데이터분석 자료 공유
2020년 1월부터 데이터분석 분야에 대해 진로를 잡았으나 어떻게 공부할지 방황했었다. 지금까지 모은 데이터분석 분야 관련 공부 자료를 공유하고자 한다. 절대 광고나 돈을 받고 홍보하는 것이 아닌, 데이터분석을 입문하고자 하는 내 입장에서 모은 자료이다.
1. 강의
1) coursera - andrew ng
ko.coursera.org/learn/machine-learning
coursera라는 외국 강의 사이트에 스탠포드 대학교 강의다.
딥러닝 Top of Top Andrew ng 교수님이 강의해주시, 머신러닝 딥러닝에 대해 공부하고 싶으면 들으면 좋은 강의이다.
+ 이것 뿐만 아니라 coursera에 좋은 강의들이 많다.
2) 패캠 - 머신러닝과 데이터분석 A-Z
www.fastcampus.co.kr/data_online_dataadv
과 친구들이랑 같이 들었던 강의인데, 파이썬부터 크롤링, 머신(딥) 프로젝트 등등 양이 굉장히 많다. 골라 들을 수 있다는 장점이 있다. 강의당 10분정도여서 단 시간 집중이 잘 된다.
3) 인프런 - 데이터분석 파트
www.inflearn.com/courses?s=%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B6%84%EC%84%9D
인프런에서 검색어로 데이터분석치면 pandas부터 공공데이터 활용법, 실전프로젝트 등등 여러가지 강의가 많다. 나도 몇 개 정도 들었는데 한국 무료 강의 사이트 중에서는 가장 좋다.
4) 김성 - 모두를 위한 딥러닝 시즌 1
www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm
김성 교수님은 예전에 머신러닝 딥러닝 쪽으로 강의가 몇 없었을 때, 시초를 끊어주신 분이다. 굉장히 좋은 한국 강의이다. 입문하고자 하는 분들에게 추천한다.
5) 모두를 위한 딥러닝 시즌2 (텐서플로우편)
www.youtube.com/watch?v=7eldOrjQVi0&list=PLQ28Nx3M4Jrguyuwg4xe9d9t2XE639e5C
시즌1에 이어 2를 개설했다. 텐서플로우, 파이토치같은 프레임워크별로 파트가 나눠져 있어서 필요에 맞게 들으면 좋다.
2. 관련 유튜브(유튜버)
1) 허민석
www.youtube.com/user/TheEasyoung
데이터분석 및 AI쪽으로 유명한 유튜브. 동영상 강의가 매우 깔끔하고 설명이 간결함. 유튜버 중에 이론을 공부할 때 많이 찾는 분이다.
2) 딥러닝호형
www.youtube.com/channel/UCt9jbjxLBawaSaEsGB87D6g
딥러닝 쪽으로 유명한 유튜브. 강의 뿐만 아니라 진로 관련 뼈가 되는 말들도 많이 해주신다.
3) 노마드 코더
www.youtube.com/channel/UCUpJs89fSBXNolQGOYKn0YQ
이건 데이터 분석이나 딥러닝쪽이라기 보다는 프로그래밍 전반적으로 좋은 유튜브다. 보면서 얻는 거 진짜 많은 듯하다. 실무적인 관점에서 뼈를 때려주셔서 매우 아프다.
4) 테크보이 워니
www.youtube.com/channel/UC0uDM1xZMNBAoW2xnzhAQ7g
노마드 코더의 한국판? 굉장히 좋은 말 많이해주신다. (번외로 파이썬 1시간안에 배우기 동영상이 있는데, 이 강의도 매우 좋다)
5) 알고리즘 투게더 with 거니
www.youtube.com/channel/UCO7g158NWgLyn98z8v3zduA
IT관련 유튜버인데, IT관련한 지식 다 들을 수 있어서 좋은듯. 말을 초보자 입장에서 말해주시고, 언변이 화려하시다.
3. 관련 자격증
1) 사회조사 분석사
국가공인자격증으로 1급과 2급으로 나뉘고, 사회조사 방법론 및 통계 기초 지식에 대한 기본적인 이론을 공부할 수 있다. 군대에서 공부했었는데, 코딩 데이터 분석쪽이 아닌 리서치나 통계 쪽의 기본이 되기 때문에 따면 좋다.
