synnmzzwole 님의 블로그

패스트캠퍼스 데이터 분석 부트캠프 18기 13주차이번 주에는 데이터 시각화 심화 주제를 중심으로 다양한 차트 유형과 필터 및 결합 방식에 대해 학습했다. 상관관계를 보여주는 스캐터 플롯, 데이터 분포를 파악하는 박스 플롯과 히스토그램, 그리고 수치 정보를 직관적으로 표현하는 하이라이트 테이블을 실습을 통해 익혔다. 또한, 태블로에서 데이터를 결합하는 4가지 방식(유니온, 조인, 관계, 블렌딩)을 비교하며 상황에 맞는 활용법을 이해했고, 7가지 필터의 작동 순서와 특징, 그리고 이중 축 차트와 결합 축 차트의 차이점 및 활용 전략에 대해서도 구체적으로 학습했다. 마지막으로, 태블로 분석 패널의 보조선과 알고리즘 기능을 통해 데이터의 맥락을 효과적으로 전달하고 고급 분석이 가능하다는 점도 배웠다.데이터 시각..

패스트캠퍼스 데이터 분석 부트캠프 18기 12주차이번 주부터는 SQL 프로젝트를 마무리하고, 새로운 데이터 시각화 도구인 Tableau(태블로) 학습을 시작했다. 처음 배우는 도구이기에 낯설기도 했지만, 데이터를 보다 직관적으로 시각화할 수 있다는 점에서 매우 흥미로웠다. 이번 주에는 차원과 측정값, 연속형과 불연속형, Level of Detail, 네 가지 계산 방식, 그리고 대시보드와 스토리 구성과 같은 태블로의 핵심 개념을 익혔고, 실제로 바 차트, 라인 차트, 파이 차트를 만드는 실습을 통해 태블로의 기본적인 활용법을 배워보는 시간을 가졌다.태블로의 핵심 개념1. 차원과 측정값측정값: 우리의 관심을 받는 대상 그 자체차원: 우리가 관심을 가지고 있는 측정값을 어떻게 썰어서 볼 것인가2. 연속형과 ..

패스트캠퍼스 데이터 분석 부트캠프 18기 8주차이번 주에는 SQL 실무 적용을 위한 다양한 함수와 쿼리 작성법을 학습했다. 지난주에 이어 기초적인 SELECT문을 넘어서, 데이터 타입에 따른 특징과 변환 방법, 테이블 생성과 수정, 삭제, 그리고 데이터를 삽입하고 업데이트하는 기본적인 데이터 관리 작업들을 배웠다.또한, GROUP BY와 HAVING을 통한 데이터 그룹화, 다양한 집계 함수 사용법, 조건문 활용, 그리고 JOIN을 활용한 테이블 간 데이터 결합 방법도 실습했다. 더 나아가, 서브쿼리, VIEW, WITH 문법을 통해 복잡한 쿼리를 효율적으로 다루는 방법과 INDEX를 활용한 성능 최적화 기법까지 배울 수 있었다.이번 학습을 통해 SQL을 이용한 데이터 처리 과정이 훨씬 유연하고 체계적으로..

패스트캠퍼스 데이터 분석 부트캠프 18기 7주차지난 5-6주차는 파이썬을 활용한 데이터 분석 프로젝트를 진행하였으며, 이번 7주차에는 새롭게 데이터베이스와 SQL 학습을 시작했다. 데이터베이스와 DBMS의 개념부터, 데이터를 다루는 기본적인 SQL문 작성법까지 실습을 통해 익혔다. SELECT, WHERE, ORDER BY 같은 기초 명령어부터 시작해, 조건문, 정렬, 데이터 순위 매기기, 문자열과 숫자형, 날짜형 데이터를 다루는 다양한 함수까지 배워보면서 데이터베이스 안에서 원하는 데이터를 효율적으로 추출하고 가공하는 방법을 이해할 수 있었다. 뿐만 아니라 테이블 생성, 수정, 삭제를 포함한 DDL과 데이터 CRUD를 수행하는 DML의 개념도 함께 학습하며 실무적인 SQL 활용 능력의 기초를 다졌다.데..

