이 카테고리는 SQL, Python, Tableau, Power BI 등 데이터 분석 툴을 직접 실습하며 기록하는 공간입니다. 특정 분야에 제한을 두지 않고, 다양한 주제와 데이터를 활용해 실험하고 정리할 예정입니다.
🔸 Python (파이썬)
부트캠프에서 집중적으로 학습한 파이썬은 이제 데이터 분석가의 필수 도구라는 것을 체감했습니다. 앞으로 이곳에서는:
- Pandas, Numpy 중심의 데이터 전처리 실습 내용
- Matplotlib & Seaborn을 이용한 다양한 시각화 테크닉
- 머신러닝 기초 실습 (scikit-learn 중심)
- 데이터 클리닝과 EDA(탐색적 데이터 분석) 과정에서 배운 팁들
을 주로 다룰 예정입니다. 금융, 마케팅, 소비자 행동 분석 등 다양한 분야의 데이터를 다루며 파이썬의 활용성을 넓혀갈 계획입니다. 최근 학습한 판다스의 pivot_table 기능이나 groupby와 같은 함수들이 얼마나 강력한지 실제 사례와 함께 보여드리고 싶습니다.
또한 현재 준비 중인 공모전 관련 코드와 실험 내용도 일부 공유할 예정입니다. 코드 한 줄이 가져오는 인사이트의 차이를 기록하며 함께 성장했으면 합니다.
🔸 SQL
데이터 분석가로서 갖춰야 할 기본 중의 기본, SQL에 대해서도 꾸준히 기록하려 합니다:
- SELECT, JOIN, CASE WHEN 등 자주 쓰는 쿼리문 정리
- 실무 스타일 문제풀이 중심 실습 기록
- 복잡한 서브쿼리와 윈도우 함수 활용 팁
- SQL을 이용한 데이터 추출 → 파이썬 분석 흐름 연계
SQL은 데이터 추출의 기본이지만, 복잡한 분석까지 가능한 툴입니다. E-commerce 데이터베이스, 소셜 미디어 분석, 제품 사용 로그 등 다양한 데이터 환경을 가정한 쿼리 예제를 만들어 실무에 바로 적용할 수 있는 내용으로 채워나갈 계획입니다.
🔸 Tableau / Power BI
시각화는 분석의 완성이라고 생각합니다. 데이터를 통해 스토리를 전달하는 능력은 모든 분야에서 중요하죠:
- 간단한 분석 결과 시각화 → 대시보드 구성 실습
- 다양한 오픈데이터를 활용한 인터랙티브 시각화 예제
- 실전 포트폴리오로 이어질 수 있는 프로젝트 진행 과정
- 매개변수와 계산 필드를 활용한 동적 대시보드 구성법
특히 마케팅 캠페인 효과 분석, 고객 세그먼트 시각화, 판매 트렌드 분석 등 비즈니스 의사결정에 직접적인 도움이 되는 대시보드 제작 과정을 상세히 기록할 예정입니다. Tableau Public에 올릴 수 있는 포트폴리오 작업 과정도 차근차근 공유하겠습니다.
🔍 관심 분야 탐색
HR 외에도 관심 있는 다양한 분야의 데이터를 분석하며 지식의 폭을 넓혀갈 계획입니다:
- 소셜 미디어 트렌드 분석
- 제품 사용 로그 데이터를 통한 사용자 행동 패턴 분석
- 금융 데이터를 활용한 시계열 분석과 예측 모델링
- 텍스트 마이닝과 자연어 처리 기초 응용
특히 다양한 분야의 분석 경험은 데이터 분석가로서의 시야를 넓히는 데 큰 도움이 될 것이라 생각합니다.
데이터 분석가가 되기 위한 실전 기반의 학습 기록입니다. 이론보다는 손으로 해보며 익힌 것들, 오류를 겪으면서 알게 된 부분들을 중심으로 공유할 예정이에요. 다양한 분야의 데이터를 다루며 얻게 되는 인사이트와 기술적 노하우를 솔직하게 기록하려 합니다.
6월부터 본격적인 연재를 시작할 예정입니다. 즐겨찾기나 이웃 추가해 두시면 새 글을 빠르게 만나보실 수 있어요! 함께 배우고 성장해 나갈 수 있으면 좋겠습니다. 🙌
질문이나 함께 공부하고 싶은 주제가 있으시면 언제든 댓글로 알려주세요. 여러분의 관심 분야도 콘텐츠 계획에 반영하겠습니다!