[멋쟁이사자처럼] TECHIT 데이터 분석 스쿨 대시보드

💡 매치도는 두 가지 요소를 기준으로 산출됩니다.

첫 번째 요소는 직업 요구사항입니다. 직업 요구사항은 해당 직무를 수행하기 위해 필요한 기술, 지식, 경험 등을 의미합니다. 멋쟁이사자처럼 데이터분석 스쿨의 커리큘럼은 데이터 분석가의 직업 요구사항을 충족하도록 구성되어 있습니다.

두 번째 요소는 학습 내용입니다. 학습 내용은 멋쟁이사자처럼 데이터분석 스쿨에서 학습할 수 있는 내용을 의미합니다. 멋쟁이사자처럼 데이터분석 스쿨의 커리큘럼은 데이터 분석가의 직업 요구사항을 충족하는 다양한 학습 내용을 제공합니다.

두 가지 요소를 기준으로 매치도를 산출하는 방법은 다음과 같습니다.직업 요구사항을 분석하여 해당 직무를 수행하기 위해 필요한 기술, 지식, 경험 등을 도출합니다. 멋쟁이사자처럼 데이터분석 스쿨의 커리큘럼을 분석하여 해당 커리큘럼에서 학습할 수 있는 기술, 지식, 경험을 도출합니다. 두 가지 결과를 비교하여 매치도를 산출합니다. 예를 들어, 데이터 분석가의 직업 요구사항 중 하나가 통계학 지식입니다. 멋쟁이사자처럼 데이터분석 스쿨의 커리큘럼에서 통계학 관련 내용을 학습할 수 있다면, 해당 직무와의 매치도는 높다고 볼 수 있습니다. 매치도는 0 ~ 100 사이의 값으로 산출됩니다. 값이 높을수록 해당 직무와의 적합성이 높다고 볼 수 있습니다.

위에서 언급한 내용을 바탕으로, 멋쟁이사자처럼 데이터분석 스쿨의 커리큘럼은 데이터 분석가의 직업 요구사항을 충족하는 다양한 학습 내용을 제공하고 있으므로, 데이터 분석가 직무와의 매치도가 높다고 볼 수 있습니다.

데이터 분석을 위한 기초적인 컴퓨터 공학 역량(파이썬 기본 문법, 웹 크롤링 등)을 다질 수 있습니다.

데이터 수집과 전처리, 시각화 등을 공부하여 데이터를 전반적으로 다루는 능력을 기릅니다.

기본 통계 기법을 활용한 데이터 분석 핵심을 공부합니다. 이 과정에서 A/B test 등의 가설 검증 과정을 설계해볼 수 있습니다.

앞서 배운 내용에 머신러닝을 추가하여 한 단계 더 나아가는 데이터 분석을 진행합니다.