[Week2] (데이터 사이언스란?) 03. 데이터 분석 레포트

💡 데이터 분석 레포트 : 분석결과를 설명하는 문서.

데이터 분석 내용을 정리해서 공유하는 것도 중요한 능력이다.
데이터 분석은 “설득의 도구"로써 사용되기 때문에 분석한 내용을 전달하는 것도 중요하다.
시각화된 자료없이 코드만 들고 경영진을 찾아간다면, 내일 백수가 되는 마법을 경험할 수 있을 것이다.
데이터 분석 레포트는 주로 다음과 같은 형태로 공유된다.

1. 대시보드(기업)
2. 논문(학교)
3. 블로그(개인/기업)

Dashboard

주로 웹으로 제작되며, interactive하게 분석결과를 확인할 수 있는 환경을 말한다.

1. Tableau

• 가장 많이 쓰이는 시각화 솔루션(or BI솔루션)

  Tableau

2. Wandb(Weights and Biases)

• 요즘 핫하게 떠오르고 있는 AI 학습결과를 관리하는 대시보드
• 캐글러들이 많이 쓰기 때문에 꼭 배워두자!
  Weights & Biases - Developer tools for ML

Paper

• 분석 결과를 연구로써 출판
• 보통 저널이나 컨퍼런스에 제출
• 해당 분야에서 새로운 아이디어를 제시할 때, 데이터 분석을 활용했다면 그 내용을 양식에 맞게 작성하여 투고한 결과

1. Data Science Journal
   Data Science Journal

2. AAAI
   AAAI 2022 Conference | Thirty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence

Blog

• 데이터 분석을 수행한 분석가들이 개인적인 내용을 올린다.
• Medium의 Towards Data Science처럼 전문적으로 article을 배포하는 블로그도 있다.
• tistory나 velog처럼 분석 결과를 편하게 공유하는 블로그도 있다.
• 개발자(또는 데이터 분석가) 직군들이 선호하는 github.io도 있다.

1. Medium - towards datascience
   Towards Data Science

2. github.io - ratsgo’s blog
   서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine)

요약

• 데이터 분석은 글쓰기도 중요
• 데이터 분석 레포트를 잘 쓰는 것은 논리전개를 잘한다는 의미로 훌륭한 포트폴리오가 됨!