이터의 수집, 분석, 해석, 시각화, 그리고 결과를 효과적으로 전달할 수 있는 사람입니다. 다음은 만능 데이터 애널리스트가 갖추고 있어야 할 주요 능력들입니다:
1. 기술적 능력
- 프로그래밍: Python, R, SQL 등의 언어를 능숙하게 사용하여 데이터 처리 및 분석.
- 데이터베이스 관리: SQL과 NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 쿼리하고 관리하는 능력.
- 데이터 처리 및 분석 도구: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras 등의 라이브러리를 사용한 데이터 처리 및 머신러닝 모델 개발.
- 데이터 시각화: Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn, ggplot2 등을 사용하여 데이터를 시각화하고, 통찰력을 도출.
2. 분석 능력
- 통계학: 기본 통계 개념과 분석 방법에 대한 깊은 이해.
- 데이터 분석 기법: 회귀 분석, 분류, 군집 분석, 시계열 분석 등의 다양한 분석 기법 숙지.
- 비즈니스 인사이트 도출: 데이터를 통해 비즈니스 문제를 해결하고, 전략적 결정을 내릴 수 있는 능력.
3. 문제 해결 능력
- 문제 정의: 복잡한 문제를 명확히 정의하고, 데이터를 통해 해결책을 모색하는 능력.
- 창의적 사고: 데이터를 활용한 혁신적이고 창의적인 문제 해결 방법 고안.
4. 도메인 지식
- 산업 이해: 분석하고자 하는 산업 또는 분야에 대한 깊은 이해.
- 비즈니스 모델 이해: 기업의 비즈니스 모델과 주요 성과 지표(KPI)를 이해하고 분석에 적용.
5. 커뮤니케이션 능력
- 데이터 스토리텔링: 데이터를 기반으로 한 명확하고 설득력 있는 스토리텔링 능력.
- 보고서 작성: 분석 결과를 명확하게 정리하고 전달할 수 있는 능력.
- 프레젠테이션: 결과를 시각적으로 표현하고, 청중에게 효과적으로 전달할 수 있는 능력.
6. 협업 능력
- 팀워크: 다른 데이터 애널리스트, 데이터 과학자, 비즈니스 전문가 등과 협력하여 프로젝트를 수행하는 능력.
- 프로젝트 관리: 프로젝트의 전 과정을 계획하고 관리하는 능력.
7. 학습과 적응력
- 지속적인 학습: 새로운 데이터 분석 기술과 도구를 지속적으로 학습하고, 최신 트렌드를 따라가는 능력.
- 적응력: 다양한 환경과 상황에 빠르게 적응하고, 변화에 대응할 수 있는 능력.
8. 윤리적 책임
- 데이터 윤리: 데이터 사용에 있어서 윤리적 문제를 이해하고, 개인정보 보호와 관련된 법규를 준수하는 능력.
이 중에서 나는
🌟데이터를 기반으로 한 명확하고 설득력 있는 스토리텔링 능력을 쌓기 위해
1. 데이터 스토리텔링이 무엇인지 알아가기. -> 포스팅 -> 참고할 자료: 유튜브, 책, 블로그 등
2. 실제 성공 사례를 분석하고 어떻게 효과적으로 전달했는지 연구해 보기 -> 포스팅
어떤 식으로 분석해볼진 1번 공부 후 결정
3. 블로그, 캐글 등 다른 사람이 진행한 데이터 프로젝트, 데이터 스토리텔링 분석하고 따라 해보기 til 작성 -> 포스팅
4. 데이터 책 실습 따라하기 -> 포스팅
4. 실제 사례 연습해보기 (최종)
뉴스나 보고서에서 제공하는 데이터로 직접 스토리 구성하고 시각화해 보기 -> 직접 스토리텔링해보기
데이터를 기반으로 한 스토리 보드를 작성한 후 피드백을 받거나 보완하는 과정을 거치며 프로젝트 완성해 보기
🌟데이터의 기본 개념이 부족하다
데이터의 종류와 형식에 대한 정리가 한번 필요할 것 같음
1. 관련된 강의 찾아보기. -> 코드잇이나 유튜브도 ㄱㅊ
2. 카테고리 파서 정리하기 -> 공부 후 포스팅까지
데이터 수집과 정제하는 과정이 많이 약하다 -> 기초는 엑셀인데 하나도 모름
1. 엑셀, 구글 스프레드 시트로 데이터 관리하고 기본적으로 처리하는 법 공부하기
관련된 자료들 찾아보기
2. 포스팅 포스팅!
