프로그래머스 데이터분석 1주차 What I Learn(24.04.22~04.26)

비 전공자의 직종 바꾸기 시작. 

혼란에 빠진 커리어를 구하기 위해 내가 잘할 만한 것은 뭔가에 대한 고민과

기획과 프로젝트 매니저 로써 일하면서 느꼈던 데이터의 필요성으로 시작

강제와 합쳐진 기록이지만 결국 기록이 남는 것!

 

 

- 1주차 배운 내용

: '데이터' 란 결국 "부가가치 (매출 등) 창출로 연결 되어야 한다.

: "데이터 문해력" 데이터로써 가치를 만드는 방법 >> 의사결정 및 제품 개선

: 데이터 관련 직군의 차이 (및 요즘 트렌드) - 데이터 분석, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트 

: 데이터 인프라 - 웨어하우스(클라우드 서비스), 데이터 레이크 

: 시각화 툴의 종류

: 지표 (KPI) 에 대한 설정

: 머신러닝 에 대한 정의 및 이해

: 데이터 다룰 때 주의 할 점 - 개인정보 보호 이슈! (저작권 이슈!) 

 

<<데이터 분석가로서 필요한 스킬 set>>

* SQL

* Python (은 도움이 됨)

* ELT 모델링 & 구현 Tool  (dbt)

* 통계적 지식

* A/B test 지식 및 경험

* 지표 정의 & 대시보드 (시각화 툴 의 활용)

* 비즈니스 도메인에 대한 지식

 

- Finding! 생각 한 것 그리고 배운 것,

 : 1주차는 좀 더 기초 지식을 머리에 넣는 느낌 어디에 가더라도 뭔가를 하려면 이런 구조 아래 이렇게 움직여 라는 이 판이 짜여진 모양새를

펼쳐서 머리 속에 넣는 느낌으로 사실은 제일 막연했던 부분을 잡아주었던 파트 였다.

(배운 내용을 꼭 하나하나 나열한다는 게 의미가 있는지는 잘 모르겠다. 개인적으로 정리하는 스킬을 좀 키워야 하지만 이론을 일일히 재 정리 하는 부분에 대해선 에너지 소비가 크고 다시 공부한다기 보단, 단순 노동에 비슷한 느낌이라.)

 

: 데이터 엔지니어와 사이언티스트 그리고 분석가의 역활에 대해서도 이해하게 되었고 어디로 공부하면 좋을지에 대한 방향성을 조금 알게되었달까. 처음 사회생활을 시작할 때 부터 그랬고 멘토님과의 팀 미팅에서도 애기가 나왔지만, 내가 이걸 하겠어! 했을 때 정말 딱 하나의 역활만으로 살 수는 없는 부분이기에 오히려 데이터를 다루는 모든 직종에 대해서 정보를 얻는 부분이 소중 하다.

어떤 스킬과 어떤 분야를 조금 더 관심있고 잘 하는지에 대해서 코스를 진행하면서 발전 시켜 나가봐야 할 것 같다. 

 

: 그리고 공감이 정말 많이 됬던 지점

 - 데이터 지표 셋팅, 소스 및 대시보드 지정 에 대한 조건 명확화 = 같은 데이터, 다른 해석

    자의적 해석 방지와 소통의 일원화 ! 

  >> 결국 일하는 건 다 똑같다. 그리고 진짜 협업으로 업무에 진행 될 때 제일 중요한 포인트 *** 내가 아무리 잘해도 잘 설명해도 처음이 같지 않다면  화내고 분노해봤자 아무 소용없다. 이해를 시작하는 지점이 같아야 한다.

- 데이터 정보 과잉 방지 = 카테고리 화 

  한 눈에 볼 수 있게 검색 엔진 및 주기적 데이터 와 대시보드 청소 

>> 해도 핑프들은 또 메신저로 경로 물어보겠지만, 그냥 만든다는게 아니라 만들어 둔걸 활용하고 계속해서 분류화 하고 익숙해져서 어디에 가면 어떤 데이터를 찾을 수 있을지 정리하는 것... 너무 하찮아보여도 시간 정말정말 잘 뺐기는 그것 ㅠㅠ

- 데이터 셋 오너 지정 (책임자 지정)

- 개인정보 보호 이슈 및 저작권 이슈

>> 사실 개인정보 메일 오면 어쩌라구 하고 가입할 때 뜨는 약관들 읽지 않고 동의함 누르고 넘어갔는데 생각 이상으로 아하! 했던 포인트

SNS에 조금이라도 개인정보, 심지어 준 식별자 개인정보 까지 노출 되는 부분을 꺼려하는 성향이 있었는데 생각해보지 않았던 미싱 파트 였다. 앞으로 더 신경써서 볼 듯 :) 

 

<< 나갈 방향 >> 

이해하고 방해되지 않을 정도의 프로그래밍 언어 익히기 

  : SQL, Python 

BUT, 언어에 잠식되지 않기.

결국 본론은 언어가 아니라 "이 데이터를 어떡해 보고 어떡해 쓸 것인가"가 메인.

 

** 현재 제일 큰 이슈**  코어 타임 활용

: 수업은 들어야 하는 양이 있어서 어떡해든 해냄을 하지만 오후 시간대 활용도가 낮은 특성상.... 쳐져... 어려워...

(도데체 난 회사를 어떡해 다녔던 걸까...) 

 

그리고 1주 반 정도 되니까 더 더 느낀 점 = 떠먹여 주지만 결국 내 공부다.

데브코스 내에서 수업 외에 해야하는 것들이 많아서 좀 귀찮게 느껴졌지만, 개인의 학습들을 도와주는 장치들 같단 느낌?

(쳐질 때 확실히 도움이 되긴 함)

 

그래서 내 시간 활용이 더더 중요하게 느껴지나, 오랜만에 공부만 하려니 생각보다 집중 쉽지 않다.

 

 

#이번주 읽고 있는 책 : 데이터 읽기의 기술

 - 소비자의 마음은 영수증 한 장에 들어 있다.

   : 왜? 를 제외한 모든 정보가 담긴 영수증 - 누가 (멤버십 등급 / 관련해서 동의를 받고 수집한 !!개인정보!!) , 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게

   그냥 내 환불의 경우만 생각했으나 데이터를 다루게 된다면 정말 다시 봐야할 것 같다.

   결국 어떤 연령대의 어떤 성별이 어떤 물건을 어느 시기에 어떤 방식으로 구매했는지

 === 말이 영수증이로 표현되지 소비재 뿐만 아니라 콘텐츠 시청자, 어플 유저 등  결국 기업에서 필요한 데이터의 관통이다.=== 

> 천리 길도 한걸음 내 영수증 먼저 들여다 볼 것.

>> 두번째 의문, 그럼 사주도 데이터 인가.....? 🧐🤔