계
9. 다변량 분석 : df화, sns.pairplot or heatmap

✔ 아직 명확하지 않은 부분 3개

✔ 다음 학습 최우선 과제

• SQL 코드카타
• 판다스 도전 2문제

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7️⃣ 감정/컨디션 체크 (Energy)

• 현재 에너지 레벨 (1~10): 10
• 집중 방해 요소는 무엇이었나? 과식
• 다음을 위한 에너지 조절 계획:
  • 음식량 조절

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