# 데이터 과학, 데이터 분석 기본기를 쌓으려면 어떻게 해야 하나?

파이썬을 익히고, 데이터 분석 전과정을 해보셔야 합니다. 현업에서는 결국 파이썬으로 데이터 분석과 데이터 과학을 진행합니다. 데이터 전처리, 데이터 분석 기본, 데이터 시각화를 파이썬으로 할 수 있는 기본 기술을 익히시면 됩니다.

"데이터 분석 전과정을 다뤄보면"

"데이터 과학 전과정이 이해되고"

"데이터를 다루는 기본기를 닦으실 수 있습니다."

우선 데이터 분석 기술을 익힌 후, 데이터 수집 기술과 데이터 예측을 위한 통계학, 머신러닝등 추가적인 기술과 이론을 쌓아나가시면 됩니다.

# 최대한 빨리 직접 저도 실제 데이터 분석을 해보고 싶어요! 

이미 데이터 분석을 위한 기본 지식은 누구나 갖추고 있습니다. 평균만 알아도 됩니다. 관건은 빨리 파이썬으로 데이터 분석 전과정을 해볼 수 있는 기술을 익히는 것입니다. 

"수강 후, 원하는 데이터 분석 바로 시작할 수 있습니다."

"취업을 위한 업계 데이터부터 주식까지!"

# 데이터 분석 강의는 많고, 다양한 강의를 들어도 모르겠고! 

다 알고 있는 것처럼 제반 기술 설명없이 단순히 궁금한 데이터를 막바로 분석하거나, 데이터 분석 이론을 깊게 다루거나, 입문자 난이도에 맞지도 않은 그럴듯한 머신러닝/인공지능 기술을 써서 데이터를 화려하게 분석/예측하는 강의. 입문자라면 강사가 얼마나 잘할 수 있는지를 보여주는 강의보다는, 입문자 입장에서 필요한 기술을 쉽고, 점진적으로, 그리고 체계적으로 익힐 수 있는 강의가 필요합니다.

"강사가 얼마나 잘하는지를 보여주는 강의가 아닙니다"

"입문자 입장에서 쉽게"

"필요한 제반 기술까지 단계적/체계적으로 설명하는 강의입니다"

# 심지어 kaggle 경진대회에 참가하고 싶어요 

kaggle 경진대회는 주로 머신러닝, 인공지능등을 활용해서, 데이터를 예측하는 사이트입니다. 이러한 기술을 처음부터 익히려면, 우선 pandas 를 포함해서, 데이터 분석 기술에 익숙해지면 좋습니다. 통계학과 머신러닝부터 시작하면, 관련 기술이 익숙하지 않기 때문에, 아무것도 할 수 없습니다. 본 강의는 그래서 pandas 와 시각화 기술에 익숙해지도록 꾸몄고, 이후 체계적인 로드맵을 통해, 이후 기술을 차근차근 익히도록 꾸몄습니다. (하단부 로드맵 참조)

또한, 본 강의에서 익힌 기술로도 충분히 현업에서도 데이터를 분석할 수 있습니다. pandas 와 시각화 기술은 생각보다 익숙해지기 매우 어렵습니다. 그래서, 본 강의는 전반부 프로젝트는 일별 코로나 데이터(raw data)를 복잡한 시각화 포맷에 맞게 바꾸는 작업을 해보며, pandas 의 기본 기능에 익숙해지도록 꾸몄습니다. 이후 이커머스 데이터로 EDA 분석 이론과, 데이터 분석 기술을 사용해서, 다양한 데이터 분석을 해보도록 꾸몄습니다.

# 데이터 분석은 실제 비지니스 도메인을 잘 알아야 한다던데...

그렇다고 관심도 없는 다양한 분야를 먼저 이해해야하는 강의를 듣기는 어렵죠. 본 강의는 이커머스 데이터를 가지고 분석해보세요. 굳이 언택트 시대라는 용어를 쓰지 않아도, 최근 수년간 모든 비지니스는 온라인으로 넘어가고 있습니다. 온라인 비지니스를 이해하려면 그 중 가장 핵심인 이커머스 데이터를 이해해보세요. 가장 도움이 되는 도메인의 이해와 관련 기술까지 둘다 큰 도움이 됩니다.

"데이터 도메인 이해는"

"업무, 부업, 창업 어떤 일을 하더라도 꼭 필요한"

"온라인 비지니스, 이커머스 데이터 이해로!"

# 강의를 봐도, 자료가 없으니, 책도 함께 구매해야 할까요?

책의 한계를 넘는 요약된 설명과 함께 실제 코드도 바로 실행해 볼 수 있는 형태로 드립니다. 강의를 보고, 자료를 함께 실행해보면, 복습도 쉽고! 이후에도 계속 필요할때마다 바로 참고할 수 있습니다. (강사가 자료에 대한 애착이 매우 많습니다. 책보다 더 좋은 자료로, 자료만으로도 수강료가 아깝지 않도록 만듭니다.)

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잘 배우면, 바뀝니다!