정말 필요한 핵심 기술만 콕찝어 알려드립니다.
데이터분석가를 꿈꿨던 선배들의 후기
길다면 1년의 반, 짧으면 짧다고 생각할 수 있는 6개월이라는 시간 동안 정말 좋은 교육자이신 유연수 강사님의 가르침과 함께한 소중한 동기들 덕분에 열심히 배우고 공부할 수 있었습니다. 6개월 동안 구성할 수 있는 가장 좋은 교육 과정과 내용으로 담아주시기 위해 끊임없이 고민하시고 정말 알찬 내용으로 매일 가르쳐주신 선생님 정말 감사드립니다. 새로운 분야에 도전하면서 접하게 된 생소하고 낯선 이론과 내용에도 선생님께서 수업에서 가르쳐주시는 내용, 방향으로 차근차근 따라가다 보면 이해부터 스스로 구현까지 이뤄낼 수 있었습니다. 빅데이터 분야에서 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 많은 부분에 있어서 기초부터 잘 다져서 실력까지 갖출 수 있는 정말 너무너무 좋은 교육이었습니다.
6개월이라는 적지 않은 시간동안 새로운 분야를 배우는 것은 설레면서도 걱정되는 일이었습니다. 그래서 최선의 선택을 하기 위해서 커리큘럼을 많이 들여다 봤고 SQL, 파이썬, R 중심의 이 수업을 골랐습니다. 당시에는 이 세가지를 중점으로 가르치는 수업이 많지 않았는데 최근에 늘어난 것을 보면 적절한 선택이었다고 생각됩니다. 비전공자도 이해할 수 있도록 차근차근 수업이 진행되었고, 함께 공부하고 이해할 수 있는 스터디 시간도 주어졌습니다. 그런데도 과정이 심화 될수록 어려움을 느끼며 잘 해낼 수 있을까 하는 고민이 들기도 했습니다. 그럴 때면 항상 응원과 격려를 보내주시는 선생님 덕분에 의지를 다잡고 끝까지 수료할 수 있었습니다. 감사합니다.
전공은 통계학과이지만 더 나은 지식을 쌓기 위하여 이 과정을 선택하고 꾸준히 수업을 들어 수료를 하였습니다. 이 선택에는 후회가 없으며 다양한 비전공자들도 빅데이터, 코딩에 대하여 큰 어려움 없이 열심히 공부하는 모습을 보며 강사님이 알기쉽게 필요한 정보들을 전달해 주셨다고 생각합니다. 막연하고 불안했던 빅데이터 취업문을 조금 더 열리게 해 주신 강사님께 감사에 말씀을 전합니다.
빅데이터 과정이 어떤건지 정확히 모른상태로 신청하였습니다 연구기관이나 회사에서 일한 경험이 있었지만 이번 교육 과정만큼 새로운 분야를 집중해서 공부해본 경험은 매우 휘귀하다고 생각합니다. 특별히 수업을 진행해주신 선생님이 비전공자인 학생들을 매우 배려해 주셔서 더 많이 배우게 됐습니다. 혼자서 하기 두려운 마음이 있었는데 이번 과정을 통해 잘 마무리 하게 되어서 개인적으로 감사한 마음을 가지고 수료합니다.
유연수 강사님께서 다양한 예제들을 이용해 코딩을 학습할 수 있도록 도움을 주셔서 정말 이해하기 쉬웠고 다양한 프로그램을 기초부터 차근차근 접하게 되는 좋은 경험을 하게되었습니다.
시작이 어렵고 고민이 많았습니다. it분야가 생소하고 코드(code)라는걸 짠다는게 가능 할까? 했습니다. 그러나! 수업을 듣고 난 후에는 공부에 집중하면서 스스로 코드를 짜는 저를 발견 할 수 있었습니다! 배우는 즐거움과 취업 지원까지 너무 감사합니다!
선생님이 정말 꼼꼼하고, 잘 알려주세요. 완전 노베이스에서부터 시작하는 사람들이 많아 질문도 많고 기초적인 오류도 많이 발생할 수 있는데 하나하나 전부 확인해주시고, 해결해주셔서 내가 뭘 잘못 하고있는지, 어떤 걸 실수하고있는지 파악할 수 있었습니다. 과정 중 SQL, Python, R, ML, DL 여러 분야를 다루는데 SQL의 경우 정말 꼼꼼히 알려주십니다! SQL 지식이 부족하다면 정말 도움이 많이 될 것이라고 생각하며, 특히 저희 과정의 경우 리눅스, 하둡 등 타 교육과정에서 배울 수 없는 내용까지 다루어주셔서 좋았습니다. 수업 들으며 SQLD, ADSP, 빅데이터 분석가 등 각종 자격증 취득함에 있어 부족함이 없으니 병행하실 분들은 시험 일정에 맞추어 꼭 도전하시길 바랍니다.
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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