서비스 산업 데이터 분석가 1달

왜 휴학하고 데이터 애널리스트에 지원했나요?
서비스 산업을 위한 Multi-Campus Data Analyst 과정 등을 지원한 이유는 무엇입니까?

첫 번째 답변은 내 불만입니다 …

1. 3학년이 끝나고 4학년이 왔다. 주변을 둘러보니 인턴, 학부 연구생 등 실무 경험이 있는 친구들이 많이 보였다. 하지만 나는 어떻습니까? 연습에 나 자신을 소개했을 때 나는 무서웠습니다. 실제로 분석하는 능력이 부족하다고 느꼈습니다. 컴퓨터공학과에서 부전공을 했지만 데이터 분석은 대부분 파이썬으로 하는데 컴퓨터공학과에서는 파이썬을 제대로 다루지 않았다. (주로 C, JAVA, 알고리즘 등) 개인적으로 통계학과에는 이론 위주의 강의가 많았던 인상이 있습니다. R, SAS, SPSS 등을 배웠지만 생각했던 분석 도구와는 거리가 멀었습니다. (R은 제외!) 결론! 나는 분석 이론을 알고 있다고 말할 수 있지만 아무것도 생산할 수 없다고 느꼈습니다. 그래서 4학년이 되기 전에 파이썬(대표적인 데이터 분석 도구)을 공부하기로 했다.
2. 나는 거의 일주일 동안 이것을 찾고 있었다. 먼저 Bootcamp를 찾은 다음 Tomorrow’s Flashcard와 정부 지원을 찾았고 여러 교육 회사와 과정을 작성하고 비교한 후 이 과정에 지원했습니다. 결국 생각한 교육업체는 패스트캠프와 멀티캠퍼스였다. Fast Campus 과정의 장점은 Tableau가 커리큘럼에 포함되어 있고 수업 시간이 상대적으로 짧다는 점이었습니다. 멀티캠퍼스의 장점은 사피의 계약관리사라는 점과 머신러닝, 딥러닝을 활용한 애널리틱스 학습이 가능하다는 점이었다. 결국 멀티캠퍼스를 선택했고 주된 이유는 머신러닝과 딥러닝이었습니다. Pakam의 강의 계획서를 보면 Python은 크롤링/시각화로 끝납니다. 멀캠은 머신러닝과 딥러닝 부분이 포함되어 있어서 시간이 더 걸렸지만 그 부분을 정말 배우고 싶어서 멀캠을 선택했습니다. 5가지 유형의 과정이 있었는데 저는 시작 날짜가 빠르고 개발보다 분석에 더 중점을 둔 이 과정을 수강했습니다.

지금까지 무엇을 배웠습니까?
과정 시작: 30.01부터 과정 복습. 24.02까지

처음 2주 동안 저는 Python 구문을 배웠습니다. 변수, 조건문, 루프문, 연산자, 함수 및 내장 함수(map, zip 등)를 배웠습니다.

파이썬을 처음 배울 때는 속도가 빠르다고 느끼실 것이고 알고 보면 속도가 많이 답답할 것입니다.

그런 다음 기어가는 법을 배웠습니다. BeautifulSoup, Json, Selenium 등을 배웠다. 처음 배우는 부분이라 굉장히 흥미로웠다. 간단한 정규표현식도 배웠습니다.

다음으로 우리는 SQL을 배웠습니다. 개인적으로 예전부터 배우고 싶었던 부분이었는데 결국 맛보기였다. (아쉽게도…) 기본 SELECT, FROM, ORDER BY, GROUP BY, OFFSET, 서브쿼리를 배웠다. 거의 하루나 이틀 만에 끝났습니다. (이 과정에서 SQL을 마스터할 수 있다고 생각하고 싶지 않습니다!)

마지막으로 데이터 시각화에 대해 배웠습니다. 그런데… 이 부분이 너무 짧습니다. matplotlib는 터치된 수준에 있고 seaborn은 명명된 수준에 있습니다. 필요한 시각화 부분을 찾아서 해볼 수 있다고 하는데 너무 짧은 것 같아요…

현재 하위 프로젝트를 진행하고 있습니다. 지금까지 배운 내용을 바탕으로 크롤링 + 전처리 + 시각화를 계속 진행합니다. 올리브영 랭킹 사이트를 기반으로 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 부분에 대해서는 별도의 글을 올리도록 하겠습니다.

끝