[패스트캠퍼스] 데이터분석 강의 - 새벽공부 일기 #1

1주차 - 빅데이터 개념 공부

시작은 대수롭지 않게 

새벽에 조금 일찍 일어나는 오랜 습관이 있다. 

이 습관 덕분에 남들보다 조금 일찍 하루는 시작하는 편인데, 의미 없이 시간을 보내고 싶지는 않아서 보통 강의 영상을 많이 찾아보는 편이다. 보통 유튜브에 있는 무료 강의들을 찾아보는 편인데, 얼마전 발급 받은 국민내일배움카드 덕분에 강의 선택의 폭이 좀 넓어졌다. 특히 100% 온라인 강의로 들을 수 있는 K-디지털 기초역량훈련 과정이 눈길을 끌었다. 

직업훈련포털 (hrd.go.kr) 내 K-디지털 기초역량훈련 설명 페이지

국비지원교육으로 강의 비용을 일부 지원 받을 수 있고, 자기부담금도 강의를 일정 비율 이상 수강완료하면 환급되기 때문에 사실상 무료 강의나 다름없다. 내일배움카드 발급이 완료된 후 어떤 강의를 들어볼지 고민하다가 평소에 관심있던 파이썬 데이터 분석 관련 강의를 선택했다. 

1주차 - 강의준비 및 이론과 개념 잡기

사실 해당 강의를 골랐던 중요한 이유는 파이썬 때문이었다. 비록 개발자는 아니지만 파이썬이라는 개발 언어에 대해 종종 듣고 있었고, 특히 마케팅 분야에서 빅데이터 분석에 활용된다는 것 정도는 알고 있었다. 그래서 개발 문외한이긴 하지만 알아두면 도움이 될거라는 생각에 강의 신청을 한 것이었다. 

강의 소개 페이지에 있는 커리큘럼 상으로는 1주~2주까지는 이론과 개념 설명 중심의 강의이고 3주 이후에 실제 개발언어를 활용한 실습 과정이 있었다. 처음 강의를 듣기 전에는 이론 강의를 좀 빨리 건너뛰고 실습을 해보고 싶은 마음이 좀 강했지만, 1주차 강의를 어느 정도 들은 시점에 돌이켜보면 제법 탄탄한 이론 강의 덕분에 나 같은 문외한도 개념을 잡고 갈 수 있다는 점이 좋은 점이었다. 

단순히 모호하게 알고 있던 데이터 관련 전문 용어의 정의나 데이터 전문가의 분야별 상세 업무, 필요 능력 등을 체계적으로 정리하는 강의였기 때문에 나중에 관련 전문가와 일하게 된다면 큰 도움이 될 것 같다. 특히 실제 데이터 전문가의 구인 공고를 보면서 해당 업무 능력을 정리하는 것은 피상적인 개념설명보다 훨씬 이해하기 쉬운 방식이어서 좋았다. 앞으로 남은 4주간의 강의가 기대된다. 

1주차 - 기억해둘 개념들

- 데이터 사이언스 : 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데, 통계학, 데이터 분석, 기계 학습과 연관된 방법론을 통합하는 개념

- 선형대수학의 벡터 개념 / 통계의 기술통계량, 추론통계량 개념 / 정보 이론 개념

- 데이터 분석 레포트 : 대시보드 / 페이퍼 / 블로그

- 모델링 관련 개념들

- 데이터 엔지니어링 : 빅데이터를 수집, 가공, 저장하는 모든 시스템을 구축/관리하는 과정

- 기초 용어 : 컴퓨팅 리소스 / 네트워크 / 데이터베이스

- 데이터 파이프라인 : ETL vs ELT

- Hadoop Ecosystem

- 클라우드 컴퓨팅

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