통계에 무지하다. -> 병신임 그냥
1. 가장 기본적인 개념부터 시작해서 (초등학생) 기초 탄탄하게 쌓아가기
2. 관련된 학습 자료 찾아보기
🌟코드잇. 어떻게 활용할 것인가?
[지금 당장]
1. 코드잇 꾸준히 무조건. 공부하고 공부 노트 내보내기 하고 업로드하기 그 정도로만 꾸준히!
2. 카테고리에 포스팅 꾸준히 하기 진짜 TIL 업로드.
3. 일단 SQL & 파이썬, 파이썬 시각화 위주로 계속 공부하기
4. 일주일에 2번 정도 피그마 공부하기 -> 디자인.
🌟데이터 시각화만큼은 능력을 정점을 찍자. - POWER BI
[지금 당장]
1. 데이터 시각화와 탐색 WITH POWER BI 책 떼기 프로젝트 진행하기
매일 꾸준히 따라 하고 책 끝까지 - 정해진 시간에 , 포스팅
글을 작성해야 된다는 부담감을 덜어내고 내가 만든 시각화 자료만 업로드한다는 생각으로 꾸준함을 잃지 말
2. 시각화 기법에 대해 공부하기
차트, 그래프 각 용도와 적절한 사용법에 대해 학습하기
3. 매일 다양한 데이터 시각화 레퍼런스를 통해 수집하기
1일 1 수집 챌린지. 나만의 데이터 시각화 사전 만들기!
4. 인터렉티브 시각화 with powerbi 포스팅까지 완료하기
[한 단계 더 성장하기 위해 도전하기]
"더 예쁘고 더 깔끔하고 더 효과적으로! "
4. 퀄리티 높은 시각화 디자인을 진행시킬 방법 고안하기. 피그마?
5. Streamlit을 통한 유포, 공부도 더 나아가서 진행해 보기 하나의 대시보드 만들기
6. 인터렉티브 시각화 공부하기
🌟무식하다. 차곡차곡 도메인 넓히기, 인사이트 쌓기, 전문성 높이
[지금 당장]
1. Deloitte에서 발행한 산업 보고서 읽고 최신트렌드, 시장 동향 등 계속 알아가기
2. 얼룩소, 브런치, 요즘 IT 등 최근 트렌드가 잘 나타난 글들 꾸준히 읽기. 최소 매일 1개
1일 1 문장 수집 한 글에서 최소 하나의 문장을 수집하여 포스팅하기
[한 단계 더 성장하기 위해 도전하기]
3. 실제 분석 프로젝트 도전하기 [ 혼자 하는 사이드 프로젝트 ]
실제 사회적 문제를 해결하기 위한 미니 프로젝트 진행하기. 평소에 관심 있는 분야가 아니라 아예 모르는 분야까지
각 정책의 핵심 과제를 통해 지금 대두되는 문제 파악하기. 이를 해소할 수 있는 쪽 프로젝트로 진행해 보기
3-1. 이를 위해서는 정책 핵심 과제 공부하고 정리하기
모든 과정은 세세하게 기록하기
단 기반: 데이터 스토리 텔링 공부가 끝난 상태여야 함.
https://www.moef.go.kr/sns/mainIndex.do
구글링 : 핵심 과제, 목표, 전략 등.
[나는 이제 준비가 되었다?!]
