안녕하세요.
오늘은 데이터 분석을 위한 공부하는 법을 공유하기 위해 이렇게 글을 씁니다!
제가 데이터 분석을 공부하기 위해 많은 검색이나 지인 등 다양하게 알아봤는데
요즘 엄청나게 많은 코딩 페이지에서 광고홍보를 하더라고요.
이미지 출처 : http://www.withpress.co.kr/archives/1662
뭐 데이터 분석가 필수 / 5주 완성... 뭐 부트캠프 등등.. 말도 안 되는....
흔히 다들 python/SQL/R 등등 수업을 올려놔서 커리큘럼도 보고 몇몇은 실제로 결제도 해서 강의도 들어봤습니다.
이건 정말 제 개인적인 생각입니다만...
절대... 절대... 비전공자분들... 절대 강의만 듣고 취업 힘듭니다... 절대 힘들어요...
시작하기 전에 데이터 사이언스/데이터 엔지니어/데이터 분석가 등등 다양하게 데이터 관련 글들은 올라오는데
초보분들은 어떤 게 어떤 건지 알아보기도 힘듭니다. ML/DL(머신러닝. 딥러닝)은 들어가기조차 힘들어요
"데이터 분석을 공부하고 싶다거나 데이터 분석가로 취업이나 이직을 하고 싶으신 분들은 절대 강의부터 결제하지 마세요."
1. 유튜브에 돈내고 봐야 하는 강의들보다 설명 잘해주시는 분들 정말 많습니다.
막상 돈 내고 배워도 정말 기본기 정말 기본중에기본 중에 기본 중에 기본 알려주는 것들
그리고 막상 보면 "따라 하세요.", "이건 이겁니다.", "이렇게 하시면 돼요" 이게 끝인 강의들
유튜브부터 천천히 보세요.
2. 아무리 좋은 강사님이 가르쳐도 그때그때 피드백이나 질문을 할 수없으면 공부하기 힘듭니다.
그리고 글로 설명하는 걸 받아들이는 데에는 많은 차이가 존재하고 쉽게 받아들이기도 힘듭니다.
보면 구글링 하라고 해요. 구글링 안 해보는 사람이 어디 있겠어요. 구글링에서 하는 설명이 강의에서 하는 설명인데
나는 그걸 좀 더 쉽게 이해하고 싶은데 그게 안되는 거예요. 질문은 실시간으로 주고받을 수 있어야 합니다.
그거 안되면 계속 반복해서 강의 보고 반복해서 읽어보세요. 반복하다 보면 언젠가 어? 이건가? 하고 이해됩니다.
3. 다짜고짜 프로그래밍 언어부터 가르쳐요. 컴퓨터 이론이 뭐고 데이터베이스가 뭐고 정적 언어인지 뭔지 아무것도
모르는데 프로그래밍 언어부터 배웁니다. 기본적인 컴퓨터 지식은 필요합니다. 필수입니다. 하다 못한 코딩 용어라도
알고 있어야 된다고 생각합니다.
말이 길어졌습니다..ㅠㅠ 공부하다가 정말 욱해서 써버렸네요...
제가 생각 한 데이터 분석의 공부방법입니다!
1. 엑셀/구글시트
엑셀이나 구글시트를 활용하는 것도 데이터분석의 일부도 많은 데이터를 다룰 때 SQL 등을 활용하지
적은 데이터에는 엑셀이나 구글시트로도 충분히 분석과 시각화 대시보드를 만들 수 있다.
2. 컴퓨터 기초
데이터베이스가 뭔지, API가 뭔지 프로그래밍 언어가 뭔지 기본적인 것들은 알아야 할 필요가 있다고 생각합니다.
스프레드 시트랑 같이 하면 좋을 것 같아요.
3. SQL
python이나 R 같은 언어보다 SQL을 먼저 배우는 게 좋지 않을까 하는 생각입니다. 영어 같아서 편하게 배울 수 있고
기본적인 데이터와 관련된 언어이기 때문에 데이터 분석을 공부한다면 먼저 배우는 게 좋을 것 같아요
4. PYthon이나 R 같은 프로그래밍 언어
저도 잘 모르지만 R은 보통 통계학을 전공하신 분들이 많이 쓰시고 Python을 주로 요즘 많이 사용한다고 합니다.
5. 데이터 시각화 BI
데이터 시각화는 Python, 엑셀 뭐 어디서든 간단하게 할 수 있지만 BI 가 제일 보기 편하고 이해도 빠른 것 같아요.
6. 그 외
그외 분야로 나아간다면 머신러이닝이나/딥러닝 또는 비즈니스 데이터 분석가라면 비즈니스적인 면에서도
공부가 필요하고 마케팅이라면 마케팅 의료면 의료 여러 분야에 기본적인 것들은 필요하니까요
짧게 말하고 싶었는데 그런 능력이 안되나 봅니다...
어쨌든...!!! 절대 먼저 인터넷 강의나 부트캠프 먼저 신청하지 마시고
유튜브 보고 어느 정도 맛보고 결정하시는 게 최고입니다.
저도 잘 모르지만 계속 찾아보고 공부하고 알아보는 중에 느낀것들입니다!
혹시나 틀리다면 조용히 알려주세요... ㅠㅠㅠ부끄러.....

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