정말 필요한 핵심 기술만 콕찝어 알려드립니다.
데이터분석가를 꿈꿨던 선배들의 후기
홍은혜 강사님은 모두의 눈높이에 맞게 속도와 난이도를 조절해주셨고, 개념하나를 설명하더라도 이 개념이 나오기 까지의 과정을 상세히 설명해주신 후 개념 설명에 들어가 모든 개념에 대한 이해가 깊도록 만들어주셨습니다.
또한 매일 마무리로 실습문제를 내주셨는데 그 날 하루동안 배운 내용이 모두 녹아있어 문제를 풀면서 그 날의 수업을 온전한 내 것으로 만들 수 있었고 이러한 날들이 쌓여 지금의 역량까지 쌓을 수 있었다 생각합니다.
홍은혜 강사님의 강의력도 제가 지금까지 배워본 모든 분들 중에 가장 전달력 높고 훌륭하셨지만 강사님이 직접 만든 문제들에 매일 감탄했고 하루 수업 끝에 푸는 문제가 매일 짜릿하고 기다려졌습니다.
5개월 과정이 끝난 지금, 단순히 취업센터가 아닌 인생에서 손 꼽을 정도로 즐겁고 유익했던 추억으로 남은 아이티윌 너무 만족스러웠고 기억에 오랫동안 남을 것 같습니다.
교육과정을 맡으신 홍은혜강사님의 강의는 항상 좋은 강의였습니다. 나아가, 모든 수강생에게 관심을 갖고 개개인 상담까지 진행하셨던 부분에서 큰 감사함을 느낍니다.
평상시의 수강생 케어는 정말 훌륭했습니다. 전반적으로 만족하며 강의 퀄리티나 수업 전달 방식, 커리큘럼 등 200% 만족합니다. 처음부터 잘 알려주셔서 잘 마무리해서 좋았습니다.
비전공자가 듣기에도 무리 없이 이해할 수 있도록 도움주신 홍은혜강사님 감사합니다.
현직에 있었을 당시의 팁과 직접 겪으신 경험들을 수업에 잘 녹여 재미있는 강의가 되었던거 같습니다.
그리고 강사님 커리큘럼은 초보자도 쉽게 접근할 수 있도록 구성되어 있고, 수업 때마다 적절한 과제를 통해 전공자, 비전공자에 관계없이
자신이 배운 내용을 확인해 볼 수 있었습니다. 아주 만족스럽습니다.
비전공자가 듣기에 어려운 과목이고 생소할 수 있지만 홍은혜 강사님의 눈높이에 맞는 강의로 어렵지 않게 수업을 들으면서 잘 마무리 할 수 있었습니다.
짧은 시간은 아니었지만 여러 과목을 배웠지만 현직에서 들을 수 있는 팁들 또한 알려주시면서 지루하지 않은 수업이 되었습니다. 6개월 동안 너무 고생하신 홍은혜 강사님 너무 감사합니다.
맨첨에 데이터분석 국비교육 서칭할때 R,파이썬,SQL을 모두 배우는 곳 위주로 알아봤는데 이 수업 딱 하나 나와서 수강했거든요
근데 정말 수업 퀄리티도 너무 높고 강사님의 수업 전달력도 짱이었어요..! 덕분에 데이터분석이 무엇인지 기본기를 잘 다질 수 있었습니다.
수강하는 5개월 동안 정말 재밌고 알찼습니다.
홍은혜 강사님 강의 진짜 추천합니다. 체계적이고 반복적인 학습으로 문제해결능력과 개념을 익히는 것 모두 다 가능합니다.
처음 시작하는 학생들도 학습할 수 있는 만큼씩 잘 잘라서 강의해 주시니까 진도를 빼는게 어렵지 않습니다.
아이티윌에서도 너무 관리 잘해주셔서 문제없이 잘 공부했습니다. 감사합니다.
강사 Q&A
1. 강사님의 교육은 어떤 방식으로 진행되나요?
오늘 수업할 주제에 대해서 하루 전에 기본적인 개념과 주요 키워드를 정리한 강의자료를 카페로 제공합니다.
제공된 강의자료를 토대로 기본개념을 설명한 후 쉬운 예문 부터 단계별로 응용 예문까지 관련내용을 실습으로 진행합니다.
또한 각 단계별로 연습문제를 제공하여 학습한 내용을 바로 복습하고, 응용력을 높일 수 있도록 진행하고 있습니다.
2. 비전공자는 어떻게 지도해주시나요?
과정의 특성 상 비전공자의 비율이 비교적 높기 때문에 학습 주제에 대한 기초지식과 관려 내용을 최대한 쉽고, 상세하게 강의자료를 작성하는데
노력을 기울이고 있습니다.
본 수업시작 전에 전날 배운 내용과 연습문제를 재점검한 후 본수업을 진행합니다. 비전공자를 위해 강의 단원별 보충강의도 함께 실시합니다.
따라서 비전공자라도 열정과 호기심을 가지고 학습 과정에 적극적으로 참여한다면 실력 향상에 큰 도움이 될 것입니다.
