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by 전민철 Brian Feb 07. 2020

DS스쿨 실전 데이터 분석 과정 후기

비개발자의 데이터 분석 입문기



DS스쿨 실전 데이터 분석반 수강 계기


비개발자인 내가 DS스쿨의 실전 데이터 분석반을 수강하게 된 계기는 정말 간단한 이유였다.

데이터를 뽑을때마다 매번 개발자들에게 부탁하는 번거로움을 덜고 싶었기 때문이었다.

그 과정에 의문을 제기하는 사람은 없었지만, 조금이라도 그 비용을 줄이고 업무에 집중하고 싶었다.

또한 서비스에 쌓여가는 데이터들을 자유자재로 뽑아내어 분석하다보면 그동안 발견하지 못했던 인사이트를 발굴할 수 있으리라는 믿음이 있었다.


때마침, 다니던 회사에서 퇴사를 하게 되어서 그동안 배우고 싶었던 데이터 공부에 몰입해보고 싶었다.

공부 방법을 고민하던 도중 지인 추천으로 DS스쿨에서 레벨 테스트 설문을 해보았다.

파이썬 기초 문법을 공부했던 나는 파이썬 Pandas를 기반으로 데이터를 분석하고, SQL로 DB에서 데이터를 읽어오는 과정을 배울 수 있는 "실전 데이터 분석"반으로 수업을 듣기로 결심했다.


*DS스쿨 홈페이지에 적혀있는 실전 데이터 분석반 정보

DS School 입문 과정을 이수한 분, 또는 간단한 파이썬 문법(반복문, 함수, etc)을 배운 분 중에서, 데이터 분석가(Data Analyst)로 이직하거나 취업/전향하는 것에 관심 있는 분들을 대상으로 하는 수업입니다.



간단한 수업 후기


수업 후기를 결론부터 말하자면 속이 시원했다.

실전 데이터 분석 과정은 내가 꼭 배우고 싶었던 내용만을 쪽집게처럼 찝어준 과정이었다.

수업을 들은 지금 나는 파이썬 Pandas로 엑셀 등의 데이터를 가공(연산, 데이터 합치기, 시각화 등)하여 원하는 결과값을 도출하는 방법, 그리고 SQL로 DB에서 바로 데이터를 불러오는 방법 등을 알게 되었다.

물론 이러한 스킬셋을 확실히 내 것으로 갖추어나가려면 앞으로의 의지가 더욱 중요하겠지만, DS스쿨 덕분에 헤매지 않고 올바르게 길을 걸어갈 수 있을 것 같다.


DS 스쿨 수료증 인증!



DS스쿨 장단점


DS스쿨 실전 데이터 분석반 수업은 빈 소리 없이 알찬 내용으로 가득했고, 다음 수업을 기다리기 전까지 실제 회사 데이터를 기반으로 복습 및 과제를 할 수 있어서 유익했다.

개인적으로는 DS스쿨 실전 데이터 분석반 수강을 추천드리지만 가격대가 있는만큼 고민하시는 분들이라면 아래 장단점을 보고 의사결정을 하시기를 추천드린다.


ㅣ 장점 #1. 실제 회사 데이터 기반으로 과제 진행


여러가지 장점이 많지만, 실제 회사 데이터와 고민들을 내가 직접 해결해나가는 방식으로 과제를 진행하는 것이 굉장히 즐거웠다. 

1주차는 크몽(Kmong), 2주차는 눔(Noom), 3주차는 DS스쿨, 4주차는 지그재그(Zigzag)의 데이터를 가지고 데이터 분석을 하는 과제가 주어진다.

예를 들면, 특정 컬럼을 기준으로 데이터를 합치고 필요없는 컬럼은 정리하라는 방식이다.

실제 데이터를 가지고 하다보면 회사가 어떤 고민을 하는 것이 느껴지고, 잠시나마 그 회사의 데이터 분석가가 되는 기분이 들게 된다.

별게 아닌 것 같지만 이러한 심리가 과제와 수업에 더욱 몰입하게 만드는 요인으로 작용하게 되어 가장 큰 장점이라고 생각한다.


ㅣ 장점 #2. 수업 소화타임 1시간


파이썬을 공부하면서 국비학원을 다녀봤지만 복습을 장려하는 분위기가 아니어서 참 아쉬웠다.

수업이 끝나면 다들 땡- 하고 집으로 가버렸고, 선생님도 어느순간 사라지고 없었다.

그런데 DS스쿨은 그 부분을 감안했는지 수업시간 안에 복습 및 과제시간 1시간을 포함해두었다.

소화타임 1시간동안 복습도 하고, 과제도 풀어볼 수 있는 시간이 주어진다.

그 시간동안에는 DS스쿨에서 제공해주는 김밥을 먹으면서 자유롭게 공부하고, 이해안되는 부분이 있었다면 조교에게 편하게 물어봐도 된다.

수업이 끝나기 15분 전쯤에는 선생님이 앞부분 과제를 풀어주면서 과제 풀이 방법에 대한 힌트를 주신다.

참 좋은 제도이다.


ㅣ 장점 #3. 취업 지원 프로그램


DS스쿨의 큰 장점 중에 하나라고 생각된다.

