패스트캠퍼스 데이터부트캠프_1주차

길고 긴 지원 과정을 거쳐, 드디어 패스트캠퍼스 데이터부트캠프에 참여하게 되었다. 

 

이번 기수가 11기이라서 생각보다 굉장히 꼼꼼하고 체계적인 커리큘럼과 강의 내용 중, 첫째주를 여는 시작으로 데이터 리터러시 특강이 진행되었다. 

 

주요한 내용은 아래와 같았다. 

 

 

<< 빅데이터 이해하기 & 리터러시 함양>>

 

1. Why Data Driven is Important? 

- 이제 기업 운영 및 의사결정 과정에서 데이터 없이는 주요한 의사결정을 내린 다는 것을 상상을 할 수 없는 일이 되었고 그만큼 데이터가 매우 중요해지고 있다. 

 

2. Since When is Data Driven Important/ How long will it be important? 

- 기존의 다양한 타입의 (3v)의 데이터를 바탕으로 가설과 논리를 세워 이를 이끄는 것이 중요해지고, 그에 따른 비정형데이터도 많아지면서 AI와 같은 빅데이터 기반 인공지능을 최근 트렌드로 주목함. (하지만 아직도 현업에서 실제 활용률은 19% 미만) 

 

3. What's going to on with the data? 

- 그에 따라 뜨는 직종이 데이터 관련 직종이고, 세부적으로 Product Analyst, Business Analyst, Performance Marketer, CRM 마케터, Data Scientist 로 나눌 수 있다. -> 관련하여 관심있는 직종이라면, 해당 주요 기업의 채용 공고 JD를 보면서 꾸준히 해당 분야의 트렌드, 요구 조건을 파악하는 것도 주요. 

또한, Domain data의 전문성*도 날도 중요해지고 있다. (*한분야의 인사이트를 잘 축적한 전문가) 

 

4. What competencies do you need/ What do you need to prepare from now on? 

- 당연히 기본 데이터 프로그래밍 프로그램 숙지 및 트렌드에 뒤쳐지지 않는 역량 개발 필수. 각 세부 JD에 맞는 추가 데이터 분석 능력 함양 (ex. 퍼포먼스 마케터는 GA) 

 

5. What Does a Data Scientist Do? 

-DT가 필수인 상황 속에서 데이터 분석 능력은 필수 이며, 결론적으로는 패스트캠퍼스를 통한 기본기 숙지를 통해, 각 자신이 관심있는 분야에서 전문성을 쌓고, 비전문자로서 끊임없는 자기계발 및 지속적인 역량 향상이 중요함을 백번 강조 

 

<<엑셀로 시작하는 데이터 분석>> 

엑셀 기본 원리 

상대 참조 = (ex. C1:E6), 절대참조 = (ex. $C$1:$E$6), 혼합참조 = (ex. C$1:$E6)

빠른 실행모음 -> 무조건 Alt 키 

엑셀 단축기 활용 

 

탐색적 데이터 분석 (EDA) 

- 기초 통계량 분석 (속성 - 데이터 분석 도구)  

- 피벗 테이블 

- 상관 분석 : 두 데이터가 어떤 관계를 가지고 있는 지 분석 하는 것 

 

데이터 전처리 분석 : 함수 기능 배움 (IF, VLOOKUP, INDEX, MATCH, COUNT, COUNTIF)