3. 빅데이터 분석가에게 가장 필요한 스킬은 무엇인가요?
데이터 분석에 필요한 자료 수집 기술, 수집된 자료를 분석하기 위한 자료 탐색 기술, 탐색된 결과를 토대로 결측치나 이상치 및 자료변환 등의 전처리 기술
그리고 통계분석에 필요한 통계적 추론과 가설검정 기법 끝으로 예측모델 개발을 위한 머신러닝과 딥러닝 관련 프레임워크 활용 기술 등이 필요합니다.
4. 현업에서 가장 많이 사용되는 기술은 어떤 것이 있으며 본 교육에도 포함이 되어 있나요?
첫째, 데이터베이스를 활용한 고객 마케팅을 수행하는 기업들은 고객의 구매이력, 선호 상품 등을 토대로 개인별 맞춤형 광고 마케팅을 수행하는데
데이터분석 기법을 사용하고 있습니다.
둘째, 고객의 행동 패턴이나 선호도 등을 분석하여 이탈 가능성이 있는 고객을 분류하여 이탈을 방지하는데 분류모델을 적용하고 있습니다.
셋째, 기업 연구소나 신생(스타트업)기업 등에서 특화된 문서분류와 이미지 및 동영상 등의 분류모델을 연구.개발하고 있습니다.
본 교육과정에 포함된 첫번째 영역은 오라클 기반의 데이터베이스 자료 분석을 위한 SQL과정이 있습니다.
두번째 영역은 컴퓨터 분류 알고리즘에 의해서 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 예측 모델을 개발하는 머신러닝 과정이 있습니다.
세번째 영역은 대량의 데이터에서 유의미한 통찰력을 발견하고 예측을 수행하는 텍스트마이닝과 딥러닝 과정이 있습니다.
5. 프로젝트는 어떤 방식으로 진행되나요?
프로젝트는 교육기간 중 총 2회 진행됩니다. 세미프로젝트와 파이널 프로젝트를 통하여 실무능력을 배양합니다. 첫번째 프로젝트는 팀별 또는 개인별 프로젝트로 진행합니다.
세미프로젝트의 주 내용은 자료수집과 탐색 그리고 자료 처리와 텍스트마이닝 기법을 적용하여 분석결과를 웹으로 표현하는 결과물 제작이 목적입니다.
또한 파이널 프로젝트는 팀별 프로젝트를 권장하며, 세미프로젝트의 연장선으로 자료탐색과 전처리 그리고 머신러닝과 딥러닝 프레임워크를 이용한 예측모델을 개발하는데 목적이 있습니다.
빅데이터 분석은 현업에서 대부분 팀으로 수행되는 작업이 많습니다. 데이터 과학자뿐만 아니라 다양한 분야의 전문가들과 효과적인 커뮤니케이션과 협업 능력이 매우 중요합니다.
따라서 팀별 프로젝트를 통해서 팀원 간의 의사소통을 원활히 하고 다른 사람들의 의견을 존중하며 협업을 통해 팀의 성과를 극대화하는 실전 노력이 필요합니다.
6. 교육을 시작하기 전에 필요한 것이 있나요?
기본적인 윈도 운영체제 사용법은 필수입니다. 일반적인 데이터분석과정의 선수과목으로는 통계학, 컴퓨터과학, 데이터베이스 등을 들 수 있습니다.
통계학은 확률과 통계 그리고 통계적 추론과 가설검정 등의 용어를 숙지하며 도움이 됩니다. 컴퓨터과학은 컴퓨터 프로그래밍의 기본 개념 정도는 알아야 합니다.
끝으로 데이터베이스는 기본적인 데이터베이스 개념과 SQL의 의미 정도는 공부를 미리 하신 후 참여하면 도움이 많이 됩니다.
7. 본 교육에 참여하는 학생들에게 전해주고 싶은 말이 있다면 어떤 것이 있나요?
'힘이 들어야 힘든 일을 할 수 있는 힘이 생긴다'라는 말이 있듯이 6개월 교육과정은 쉽지않은 과정입니다. 열정과 호기심을 가지고 새로운 영역에 적극적으로 도전해 보세요.
빅데이터 분석가의 취업 전망은 매우 밝습니다. 기업과 기관들은 데이터를 활용하여 비즈니스 전략 수립, 마케팅, 운영 최적화 등 다양한 분야에서 중요한 결정을 내리고 있습니다.
이에 따라 빅데이터 분석가들의 수요가 급증하고 있으며, 취업 기회도 많아지고 있습니다. 또한 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등의 기술 발전으로 인해 데이터 분석의 가능성과 영역이 더욱 확장되고 있습니다.
예를 들어, 의료, 금융, 에너지, 제조 등 다양한 산업 분야에서 빅데이터 분석을 통해 효율성을 극대화하고 경쟁력을 확보하기 위해 노력하고 있습니다.
이러한 동향으로 인해 빅데이터 분석가의 취업 전망은 매우 높아지고 있습니다.
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