이 어려운 취업난에 실전 데이터 분석반 수강생 전원에게 데이터 애널리스트로의 취업 기회를 제공해준다.

물론 각 회사에서 내주는 데이터 분석 과제를 전부 풀어야 면접을 볼 기회가 주어진다.

수업을 열심히 들으면 과제를 일부 풀 수 있고, 추가적으로 데이터 분석 공부를 해야 과제를 전부 풀 수 있는 것으로 보인다.

강사님 말씀으로는 과제 전형을 합격하게 되면 제출한 과제를 기반으로 면접 전형이 진행된다고 한다.

데이터 분석가로 직무 전환을 희망하는 사람들 누구나 열정만 있다면 취업 기회가 주어진다는 것은 아주 큰 장점이라고 생각한다.


이외에도 슬랙이나 메일로 질문/과제를 피드백해주고, 교차 수강을 지원해주는 등의 다른 장점들도 많지만 정말 DS스쿨만의 차별화된 장점만 적어보았다.

다시 봐도 참 매력적인 장점이다.

물론 인생이 그러하듯 DS스쿨 수업도 미미하지만 아쉬운 점이 존재한다. 



ㅣ 아쉬운 점 #1. 수업 이후 공간 이용 불가


수업이 다 끝난 이후에 수업 공간을 이용할 필요가 있는지 의문을 갖는 사람도 있을 것이다.

그러나 집중력이 끊어지지 않은 상태에서 복습하는 것을 선호하는 나로서는 이 점이 조금 아쉬웠다.

DS스쿨의 수업은 4시간 내내 꽉꽉 채워서 진도를 나가는 방식이기 때문에 한꺼번에 방대한 양의 정보가 들어오게 된다.

수업만 듣고 이 많은 정보들을 내재화시키려면 복습이 반드시 필요하다.

추후에 수업 공간은 이용 불가하더라도 제휴된 라운지나 스터디룸 등에서 복습할 수 있는 환경이 주어진다면 보다 완벽한 DS스쿨이 될 것 같다.

옆동네 스파르타코딩클럽의 오피스아워 제도(주 5시간동안 튜터와 같은 공간에서 자율 코딩할 수 있는 제도)가 조금 부럽기도 했다.


ㅣ 아쉬운 점 #2. 조금은 부담스러울 가격


1주일에 1번, 4시간, 한 달 수업 과정을 55만원을 내고 들어야하는 비용 부담도 경우에 따라서는 아쉬운 점이 될 수도 있겠다고 생각한다.

국비학원에서 3개월 데이터 과정은 무료로 제공되고 있고, 또 온라인 강의로 들으면 10만원 내로 수업을 들을 수도 있기 때문이다.

그렇기에 직장인이라면 상관없을 수 있지만 아무래도 대학생들은 수업을 듣는데에 굉장히 큰 장벽이 있으리라 생각된다.

그렇지만 국비학원과 온라인 강의를 모두 경험해본 사람으로서 DS스쿨은 비싼 가격 대비 분명한 장점들이 있다.

국비학원은 느슨한 수업 전개에 답답하고, 온라인 강의는 막히는 부분이 있을 때 해결방법을 찾기가 난감한데 DS스쿨은 그러한 단점은 전혀 느껴보지 못했으니 말이다.

다소 부담스러워도 꼭 배우고 싶다면 질러보는 것을 추천한다.

일단 질러라, 마음이 편해진다(?)



DS스쿨 실전 데이터 분석반을 고민하는 사람들에게


실전 데이터 분석반은 일단 파이썬 문법의 기초를 알고 있는 사람들에게 추천한다.

만약 본인이 '코딩의 ㅋ자도 못들어봤다'라고 한다면 주저하지말고 데이터 사이언스 입문반을 추천한다.

데이터 사이언스 입문반은 프로그래밍 지식이 전혀 없는 사람들을 대상으로 하니, 보다 더 탄탄하게 기초 지식을 쌓을 수 있으리라 믿는다.


그리고 파이썬 문법은 알지만, 파이썬을 통해 데이터를 분석해보거나 SQL을 돌려본 경험이 없는 사람들에게도 추천한다.

실전 데이터 분석반은 Jupyter Notebook을 통해 파이썬 Pandas와 SQL을 불러와서 데이터 분석을 하도록 도와준다.

파이썬 Pandas와 SQL을 모두 사용해본 경험이 없던 나로서는 그 과정이 너무 즐거웠다.

만약 현업에서 SQL을 돌려보거나 파이썬으로 데이터 분석을 해본 경험이 있다면 굳이 안들어도 될 것 같다.

실제 스타트업의 데이터를 분석하는 과정이 업무의 연장선처럼 느껴질 수 있다.


DS스쿨 실전 데이터 분석반 커리큘럼. 참으로 매력적인 커리큘럼이다.


마지막으로 커리큘럼을 첨부하면서 글을 마치도록 하겠다.

만약 이 커리큘럼을 보고 배우고 싶은 욕구가 생기고, 추천자에 해당되는 사람들이라면 지금 바로 등록해서 수업을 들어볼 것을 추천한다.

배움에 대한 지름을 미루지 마세요. 절대 후회하지 않을거에요.


*제가 직접 수강료를 내고 작성하는 후기입니다.

*DS스쿨 바로가기: https://dsschool.co.kr/


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