4. 데이터 분석, 기획 공모전 준비하기
🌟앞으로 더 나아가
데이터 구조 & 알고리즘 공부
스터디 진행하기
스터디 구상하기
🌟 주간 계획표
| 월요일 | ||
| 기상 | 6:00 | |
| 9:00 - 11:00 | SQL & 파이썬 코드잇 학습 | |
| 11:00 - 12:00 | 데이터 스토리텔링 학습 및 사례 분석 | |
| 12:00 - 13:00 | 점심시간 | |
| 13:00 - 15:00 | 데이터 시각화 프로젝트 (Power BI 책 따라하기) | |
| 15:00 - 17:00 | 데이터 시각화 레퍼런스 수집 및 분석 | |
| 17:00 - 18:00 | 휴식 및 개인 정리 시간 | |
| 18:00 - 20:00 | SQL & 파이썬 코드잇 복습 및 추가 실습 | |
| -------- | -------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| 화요일 | 6:00 - 6: 30 | 기상 후 오늘 하루 계획 세우기 |
| 6:30 - 7: 10 | 준비 후 디도 출근 완료하기 | |
| 9:00 - 11:00 | SQL & 파이썬 코드잇 학습 | |
| 11:00 - 12:00 | 데이터 스토리텔링 학습 및 사례 분석 | |
| 12:00 - 13:00 | 점심시간 | |
| 13:00 - 14:30 | 엑셀/구글 스프레드 시트 공부 | |
| 15:00 - 17:00 | 데이터 시각화 레퍼런스 수집 및 분석 | |
| 17:00 - 18:00 | 휴식 및 개인 정리 시간 | |
| 18:00 - 20:00 | SQL & 파이썬 코드잇 복습 및 추가 실습 | |
| -------- | -------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| 수요일 | 9:00 - 11:00 | SQL & 파이썬 코드잇 학습 |
| 11:00 - 12:00 | 데이터 스토리텔링 학습 및 사례 분석 | |
| 12:00 - 13:00 | 점심시간 | |
| 13:00 - 15:00 | 피그마를 이용한 시각화 디자인 연습 | |
| 15:00 - 17:00 | 데이터 시각화 레퍼런스 수집 및 분석 | |
| 17:00 - 18:00 | 휴식 및 개인 정리 시간 | |
| 18:00 - 20:00 | SQL & 파이썬 코드잇 복습 및 추가 실습 | |
| -------- | -------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| 6:00 - 6: 30 | 기상 후 오늘 하루 계획 세우기 | |
| 6:30 - 7: 10 | 준비 후 디도 출근 완료하기 | |
| 목요일 | 9:00 - 11:00 | SQL & 파이썬 코드잇 학습 |
| 11:00 - 12:00 | 데이터 스토리텔링 학습 및 사례 분석 | |
| 12:00 - 13:00 | 점심시간 | |
| 13:00 - 15:00 | 데이터 시각화 프로젝트 (Power BI 책 따라하기) | |
| 15:00 - 17:00 | 데이터 시각화 레퍼런스 수집 및 분석 | |
| 17:00 - 18:00 | 휴식 및 개인 정리 시간 | |
| 18:00 - 20:00 | SQL & 파이썬 코드잇 복습 및 추가 실습 | |
| -------- | -------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| 금요일 | 9:00 - 11:00 | SQL & 파이썬 코드잇 학습 |
| 11:00 - 12:00 | 데이터 스토리텔링 학습 및 사례 분석 | |
| 12:00 - 13:00 | 점심시간 | |
| 13:00 - 15:00 | 산업 보고서 및 최신 트렌드 글 읽기 | |
| 15:00 - 17:00 | 데이터 시각화 레퍼런스 수집 및 분석 | |
| 17:00 - 18:00 | 휴식 및 개인 정리 시간 | |
| 18:00 - 20:00 | SQL & 파이썬 코드잇 복습 및 추가 실습 | |
| -------- | -------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| 토요일 | 9:00 - 11:00 | SQL & 파이썬 코드잇 학습 |
| 11:00 - 12:00 | 데이터 스토리텔링 학습 및 사례 분석 | |
| 12:00 - 13:00 | 점심시간 | |
| 13:00 - 15:00 | 엑셀/구글 스프레드 시트로 데이터 수집 및 정제 | |
| 15:00 - 17:00 | 데이터 시각화 레퍼런스 수집 및 분석 | |
| 17:00 - 18:00 | 휴식 및 개인 정리 시간 | |
| 18:00 - 20:00 | SQL & 파이썬 코드잇 복습 및 추가 실습 | |
| -------- | -------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| 일요일 | 9:00 - 11:00 | SQL & 파이썬 코드잇 학습 |
| 11:00 - 12:00 | 데이터 스토리텔링 학습 및 사례 분석 | |
| 12:00 - 13:00 | 점심시간 | |
| 13:00 - 15:00 | 피그마를 이용한 시각화 디자인 연습 | |
| 15:00 - 17:00 | 데이터 시각화 레퍼런스 수집 및 분석 | |
| 17:00 - 18:00 | 휴식 및 개인 정리 시간 | |
| 18:00 - 20:00 | SQL & 파이썬 코드잇 복습 및 추가 실습 |
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