[코드프레소] 데이터 사이언스 트랙 수강 후기 (Part 1)

모든 분야에서 데이터의 중요성은 점점 강조되고 있습니다. 이과 문과 나눌 것 없이 보고서를 써야 하는 때가 오면 수치를 제일 앞에 쓰는 것을 추천하는데 이때 데이터 분석을 공부해서 보고서를 쓴다면 조금 늦은 감이 있습니다. 가끔 분석 관련 컨설팅이나 취업 관련 설명회에서 보면 “나는 수학이나 통계에 자신이 없어서 데이터 분석을 못 하겠어요…”라는 피드백을 듣습니다. 물론 수학과 통계를 잘하면 큰 도움이 되지만 데이터 분석하는데 못해서 두려움까지 가지실 필요는 없다고 생각합니다. 나중에 정말 필요할 때 준비가 안 되어 있으면 그때는 자기 일에 분석이 들어갈 때마다 일이 두려울 수 있습니다. 어떤 일을 하더라도 보고서를 써서 의사결정을 받아야 하는 경우가 많은데 이때를 위해서라도 꼭 조금씩이라도 데이터 분석을 공부하는 것을 추천합니다. 그래서 이번에는 제가 들었던 데이터 사이언스 강의 중에 가장 쉽게 설명해 주신 코드프레소 데이터 사이언스 트랙에 관해서 설명하려고 해요. 

 

이런 분들에게 추천해요

- 파이썬을 처음 사용해서 기초부터 하고 싶으신 분

- 왜 사용하는지가 중요하고 데이터 사이언스에 필요한 파이썬만 공부하고 싶으신 분

- 기존 업무를 자동화하거나 통계 데이터 분석하고 싶으신 분 

 

이런 분들에게 비 추천해요

- 복잡한 기능을 가진 큰 프로그램을 만들기 (흥미가 생겼을 때 다른 교육으로 더 깊게 하도록 해요)

- 파이썬의 클래스 구조 및 고급 문법을 배우고 싶으신 분 (데코레이터, 이터레이터, 메모리 접근 등등)

- 메모리 관리, 코드 최적화에 대해서 알고 싶으신 분

 

 블로그 진행 과정

 

데이터 사이언스 트랙 로드맵 <출처 codepresso.kr>

블로그는 part 1부터 part 5까지 진행될 예정입니다. Part 1에서는 전체적인 블로그 진행 과정과 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍 후기에 관해 설명합니다. Part 2에서는 데이터 조작할 때 함께 사용하는 파이썬의 NumPy와 Pandas에 대한 후기에 대해서 말씀드리겠습니다. Part 3에서는 본격적으로 업무에 필요한 분석과 자동화에 관한 내용을 써보려고 합니다. Part 4에서는 좀 더 어려운 데이터와 통계 분석합니다. 마지막으로 Part 5에서는 데이터 사이언스 트랙의 전체적인 리뷰에 대해서 작성할 예정입니다.

 

금융 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍 수업 (링크)

 

금융 데이터 분석을 위한 파이썬 커리큘럼 <출처 codepresso.kr/course/51>

코드프레소의 금융 데이터 분석을 위한 파이썬은 다른 NumPy나 통계 분석강의와는 다르게 강의를 듣고 실습은 Jupyter Notebook로 진행됩니다. 아무래도 실무로 들어가면 가장 많이 사용하는 툴이니 설치하는 방법이나 사용법을 꼭 숙지시키려는 것 같아요. 커리큘럼에서 볼 수 있듯이 이시용 강사님이 파이썬 기초문법을 천천히 분석에 꼭 필요한 내용들과 실무에서 어떻게 사용하는 지를 강조하면서 진행이 돼요. 타 강의나 유튜브처럼 코드만 알려주고 for를 사용해서 별을 만들거나 다양한 class를 디테일하게 설명이 들어가지는 않았어요. 즉 다양한 코드를 알려주시는 것 말고 왜 사용하는지와 분석에서는 파이썬을 이렇게 사용한다는 것에 좀 더 집중해서 파이썬 기초문법을 알려주십니다. 

마음에 와 닿는 부분

코드프레소 강의에서 기억에 남는 부분은 마음가짐과 목표 설정에 관한 강의 내용이 기억에 남아요. 사실 많은 사람이 데이터 사이언스가 핫하니까 그냥 경험 삼아 공부하는 분들도 많을 것으로 예상되는데 그것이 최악의 경우라고 하시고 왜 최악인지 설명하신 게 기억에 남아요. 강의를 무조건 실용적으로 지금 당장 쓸 수 있는 것을 알려주시겠다 하고 배운 후에 결과물을 반드시 남기라고 강조하시는데 저도 포트폴리오 업데이트용 프로젝트를 더 만드는 걸 목표로 해야겠어요.

 

다음 주에는 파이썬의 NumPy와 Pandas 강의 후기에 관한 내용으로 다시 뵙겠습니다.

 

*이 후기는 코드프레소 체험단을 통해 직접 수강 후 자발적으로 작성되었습니다.