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30대 중후반 비개발에서 데이터 분석가로 커리어 트랜스포머

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KoKuMa

Python
SQL
머신러닝

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커리어 Level UP! 평범한 회사원에서 데이터 분석가/Data Analyst가 되보자.


30대도 아직 늦지 않았습니다. Data를 분석/처리/적용하려는 수요는 아직 끝나지 않았다.


저는 30대 후반입니다. 문과는 아니지만 전혀 관련 없는 공대를 졸업했습니다. 엑셀 시트만 보고 있으니 매너리즘에 빠져있었죠. 그런데 이직을 한 회사에서 SQL, Python을 처리하는 데이터의 신세계를 보고 뛰어들고 싶은 마음이 생기기 시작했습니다. 엑셀 시트는 해봤자 몇 십만 행만 포함이 가능하지만, SQL/Python을 사용하면 몇 백만 행도 처리가 가능하고, 여러 라이브러리를 사용해서 더 심화적으로 활용이 가능하더군요. 이걸 계기로 삼아 Data Analyst를 공부하기 시작했습니다. ChatGPT가 나오고 AI로 개발자/DA가 전부 대체 되리라고 하지만 기업 보안/도메인 지식의 중요성/코드의 전체 맥락의 파악 때문에 아직은 늦지 않았다고 생각합니다. 그래서 현재까지 제가 공부하고 있는/ 학습 계획중인 강의들을 여기다 남기고자 합니다. 여기서 팁을 얻어 모두 같이 커리어 전환에 성공했으면 좋겠습니다.

로드맵은 큰 틀에서 보면 다음과 같습니다.


1. SQL: 저는 파이썬보다 SQL을 먼저 배우라고 추천하고 싶습니다. 왜냐하면 먼저 데이터를 추출/정제하는 방법을 먼저 알아야 하고, 큰 틀에서 엑셀과 유사한 면이 있어서 비개발자도 다가가기 쉽기 때문입니다. 문법도 파이썬보다 쉬운 편에 속합니다.

SQL 기초(데이터리안) -> SQL 심화(권 철민) -> 실전(권 철민)


2. Python: 결국 데이터를 가공/분석하려는 파이썬을 배워야합니다.

파이썬 기초 -> (크롤링(데이터를 가져오기 위해/자동화) -> 파이썬으로 실전 데이터 분석


3. 머신러닝: 머신러닝은 데이터 사이언티스트를 위해 넣었습니다. 하지만 데이터 분석가도 맛보기 혹은 회귀분석/시계열 분석 + A/B 테스트까지 배운다면 데이터팀의 협업에 있어서 매우 강한 면모를 보일 수 있다고 생각합니다.

머신러닝에 필요한 선형대수학/확률과 통계 -> 머신러닝 기초 -> 머신러닝 실전 -> Deep learning 기초(선택)으로 코스를 설계했습니다.


부가적으로 데이터 분석을 실전에 적용하려는 PM의 사고를 배우기 위해 Growth hackingPM을 위한 데이터 리터러시도 추가했습니다.


이 밖에도 도움이 될 만한 강의로는 다음이 있습니다.

Youtube Probability and Counting | Statistics 110 https://youtu.be/KbB0FjPg0mw?si=PIrS8Fv1W5GL9MZu

Coursera Machine Learning https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction

모두 화이팅입니다.


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19개 코스

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인프런
[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 기초 SQL
인프런 누적 수강생 10,000명 이상, 풍부한 온/오프라인 강의 경험을 가진 데이터리안의 SQL 기초 강의. 
SQL 기초 이론을 배우고, 해커랭크 문제 10개를 함께 풀어봅니다.

12,370

16,500

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SQL의 핵심 요소에 대한 상세한 강의와 실습을 통해, 여러분이 SQL 분석 전문가로 성장할 수 있도록 흔들리지 않는 뼈대를 만들어 드리겠습니다.

41,250

55,000

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Pandas로 데이터 분석, 전처리, 머신러닝, 딥러닝에 활용하다 보면 늘 사용하는 기능 위주로 사용하게 됩니다.
이런 핵심적인 내용만을 모아 정리해 놓은 Pandas Cheat Sheet가 있습니다. 두꺼운 책으로 Pandas를 배우다 지치신 분들께 단 두 장의 문서로 Python Pandas를 알려드립니다. Pandas 공식 튜토리얼에서 제공하는 cheat sheet로 Pandas의 핵심 기능을 익혀봅니다.

33,820

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이디야는 스타벅스 근처에 입점한다는 설이 있었습니다. 과연 이디야와 스타벅스의 매장입지는 얼마나 차이가 날까요? 
2013년부터 2019년까지 부동산 가격 변동 추세가 아파트 분양가에도 반영될까요? 
우리 동네에는 어떤 공원이 있을까요? 공공데이터 포털에 있는 데이터를 어떻게 활용하면 좋을까요? 공공데이터를 통해 여러 형태의 데이터를 다뤄보며 Python과 여러 데이터분석 라이브러리에 익숙해 지는 것을 목표로 합니다.

49,500

66,000

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데이터를 활용하고 싶은 PM 분들을 위한 강의입니다. PM 직무에서 데이터를 활용하는 모든 과정이 포함된 강의로 이직 1일차의 삶부터 프로젝트 시작과 종료까지 업무의 흐름을 모두 담았습니다. 데이터 기반 사고부터 논리적 사고, 지표 정의, 로그 설계, 실험 설계, 데이터 문화 만들기 등을 모두 다루며 생각하는 힘을 키우기 위한 데이터 입문 강의입니다.

99,000

132,000

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이 강좌에서는 선형대수학개론을 다루며, 강의를 통해 선형대수학개론을 마스터할 수 있습니다.

57,750

77,000

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이 강좌에서는 파이썬의 SciPy 라이브러리를 활용하여 다양한 행렬계산 관련 문제들을 푸는 방법을 배웁니다.파이썬을 몰라도, 선대개 지식이 얕아도 주어진 문제를 풀 수 있게 됩니다.

41,250

55,000

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수학 좋아하는 사람 손!
확률과 통계 배우고 싶은 사람 손!

74,250

99,000

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이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

74,250

99,000

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본 강의는 Kaggle의 Home Credit Default Risk 경연대회 머신 러닝 모델을 구현을 통해, 여러분을 실전적인 머신 러닝 구축 전문가로 한단계 실력을 업그레이드 할 수 있도록 만들어진 강의 입니다.

49,500

66,000

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본 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제를 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발돋움시켜 드릴 것입니다.

90,750

121,000

로드맵 코스 19