데이터 분석가가 될 준비

오늘 읽은 아티클은 [데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까?]링크 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1708/ 데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까? | 요즘IT최근 개발자 교육 붐이 불면서, 이른바 ‘코딩’이라고 뭉뚱그려 표현하는 개발 기술들을 배우는 학원이 많아졌습니다. 이러한 인재들이 자신들이 배운 걸 확인하기 위해 한 번쯤 꼭 거치는 단yozm.wishket.com 요약 : 데이터 분석가는 정해진 답이 있는 업무를 하는 것이 아니기때문에 코딩테스트보다는 과제전형이 더 효과적이다. 주요 포인트 : 개발 직군과 비개발 직군의 애매한 사이에 있는 데이터 직군이지만, 너무 기술적인 관점에만 몰입하면 정작 필요한 결과를 얻기 어렵다. 기술적인 부분 외에 다른 ..

오늘 읽은 아티클은 [데이터 시각화 101 : ③데이터 속 거짓말 발견하기]링크 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1821/ 데이터 시각화 101: ③데이터 속 거짓말 발견하기 | 요즘IT간혹 직관적으로 이해된 시각화가 부정확한 정보를 전달하기도 하고, 시각적으로 오해를 불러일으키기도 합니다. 그 때문에 우리는 이러한 문제점이 왜 일어나는지 이해하고, 데이터 시각화yozm.wishket.com   요약 : 실생활에 쉽게 접할 수 있는 사례들을 이용하여, 데이터 시각화를 이용한 거짓말을 발견하기 주요 포인트 : 데이터 시각화로 가장 흔히 사용하는 그래프에서 왜곡이나 과장된 자료를 흔히 볼 수 있다. 핵심개념 : 막대그래프의 기준선이 '0'인지, Y축값이 나타내는 ..

오늘 읽은 아티클은 [데이터 시각화 101 : ②직관적인 데이터 시각화 만들기]링크 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1792/ 데이터 시각화 101: ②직관적인 데이터 시각화 만들기 | 요즘IT데이터를 시각화하여 전달하면 우리의 뇌는 빠른 속도로 많은 양의 정보를 처리할 수 있고, 데이터 테이블에 비해 트렌드나 패턴, 아웃라이어 등을 쉽게 파악할 수 있습니다. 때문에 데이터를yozm.wishket.com 요약 : 우리의 뇌가 시각 정보를 처리하는 과정을 이해하고, 직관적인 데이터 시각화를 만드는 방법에 대해 얘기한다. 주요 포인트 :콜린 웨어(Colin Ware) 박사:인간의 뇌가 시각 정보를 처리하는 과정 세 단계1단계 뚜렷한 시각 요소 파악하기 : 인간의 ..

오늘 읽은 아티클은 [데이터 시각화 101: ①데이터 시각화는 왜 중요할까?]링크 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1750/ 요약 : 일상 속에서 시각화된 데이터가 많다. 데이터 시각화는 많은 정보를 시각화 안에 담아 직관적으로 쉽게 이해가 가능하다.주요 포인트 : 네이버 지도나 기상청의 태풍예상 경로 지도와 같이 시각화된 데이터 자료를 흔히 볼 수 있다. 인간은 시각으로 받아들이는 정보가 많기 때문에 시각화된 자료들을 통해 많은 정보를 한 눈에 볼 수 있다. 핵심개념 : 데이터 시각화는 의사결정에 도움을 준다. 데이터 시각화는 많은 양의 데이터와 정보를 담을 수 있다. 데이터 시각화를 이해하는데 특별한 과학이나 통계 등의 교육이 필요하지 않다. 우리의 뇌는 ..

오늘 읽은 아티클은 [엑셀로 온라인 서비스의 RDB 이해하기]링크 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1721/ 요약 : 우리는 엑셀로 데이터를 다루고 있지만, RDB와는 차이가 있다. 주요 포인트 :우리는 이미 엑셀(Excel)로 데이터를 다루고 있다. 엑셀의 핵심 기능은 데이터의 기록과 관리이다.엑셀과 RDBMS의 DB는 비슷하면서 다르다. 엑셀은 직관적이지만 SQL은 명령어로 진행되기 때문에 같은 작업도 복잡해 보인다. 또 엑셀에서는 사용자가 표를 만들고 데이터를 조회하고 입력하고 수정하고 삭제할 수 있지만 온라인 서비스의 DB에서는 이러한 권한을 나누고 제한한다. 핵심개념 : RDBMS(Relational Database Management System) ..