2) 컴퓨터활용능력
데이터 분석에서 엑셀을 딱히 쓸 일은 없겠지만, 멀지는 않기 때문에 관심있으면 공부하면서 따기 좋다.(+ 특히 공기업에서는 컴활이 가산점이기 때문에 좋다)
3) Adsp, Adp(데이터 분석 자격증)
한국데이터진흥원 주관으로, 데이터 분석 관련 최초이자 고유한 자격증(ADP는 실무에서 많이 쳐주는듯 - 회사 공고에도 우대 사항에 적혀있다)
4) Sqld, sqlp(sql 관련 자격증)
sql관련 자격증. 데이터 분석에서는 DB관련 자유롭게 다룰 줄 알아야하는데, 그 때 매우 유용하다. 실제로 기업에서 많이 좋게 봐주신다.
5) 정보처리기사 - 정보처리기사는 개발 쪽에서 많이 따는 듯하다. 분석 쪽은 잘 모르겠어서 패스.
6) DAP, DAsP - 데이터 아키텍처 자격증
7) 빅데이터분석기사 - 좀 있으면 나온다고 한다(나왔나?)
4. 유용한 사이트
1) Kaggle
- 데이터 컴피티션 사이트. 항상 데이터 관련 주제가 열림. 처음 입문자를 위한 데이터 셋은 타이타닉(정형), imdb(텍스트), mnist(이미지), iris 등등 있다
2) DACON - 한국형 kaggle. 우리나라에서 데이터 분석에서 가장 유명한 공모전 사이트이다.
3) tensorflow 학회(facebook 페이지) - 딥러닝 관련해서 최신 트렌드와 기술들을 알려주고 공유하는 페이스북 페이지
4) kaggle한국(facebook페이지) - kaggle의 데이터 분석 방법을 공유하고 서로 피드백해주는 페이스북 페이지
5) 월간 자연어처리, 데이터분석스터디 등등 페이스북 페이지. 도움되는 것 많다.
6) 카톡 오카방에 데이터분석이나 빅데이터, 머신러닝 등등 치면 정보 공유해주는 좋은 오카방이 많다.
5. 책
1) 밑바닥부터 시작하는 딥러닝, 밑바닥부터 시작하는 데이터과학
밑바닥 시리즈인데 학과장 교수님이 입문으로 하기 위해서 추천해주신 책이다. 수학 및 이론에 초점을 둔 책으로 초보자가 보면 매우 보기 좋을 것 같다
2) 핸즈 온 머신러닝
코딩에 초점을 둔 책으로 굉장히 깊게 들어간 책. 어느정도 베이스가 쌓인 상태에서 더 끌어올리고 싶을 때, 보면 좋을 듯 하다.
6. 기타자료
1) 딥러닝 공부 가이드 2019
www.youtube.com/watch?v=fEwVeyki5p8
자료 정리하다가 추가로 발견한 자료. 메뉴얼처럼 공부법 알려주시는 매우 좋은 자료이다.
2) 데이터 사이언티스트가 되기 위해 진행한 다양한 노력들
zzsza.github.io/diary/2019/04/05/how-to-study-datascience/
어떤 분이 데이터 사이언티스트가 되기 위해 밟아온 과정들을 회고하는 형식으로 작성한 글. 굉장히 좋은 글인 것 같아서 공유하고자 한다.
3) 데이터 사이언스 공부법 정리
체계적으로 공부하는 법 정리해서 알려주신 좋은 글이다.
공부하고자 하는 자료는 매우 많고 방대하다. 사람들은 보통 효율적으로 공부하고자 이것저것 찾아보는 데 시간을 많이 쓰고, 중간에 안 맞는다 싶으면 또 다른 자료를 찾아 공부한다. 하지만 어느정도 좋은 자료라고 판단되면 진득하게 완강을 하고 끝까지 하는 것이 매우 중요하다. 좋은 자료보단 꾸준한 공부로 실력을 기르자!
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