패스트캠퍼스 데이터 분석 부트캠프 18기 4주차이번 주에는 웹 크롤링을 통해 데이터를 수집하는 방법을 배웠다. Selenium을 활용하여 웹페이지에서 원하는 요소를 찾아 데이터를 가져오는 실습을 진행하였으며, 단순한 크롤링뿐만 아니라 로그인, 파일 다운로드, 클릭 등의 다양한 자동화 기능도 익혔다. 또한, 데이터 분석을 위한 전처리 과정과 데이터 시각화에 대해서도 학습하였다. 데이터프레임을 다루는 방법부터 결측값 처리, 그룹화 및 피벗 테이블 활용까지 다양한 데이터 가공 기법을 익혔으며, matplotlib, seaborn, plotly, folium 등의 라이브러리를 이용하여 데이터를 효과적으로 시각화하는 방법을 실습하였다. 데이터 분석을 위한 핵심 Tool Python1. 크롤링Crawl: 긁어오다...

패스트 캠퍼스 데이터 분석 부트캠프 18기 3주차이번 주부터 본격적으로 데이터 분석을 위한 핵심 도구인 파이썬을 배우기 시작했습니다. 처음 접하는 언어라 다소 낯설기도 했지만, 앞으로 데이터 분석과 인공지능을 배우기 위해 꼭 필요한 기초라고 생각되어 집중해서 공부했습니다. 파이썬의 특징과 기초 문법을 중심으로 자료형(숫자형, 문자형, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합, 불리언), 제어문(if, for, while, 예외처리), 그리고 함수까지 중요한 기본기를 다졌습니다.데이터 분석을 위한 핵심 Tool Python더보기1. 자료형숫자형/문자형/리스트/튜플/딕셔너리/집합/불리언2. 제어문if/for/while/예외처리3. 함수파이썬함수/내장함수/외장함수/클래스파이썬은 1. 무료이다파이썬은 오픈 소스로, 무료..

패스트캠퍼스 데이터 분석 부트캠프 2주차이번 주차에는 이동훈 강사님의 실시간 강좌와 온라인 강좌를 병행하며, 데이터 분석을 위한 기초 수학과 통계 개념을 학습했다. 데이터 전처리, 통계학의 기본 개념, 가설 검정, 회귀 분석, 시계열 데이터 분석, 머신러닝, 그리고 데이터 시각화까지 다양한 내용을 다루었다. 특히, 데이터 분석에서 중요한 기초 통계 개념과 분석 방법론을 실습을 통해 익히며, 이를 실제 데이터 분석에 적용할 수 있도록 학습하는 데 중점을 두었다. 데이터 분석을 위한 기초 수학/통계1. 데이터 전처리 1-1. 날짜 데이터 처리- 날짜 데이터의 원리: 하이픈을 사용해 날짜를 입력하면 서식이 자동으로 [일반]에서 [날짜]로 변경됨날짜를 입력했는데도 4~5자리의 숫자로 나올 경우  → 다시 서..

패스트캠퍼스 데이터 분석 부트캠프데이터 분석은 현대 비즈니스에서 필수적인 역량으로 자리 잡았습니다. 이번 패스트캠퍼스 부트캠프를 통해 데이터 분석의 기초부터 실무 활용까지 체계적으로 학습할 기회를 갖게 되었습니다. 첫 주차에서는 데이터 리터러시의 중요성을 이해하고, 엑셀을 활용한 기본적인 데이터 분석 기법을 익혔습니다. 빅데이터 이해 & 데이터 리터러시 함양하기빅데이터와 AI-빅데이터: 거대한 규모, 빠른 속도, 높은 다양성, 가치와 신뢰성을 특징으로 하는 데이터-AI 인공지능의 등장: 데이터를 분석하고 처리하는 컴퓨팅 / 연산 기술의 발전으로 등장-데이터 분석에서 활용하는 생성형 AI: ChatGPT 빅데이터 기반 기업의 변화기존 기업의 의사결정: 감, 도메인 지식을 통해 비즈니스 리더가 기획데이터 기..