오늘 읽은 아티클은 [SQL 질문 잘 하는 방법]링크 : https://datarian.io/blog/how-to-ask-good-sql-questions SQL 질문 잘 하는 방법막막함에 부딪혔을 때 이 글이 도움이 되길 바랍니다. 새로운 걸 배우는 모두가 멋있어요.datarian.io  요약 : 문제를 해결하는 두 가지 방법은 인터넷 검색을 하거나 같이 공부하는 사람이나 멘토에게 물어보기가 있다.  주요 포인트 : 질문 전 체크리스트를 점검해보고 해결 되지 않을 때,   인터넷 검색을 하거나 같이 공부하는 사람이나 멘토에게 물어보기.체크리스트코드에 오탈자가 없는가?쿼리 실행 후 에러메세지를 읽어보고 그에 맞는 조치를 취했는가?문제에서 요구하는 조건을 빠짐없이 작성하였는가? 특히 WHERE 절의 필터링..

오늘 읽은 아티클은 [데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량]링크 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2070/ 요약 : 데이터 분석가에게 필요한 하드 스킬 5가지와 소프트 스킬 4가지를 알려준다.주요 포인트 : 하드 스킬은 사용언어(SQL, 파이썬 등 이용), 통계학, 도메인 및 비즈니스에 대한 이해, 툴을 다루는 역량, 업무 자동화와 데이터 엔지니어링이 있다.최근에는 데이터 마트, 데이터 파이프라인을 만드는 데이터 엔지니어링 역량도 함께 요구되고 있어 Airflow, SQL 등 분성을 위한 데이터 엔지니어링 언어와 도구를 활용할 수 있도록 준비해야 한다.습득하는데 오랜 시간이 소프트 스킬은 커뮤니케이션 능력, 협업 능력과 태도, 문제 정의 및 문제 해결 능력,..

오늘 읽은 아티클은 [개발 블로그는 어떻게 써야할까?]링크 : https://f-lab.kr/blog/graduate-interview-habihow-write-developer-blog 개발 블로그는 어떻게 써야할까?블로그를 운영 하는 것만으로 커리어를 향상시킬 수 있을까요? 이 글에서는 해당 주제에 대해 다뤄보겠습니다.f-lab.kr 요약 : 개발자는 블로그를 해야한다는 말이 있다. 잘한다는 평가를 받기 위해 블로그는 기술력에 대해 어필할 수 있는 글을 써야한다.  주요내용 : 기술력에 대해 어필하려면 공부한 내용이 아닌 활용한 내용을 적고, 깊이 있는 개념정리를 하자.블로그는 공유하기 위한 글을 쓰는 곳이라 남들이 잘 알아볼 수 있도록 이미지를 잘 활용하고 문단을 잘 나눠 글을 써야한다. 또 링크를..

오늘 읽은 아티클은 [데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서]https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1649/ 데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서 | 요즘IT최근 저희 조직에 학부생 인턴으로 지원한 분들과 면접을 진행했습니다. 인터뷰를 통해 대학생들의 다양한 가치관과 생각, 그리고 앞으로의 목표 등을 배울 수 있는 기회였는데요. 면접에서 지yozm.wishket.com  요약데이터 분석가로 면접을 볼 때 지원자의 역량을 파악할 수 있도록 질문에 흥미로운 답변을 제시해야 한다. 프로젝트 경험을 얘기할 때 남들과 비슷한 프로젝트도 있지만 직접 수집해 본 데이터로 목표에 맞게 진행한 프로젝트 등으로 답변 제시한다. 그리고 데이터 분석 프로젝트에 관해 설명..

오늘 읽은 아티클은 [데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?]https://medium.com/modulabs/%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0-%ED%81%AC%EB%A6%AC%EC%97%90%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%86%8C%EA%B0%9C-b2455d77c6d0 [데이터분석] 데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?데이터 분석가의 업무와 필요한 역량에 대해 설명합니다.medium.com  아티클 요약프로덕트 및 비즈니스 데이터 분석가가 하는 일, 필요한 기술에 대해 설명한다. 또 데이터 분석가는 분석, 기술 및 비즈니스 목표들을 통합하여 수집된 데이터가 회사의 목표를 달성하는 데 사용되도록 하는 역할을 수행한다.  주요 포인트데이터 분석가는 ‘기획자’에 가깝고, 데이터 엔지니..