[패스트캠퍼스 학습일지] 데이터분석 올인원 패키지 _ 1주차 : 우리는 왜 데이터 분석을 배워야 할까?

패스트 캠퍼스의 [올인원 패키지 : 데이터 분석 입문] - 10주차 학습과정을 시작했습니다.

미션을 완료하면 수강료를 돌려준다는 말에 혹해서 결제해버렸습니다.. 

 

[올인원 패키지 : 데이터 분석 입문] 강의는 아래와 같은 6개의 Course로 이루어져 있습니다.

#1. 우리는 왜 데이터분석을 배워야할까?(5강)

#2. 알면 쓸모있는 데이터 잡학사전(50강)

#3. 나도 데이터 분석을 할 수 있을까?(11강)

#4. 중학교 수학으로 이해하는 통계와 데이터분석(24강)

#5. 고등학교 수학으로 이해하는 통계와 데이터분석(17강)

#6. 혼자 해보는 데이터분석(6강)

 

10주동안 매주 학습한 내용을 업로드 할 예정이며, 이번주 학습한 내용은 [Course 1] 우리는 왜 데이터 분석을 배워야 할까? 입니다.

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[Course 1] 우리는 왜 데이터 분석을 배워야 할까?

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데이터 분석의 이유, 목적 및 과정에 대해 간단히 요약한 Course였습니다.

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1. 데이터 분석의 필요성 : 기술이 발전할수록 쌓여가는 데이터의 양은 급증하고 있지만, 데이터 자체는 유용한 가치가 없다. 데이터를 분석하여 그 결과를 활용하면 데이터 기반의 의사결정을 통한 불확실한 미래에 대한 대비가 가능하다.

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2. 데이터 분석 과정: 데이터 분석은 소속 집단/ 분석 대상의 특성 / 분석 목표 등에 따라 절차와 방법이 다양하다. 공통적으로 포함되는 과정은 아래와 같다.

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(1) 분석 목표 설정 : 데이터를 분석하는 목적을 설정한다.

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(2) 데이터 수집: 분석에 필요한 데이터를 다양한 경로를 통해 수집한다.

데이터의 종류 : 내부 데이터, 외부 데이터, 직접 수집한 데이터

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(3) 데이터 가공 : 분석 목적에 맞게 데이터를 활용하기 위해 데이터의 형태를 변환한다.

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(4) 데이터 분석 : 분석을 반복하고, 피드백을 통해 개선한다.

(4.1) 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis)

- 변수, 변수간의 관계 등 데이터 자체의 특성을 분석

(4.2) 확증적 데이터 분석(Confirmatory Data Analysis)

- 미리 설정한 가설을 확인하기 위한 분석

- 추정(estimation)과 검정(test)을 활용

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(5) 분석결과 공유 : 분석 목적에 맞는 효과를 얻기 위해 그래프/표 등을 활용하여 분석결과를 시각화하여 공유한다.

 

Course1의 내용을 간단히 정리해보았습니다. 탐색적 데이터 분석/ 확증적 데이터 분석 빼고는 이해하는데 어려운 내용은 없었습니다. 전반적인 데이터 분석 과정을 소개하는 내용이었으며, 이상 1주차 학습내용을 마무리하겠습니다.