Data Analyst KIM

독후감 나는 취업을 위해, 성공을 위해, 성장을 하기 위해 다양한 시도를 하고 있다. 최근에 독서의 중요성을 알게 되어서 독서를 많이 하고 싶지만 생각보다 시간이 없었다. ‘시간이 없다는 것’은 핑계라고 생각했고 독서를 하기 위해서 시간을 내야겠다고 생각했다. 시간관리를 통해서 낭비되는 시간을 줄이고 의미 있는 것을 해야겠다고 마음먹었다. 나는 의성에서 안동까지 자차로 통학을 하고 있다. 왕복 1시간이 조금 넘는 시간이다. 최근 밀리의 서재라는 어플에서 책을 읽어주는 책이 있다는 것을 알게 되었고 적극적으로 활용해야겠다고 생각했다. 그래서 통학을 하는 시간에 책을 듣기로 결심했다. 이 책을 선정한 이유는 엄마가 딸에게 해주는 이야기인만큼 중요한 이야기를 다루고 있을 것이라고 생각했다. 그리고 나는 설정한..

데이터 분석가 책 추천 - 데이터 분석가의 숫자유감 회사에서 실제 일어나는 일에 대해서 그림으로 설명하고 있어서 현실적으로 와닿았다. 실제로 범할 수 있는 실수라고 생각을 하고 이런 일이 발생하지 않도록 하기 위해서는 용어 정리가 필요하다. A/B test가 무엇인지, 상관관계와 인과관계가 무엇을 의미하는지, 어떻게 실생활에서의 문제를 해결하는데 도움을 줄 수 있는 지를 잘 정리해야한다. 기본적인 통계학적 지식을 다루고 있기 때문에 비전공자의 경우에 도움이 많이 될 것으로 판단했다. 또한 전공자도 이러한 문제점을 발생시키지 않기 위해서는 용어 정리를 확실하게 해야할 필요성이 있다고 느낄 수 있었다. A/B test에 대해서 알게 되었는데 '기존에 없던 기록을 얻기 위해서'라는 말에 꽂혔다. 평소 나는 최..

3. 빅데이터 지식(2) - "3. 시각화, 4. 소프트웨어, 5. 웹크롤링, 6. 프로그래밍, 7. 수학 및 통계학) 3. 시각화 꺾은선그래프, 히스토그램, 막대그래프, 히트맵(상관관계파악), 지도 등을 이용하여 다양하게 시각화를 한다. 시각화 도구로는 파이썬의 경우 'Matplotlib' , 'Seaborn' 등을 많이 사용한다. 만약 고정된 시각화가 아닌 사용자의 조작으로 원하는 정보를 볼 수 있는 반응형 시각화는 'plotly'패키지를, 지도 위에 시각화하고 싶다면 'folium'패키지를 사용하면 된다. 시각화는R, python과 같은 프로그래밍 언어로 수행할 수 있다. 하지만 'Tableau' , 'Spotfire' , 'Qlikview' , 'Power BI'를 사용하여 코딩 없이 시각화가 가..

3. 빅데이터 지식(1)- "1.지식 , 2.빅데이터 프로젝트" 1. 예비 빅데이터 전문가를 위한 지식 데이터 애널리스트의 경우 예비 빅데이터 전문가를 위한 지식 / 시각화 / 데이터 분석 소프트웨어가 가장중요하다. 그다음으로 빅데이터 프로젝트 / 웹 크롤링 / 머신러닝 이 중요하다. 마지막으로 비교적 덜 중요한 것은 프로그래밍 / 수학 및 통계 / 데이터 파이프라인 및 클라우드이다. 모든 지식이 다 필요하지만 중요도를 나눈 것이다. 데이터 사이언티스트,리서처의 경우에는 모든 부분에서 심도있게 공부를 해야한다. 에서는 빅데이터 전문가가 되기 위해 알아야 할 지식을 세세하게 설명하기보다는 필요한 지식을 얻기 위한 방법을 이야기해준다. 빅데이터 지식 마당에서 소개하는 온라인 강의 자료는 크게 3가지로 나눌 ..

[빅데이터 커리어 가이드북] 4. 빅데이터 취업 빅데이터 직업 시장 1. 직무 정하기 빅데이터 분야는 범위가 넓고 준비해야 할 것도 많기 때문에 직업 중 하나를 선택하는 것이 어렵다. 자신의 장점,배경,성향 등을 되돌아 보면서 다음 질문에 답을 해봐라. 자신이 무엇을 잘하는지 고민하거나 주변 사람을 보면서 자신이 무엇을 잘하는지 깨달은 경험이 있나요? 스스로 숫자에 강한지, 잘풀리지 않는 문제의 답을 찾기 위해 몇 주,몇달 동안 귾임없이 고민하는지, 배운 것을 응용하는 능력이 뛰어난지, 스토리텔링을 이용해 설명이나 설득을 잘하는지 질문해봐라 만약 데이터 관련 전체적인 시스템 구조 설꼐를 좋아한다면 엔지니어 데이터를 사용한 스토리텔링을 좋아한다면 애널리스트 숫자에 강하다면 사이언티스트 깊이를 연구하고 이해..

조성준 교수님의 '빅데이터 커리어 가이드북'을 읽으며 데이터 직무의 이해도와 데이터 분석의 전반적인 흐름에 대해서 공부를 하고 있다. 오늘은 데이터 분석가(애널리스트)의 직무를 알아봤다. 다양한 분야에서 조금씩 다르지만 공통적인 역량에 대해 알수 있었다. 데이터 분석가는 데이터를 이용하여 인사이트를 도출해서 의사결정의 도움을 준다. 1.데이터 준비 문제 정의를 한 후 데이터를 준비한다. 주로 정형 데이터 활용한다. 정형 데이터는 데이터 웨어하우스 등에서 가져온다. 정형 데이터 외에 새로운 데이터를 수집하는 것도 업무에 포함된다. 온라인 데이터를 수집하기 위해 웰 크롤러를 구축하거나 API를 잘 활용할 줄 알아야 한다. 2. 데이터 분석을 통한 비즈니스 인사이트 도출 패턴이나 트렌드를 찾아 원인 분석을 한..