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파이썬만 하면, 데이터분석을 위한 코딩학습 필요성은 크게 줄어드나요?
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안녕하세요.
예전에 크롤링까지 들었고 1년 넘게 지난 현재,
데이터 분석가 부트캠프를 위해 다시 재수강 하고 있습니다.
몇일 되었죠. 현재 진도는 엑서사이스 20번(데이터구조 리스트) 푸는 중이에요.
[문제는 파이썬이 여전히 쉽지 않습니다. ]
다양한 함수가 아직 숙련이 덜 됬나봐요.
첫번째, 들었을 때는 연습문제 완벽이해보단 코딩이 무엇인지 탐구해보고, 강의 내용을 정리하는데 비중이 컸었죠.
복습할 때는 꼼꼼히 문제를 스스로 해결해보려고 시도 중이에요.
다행히도 복습할 때는 처음보단 진도가 2배~3배 빠른 것 같아요.
그런데 마음만큼 진도가 안 나가지네요. 다음과 같은 걱정도 따라서 들어오네요.
"내가 파이썬을 어렵게 배우고, 데이터분석 부트캠프 까지 완료 후 취직을 했는데 그 이후에도 새로운 코딩 언어 배우는게 중요할까?"
"배터리 공장에서 데이터분석으로 공정개선 업무를 하고 싶은데, 현업에서도 도메인 과학공부도 바쁠텐데 코딩언어가 발목잡는거 아냐?"
이런 생각들이 나네요.
요즘 AI 발전으로 늦게나마 파이썬 배우는 저 같은 학습자분들도 비슷한 고민하실 거에요.
잘하고 있나 고민 많이 되네요.
재능도 없는데 괜히 배우는 것 아닌가 생각도 들구요.
저와 비슷한 고민이신 학습자분들, 데이터분석 현업자분들, 잔재미코딩님의 피드백이 필요해요.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
제갈PM님, 파이썬과 데이터 분석에 대한 학습을 다시 시작하신 점 응원합니다. 파이썬을 배우는 과정이 쉽지 않다는 것은 많은 학습자들이 느끼는 공통점입니다. 특히 다양한 함수를 이해하고 활용하는 것은 반복적인 연습과 실습이 필요합니다. 현재의 고민이 미래의 역량 강화를 위한 과정이라고 생각하시고 꾸준히 노력하신다면 좋은 결과를 얻을 수 있을 것입니다.
파이썬을 기반으로 데이터 분석을 수행하는 것은 강력한 도구가 될 수 있습니다. 하지만, 새로운 코딩 언어의 필요성도 업무 환경에 따라 달라질 수 있습니다. 데이터 분석과 관련된 다양한 도구들이 존재하므로, 사용성을 토대로 회사나 프로젝트에 맞는 적절한 언어를 배우는 것이 중요합니다.
관련하여 도움이 될 수 있는 기존 답변을 추천드립니다:
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- 이 답변에서는 데이터 분석가 및 과학자가 되기 위해서는 데이터 수집, 저장, 분석 기술의 중요성을 설명합니다. 데이터 분석을 현재 배우신다면 크롤링과 SQL 기반의 데이터 저장도 적절히 습득하는 것을 권장합니다.
- 연계강의 추천, 데이터 관련 커리어에 필요한 과정이 무엇인가요?
- 데이터 분석과 관련된 커리큘럼을 정리하여, 데이터 애널리스트를 위한 추천 과정을 제공합니다.
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학습 과정에서 느끼는 어려움은 성장의 기회입니다. 꾸준한 실습과 학습을 통해 문제를 해결하는 능력을 키워나가세요.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
AI답변자님. 말만이라도 감사합니다. 제가 원하는 대답은 '한달만에 크롤링까지 혼자서 독학하면 데이터분석가 등의 직무에 최소한의 재능은 있어요' 이런 구체적 답변이에요.
왜냐하면 어떤 통계보면 온라인 코딩학습자의 90%가 포기하고, 오프라인의 경우 30~40%가 포기한다고해요. 그만큼 파이썬이라는 기술은 누구에겐 쉬워보여도 대다수에겐 쉽지 않은 기술이라고 생각해요.
저도 그 대다수에 속하면, 깔끔한 코딩도 언젠가 ai가 해줄텐데 괜히 어려운 코딩 실무 붙잡고 있나 이런 생각도 들어서요.
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추가 생각
글도쓰고, ai댓글에 댓글도 달면서 조금씩 계속 진도 나가는 중이에요. 누가 파이썬 빡세게 2주만하면 기초 대략안다는데, 그건 머리 좋은분들이야기 같네요.
이게 영어 말하기랑 쓰기랑 비교해보면 어려운게 당연한 것 같아요. 영어 말하기도, 읽고 들으며 뭐라도 말할려고 궁시렁 거려도 쉽게 안나오는 기간이 몇달인데 아무리 쉬운 파이썬이라도 반년은 잡아봐야 될 것 같네요.