📊 데이터분석
데이터 분석을 한다고 하면 아래 세가지 요소를 꼭 경험해봐야 한다고 생각한다.
1. 통계
2. 라이브러리
3, 데이터 분석 경험
1. 통계
데이터분석은 과히 통계의 코드화라고 표현해도 이상하지 않다.
데이터 자체가 공간적, 수학적 산물이라 통계를 어느정도 알아야 분석 기법을 익히는데 도움이 된다.
행렬, 기초통계, 알고리즘....
가장 어렵지만 중요하기도 한 요소다.
2. 라이브러리
데이터 분석을 하다보면, 필수적인 파이썬 라이브러리들이 있다.
바로, Numpy, pandas, matplot, plotly!
- numpy, pandas는 데이터를 가공하고 머신러닝을 개발하는데 필수적인 라이브러리다.
- matplot, ploty는 데이터시각화를 하는데 자주 사용하는 라이브러리다.
기본적으로 이 라이브러리들이 데이터분석의 기초이자 많은 부분을 차지한다. 이 라이브러리들을 익히는 것은 데이터 분석에서 필수적이니 꼭꼭 기본 사용법은 익혀두자 !
3. 데이터분석 경험
이론적, 기술적으로 잘 알아도 현실에서 적용할 수 없다면, 배운 의미가 없다고 말할 수 있는게 데이터분석 분야라고 생각한다.
데이터분석 자체가 생활 속 문제해결, 상황파악 또는 자원의 효율적 사용, 의사결정을 위해 존재하기 때문에 적용을 하는 건 매우 중요하다.
따라서 데이터분석가의 역량은 분석가가 얼마나 많은 프로젝트와 다양한 분야에서 경험을 쌓았고, 그 경험을 토대로 문제해결과 분석, 적용을 잘하는가에 달렸다. 데이터 분석가를 꿈꾼다면 정말 다양한 프로젝트를 참여하는 것이 중요하다.
🍊제주 하간디 이신 데이터들 Python으로 몬딱 분석해불게
위니브에는 위 통계, 파이썬 라이브러리, 데이터분석 경험을 쌓을 수 있는 강의가 있다!!
심지어, 데이터분석을 입문하고 싶은 사람들을 위한 강의다!!
본 강의는 기초 통계와 데이터분석에 필수적인 Numpy, pandas, matplot, ploty를 배울 수 있는 과정을 제공한다. 그 뿐만 아니라, 실생활 데이터를 이용하여 가공, 시각화, 분석하는 데이터분석 전과정을 경험해볼 수 있다. 강의를 들으면 프로젝트 하나를 완성해본 경험이 생기는 것이다!
인상깊었던 점
개인적으로 인상깊었던 것은 크롤링을 해볼 수 있는 것과 다양한 프로젝트를 경험해 볼 수 있다는 것이다.
- 크롤링은 데이터 수집하는데 기본이되는 기술
크롤링은 웹 사이트에서 원하는 데이터를 자동으로 수집하는 것을 의미한다.
크롤링은 데이터 수집하는데 기본이되는 기술이지만 생각보다 데이터분석하는 커리큘럼에서 빠져있는 경우가 많은데, 본 강의에서는 포함되어 있어 인상깊었다. - 다양한 프로젝트가 강의에 포함되어 있다.
커리큘럼에 보면, 이력서 100개 분석하기, 제주 돋보기, 오름 정보 시각화하기, 비트코인 시세와 삼성전자 주가 예측 등의 다양한 프로젝트를 경험해 볼 수 있는 강의가 준비되어 있다. 각 프로젝트마다 ploty, pandas, numpy, matplot등의 라이브러리 외에 다양한 라이브러리를 어떻게 실생활 데이터에 적용할 수 있는 지 익힐 수 있는 좋은 기회다.
개인적으로 이번 달 강의로 지원받아 듣고 있는데, 이미 알고 있는 내용임에도 정리가 되는 거 같아 가볍게 듣기 좋았다. 명령어는 알아도 자주 까먹는 경우가 많아, 생각날때마다 꺼내먹는 느낌으로 듣기 좋았다👍
혹시 데이터분석을 경험해보고 싶다면 본 강의를 수강해보는 것은 어떨까?
참고
