코드 짜는 법만 배워서는

절대 데이터 분석을 할 수 없습니다.

데이터 분석에서 가장 중요한 것은 '코딩'이 아니라 '데이터를 분석하는 사고'입니다.

데이터를 어떤 시각으로 바라봐야 할지, 그리고 그 데이터를 어떻게 분석해야 하는지 프로세스를 설계할 줄 알아야 합니다. 누적된 수십, 수백 만개의 데이터를 유사한 것끼리 묶고, 이상치를 발견하고, 트렌드를 읽어내는 '인사이트 발굴'의 과정에 가장 필수가 되는 개념이 통계입니다.

분석과 떼놓을 수 없는 통계,

우리는 왜 통계를 배워야 할까요?

과연 위의 평균 값은 유의미할까요? 데이터의 통계량을 계산하거나 시각화를 할 때, 기준 없이 무작정 분석하면 유의미한 인사이트를 찾을 수 없습니다.

우리가 '데이터 분석을 한다!'라고 할 때 가장 먼저 생각할 수 있는 것들은 다음과 같습니다. 1) 데이터가 어떻게 분포되어 있는가? 2) 두 개의 데이터가 어떤 관계가 있는가? 3) 이것들을 시각화하면 어떻게 표현할 수 있는가? 등.

이것들은 탐색적 데이터 분석의 과정으로, 모두 통계학에서 다루는 주제입니다. 즉, 통계 개념을 모른다면 데이터 분석을 '겉핥기'식으로 밖에 할 수 없는 거죠. 잘못된 통계, 또는 통계 없는 분석은 그저 '데이터에 기반한 추측'인 셈입니다.

'통계'를 배우려면

수학부터 다시 배워야 하나요?

▶ 클래스 수업 내용_1, 2

본 클래스는 통계의 공식과 이론을 '암기'하려는 것이 아닙니다. 실무에 바로 활용할 수 있도록 실무적 관점에서 데이터 분석에 필요한 기초 통계 개념을 배울 수 있습니다. 가장 기본이 되고 기초적인 평균, 표준편차, 분산 등을 시작으로 분포/상관분석/가설검정 등과 같은 통계기법을 실 사례를 기반으로 살펴봅니다.

통계만을 배우는 것도, 통계를 아주 빠르고 얕게 배우는 것도 아닙니다. 복잡하고 어렵기만 한 이론은 모두 생략하고, 실무 절차대로 통계적 분석을 학습하여 통계 기초는 다지되 빠르고 쉽게 데이터를 분석할 수 있는 방법을 배웁니다.

기업에서 반드시 쓴다는

통계적 분석 절차 4단계

▶ DDA 묘사적 데이터 분석 /EDA 탐색적 데이터 분석 /CDA 확층적 데이터 분석 /PDA 예측정 데이터 분석

기업 문제 해결 방법론 기반의 데이터 분석 절차를 따라 학습합니다. 실무 데이터로 프로젝트를 진행하여 보다 빠르게 체득할 수 있도록 도와드립니다!

▶ 1단계 데이터를 각져오면 무엇을 해야 할까?

[1단계: Descriptive Data Analysis - DDA, 묘사적 데이터 분석]

비즈니스의 문제를 규명하고, 지금 우리가 가지고 있는 데이터를 확인합니다. 데이터에서 주요하게 살펴봐야 할 지표를 설정하여 비즈니스 KPI를 세울 수 있습니다.

▶ 2단계 데이터를 파악할 수 있는 필수 요소, 시각화!

[2단계: Exploratory Data Analysis - EDA, 탐색적 데이터 분석]

데이터 시각화를 통해 주요 지표에 대한 트렌드를 확인합니다. 데이터 현황을 파악하여 우리가 가지고 있는 데이터를 온전하게 이해할 수 있습니다.

▶ 3단계 객관적으로 인사이트를 찾자!

[3단계: Confirmatory Data Analysis - CDA, 확증적 데이터 분석]

'추측'이 아닌 통계를 기반으로 가설을 검증해봅니다. 객관적인 사실을 바탕으로 비즈니스의 인사이트를 도출합니다.

▶ 4단계 다음 일어날 일을 예측하자!

[4단계: Predictive Data Analysis - PDA, 예측적 데이터 분석]

지금의 데이터를 가지고 앞으로 벌어질 일을 예측해봅니다. 회귀분석과 모델링, 시스템화 개념을 익혀 미래상황을 예측해볼 수 있습니다.

데이터 분석의 완성은

'객관적인 설득'에 있다.

데이터 분석의 '핵심'은 데이터로부터 인사이트를 발견하는 것이지만, 데이터 분석의 '완성'은 발견한 인사이트를 명확하게 전달하는 것에 있습니다. 따라서 데이터 분석가는 분석된 결과를 잘 표현하는 것도 매우 중요하죠.

본 클래스에서는 통계를 살펴보는 것을 넘어, 내가 발견한 인사이트를 더욱 효과적으로 전달하기 위한 '데이터 분석 보고서 작성법'까지 소개해드립니다.

클래스 하나로

모두 다 챙겨가세요!

1. 실무에서 사용하는 통계적 분석 절차를 학습하고, 실제 데이터를 이용해 실습합니다.
2. 어려운 통계 용어와 복잡한 수식을 제외하여 수식 없이 쉽게 학습할 수 있습니다.
3. 통계적 분석 방법을 실무 절차에 따라 그대로 학습합니다.
4. 실무에서 데이터 분석 보고서를 어떻게 작성하는지 학습할 수 있습니다.

데이터 분석 능력이

여러분의 확실한 무기가 되어 줄 겁니다.

▶ 수강생 후기

클래스 하나로 실제 기업의 데이터를 이용한 1) 기업 문제 해결 절차에 따른 데이터 분석 방법과 2) 분석 결과를 일목요연하게 정리하는 방법까지 모두 배워가세요!

파이썬을 제대로 배워보고 싶다면,

패키지로 한 번에 끝내요!

본 클래스는 파이썬 기초 문법을 알고 있으며, Pandas 라이브러리를 사용해본 사람을 대상으로 진행합니다. [파이썬 기초], [실무 파이썬]을 함께 구매하시면 정가 대비 41% 할인된 금액으로 세 가지 클래스를 한 번에 수강하실 수 있습니다. 보다 저렴한 패키지 혜택으로 파이썬 기초를 탄탄히 쌓아 데이터 분석과 통계까지 all-in-one으로 한 번에 배워보세요.

함께 들으면 더 좋은 파이썬 기초 클래스

데이터 분석가에게 꼭 필요한 파이썬 기초 지식만을 모았습니다. 아직 파이썬에 자신이 없거나, 아니면 이번 기회에 내 실력을 탄탄하게 점검하고 싶은 분께 추천하는 클래스입니다.

실무 데이터로 시작하는 파이썬 프로젝트

파이썬의 기본이자 핵심이 되는 Pandas 라이브러리를 집중 학습합니다. 실무에서 쉽게 만날 수 있는 데이터로 분석 프로젝트를 진행해 실무 데이터 분석을 가장 빠르게 배울 수 있는 클래스입니다.