Google [ Foundations: Data, Data, Everywhere 후기 ]

 

Coursera에서 열려있는 강의인데 7일 무료라 그 안에 듣고 수료했다.

week1~5 까지 있고, week마다 퀴즈들이 있고 80점 이상 맞으면 통과다.

각 week마다 들으면서 인상깊었던 부분들을 밑에 적어놨다.

 

week1

데이터 분석가 그룹이 데이터 분석 프로세스의 6단계를 사용하여 작업 공간과 비즈니스 프로세스를 개선

요청, 준비, 처리, 분석, 공유, 행동

한 조직이 신입사원들 사이에서 높은 이직률을 경험하고 있었다. 많은 직원들이 입사 첫 해가 끝나기 전에 회사를 떠났다. 분석가는 데이터 분석 프로세스를 사용하여 다음과 같은 질문에 답했습니다. 신입사원의 유지율을 개선할 수 있는 방법은 무엇입니까? 

 

Harvard Business School의 "4가지 비즈니스 분석 사례" 기사를 참조하십시오. 이 기사는 기업이 데이터 통찰력을 사용하여 의사 결정 프로세스를 최적화하는 방법을 보여줍니다. 기사의 첫 번째 예제는 두 번째 단락의 사소한 오류를 포함하고 있지만, 예제는 여전히 유효합니다. 

 

불확실성 속에서 수많은 결정을 자동화하고 싶다면, 그것이 바로 기계 학습과 인공지능

 

데이터 중심 의사 결정은 사실을 활용하여 비즈니스 전략을 안내하는 것으로 정의됩니다. 

비즈니스 요구사항 -> 데이터를 찾아 분석하고 이를 사용하여 동향, 패턴 및 관계를 파악 -> 통찰력을 사용하여 미래에 사람들이 가장 좋아할 만한 것들을 제안합니다. -> 회사에 더 많은 수익을 가져다 줍니다.

 

데이터만으로는 인간의 경험, 관찰, 때로는 직관까지 결합된 데이터만큼 강력하지 않습니다. 데이터 중심 의사 결정을 최대한 활용하려면 비즈니스 문제에 익숙한 사람들의 통찰력을 포함하는 것이 중요합니다.

 

week2

새로운 것을 배울 때, 때때로 사람들은 자신의 기술을 간과하지만, 특히 이러한 기술은 데이터 분석가로서 도움이 될 것이기 때문에, 시간을 들여 그 기술을 인정하는 것이 중요합니다.

여러분은 여러분이 생각하는 것보다 더 준비가 되어 있을 것입니다.

 

우리는 다섯 가지 중요한 점에 초점을 맞출 것입니다. 그것들은 호기심, 맥락 이해, 기술적 사고방식, 데이터 설계, 데이터 전략이다. 

분석적 사고의 다섯 가지 주요 측면. 그것들은 시각화, 전략, 문제 지향, 상관 관계, 그리고 마지막으로 큰 그림과 세부 지향적 사고이다. 

 

왜 다른 방식으로 생각하는 것이 중요할까요? 왜냐하면 데이터 분석에서 솔루션은 거의 눈앞에 있지 않기 때문입니다. 

여러분은 질문할 올바른 질문을 찾기 위해 비판적으로 생각할 필요가 있습니다. 

하지만 여러분은 새롭고 예상치 못한 답을 얻기 위해 창의적으로 생각할 필요가 있습니다.

 

데이터 분석가가 솔루션을 찾고 있을 때 하는 몇 가지 질문에 대해 알아보겠습니다.

1. 문제의 근본 원인은 무엇입니까? -> 문제가 발생하는 이유입니다. 근본 원인을 파악하고 제거할 수 있다면 그런 문제가 다시 발생하지 않도록 방지할 수 있습니다
2. 프로세스에서 어떤 차이가 있는지 여부입니다. -> 당신이 원하는 곳과 비교해서 당신이 지금 어디에 있는지 이해하는 것이다. 그런 다음 현재 상태와 미래 상태 사이에 존재하는 차이를 식별하고 이를 연결하는 방법을 결정할 수 있습니다
   
3. 이전에 고려하지 않은 것은 무엇입니까? -> 프로세스에서 누락될 수 있는 정보나 절차가 무엇인지 생각할 수 있는 좋은 방법입니다. 따라서 더 나은 의사 결정과 향후 전략을 수립할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.

 

week3

데이터 분석가는 어떻게 데이터를 현실화합니까? 올바른 데이터 분석 도구부터 시작합니다. 여기에는 스프레드시트, 데이터베이스, 쿼리 언어 및 시각화 소프트웨어가 포함됩니다. 

 

모든 것에는 라이프 사이클이 있다. -> 데이터의 라이프사이클은 계획, 캡처, 관리, 분석, 보관 및 파기이다.

계획: 필요한 데이터의 종류, 관리 방법, 책임자를 결정합니다.
캡처: 다양한 소스에서 데이터를 수집하거나 가져올 수 있습니다.
관리: 데이터 관리 및 유지 관리 여기에는 저장 방법 및 위치 결정 및 저장에 사용되는 도구가 포함됩니다.
분석: 데이터를 사용하여 문제를 해결하고, 의사 결정을 내리고, 비즈니스 목표를 지원할 수 있습니다.
아카이브: 장기 및 향후 참조를 위해 관련 데이터를 저장합니다.
파기: 스토리지에서 데이터를 제거하고 데이터의 공유 복사본을 삭제합니다.
경고: 데이터 수명 주기의 6단계(계획, 캡처, 관리, 분석, 아카이브, 파기)와 데이터 분석 수명 주기의 6단계(Ask, Prepare, Process, Analyze, Share, Act)가 혼동되거나 혼동되지 않도록 주의하십시오. 그것들은 상호 교환적으로 사용되거나 언급되어서는 안 된다.

 

데이터 분석은 라이프 사이클이 아닙니다.

질문, 준비, 처리, 분석, 공유, 행동 등 6가지 데이터 분석 단계를 기반으로 하는 과정으로 나뉜다.

 

분석가가 가장 많이 사용하는 것은 스프레드시트, 쿼리 언어 및 시각화 도구입니다. 

다양한 스프레드시트 솔루션이 있지만, 두 가지 인기 있는 옵션은 Microsoft Excel과 Google Sheets입니다.

SQL은 데이터 분석가가 데이터베이스와 통신할 수 있는 언어입니다. SQL을 사용하면 데이터 분석가가 쿼리를 만들어 필요한 데이터에 액세스할 수 있습니다. 

시각화 도구로는 Tableau와 Looker가 있다. 데이터 분석가는 Tableau를 사용하는 것을 좋아하는데, 그 이유는 Tableau가 매우 이해하기 쉬운 시각 자료를 만드는 데 도움이 되기 때문이다. 이는 비기술적인 사용자도 필요한 정보를 얻을 수 있다는 것을 의미한다. 

 

Week4

SQL + Excel 실습

 

 

플로렌스 나이팅게일

나이팅게일은 사망자의 수를 줄일 방법을 찾고 싶었다. 병원 관리자들을 설득하기 위해, 그녀는 몇 달 동안 사망자의 수를 보여주는 차트를 만들었다. 시각화의 훨씬 큰 파란색 부분은 예방 가능한 죽음을 나타낸다. 

나이팅게일이 이 시각화를 만든 주된 이유 중 하나는 그녀의 청중들이 데이터를 더 쉽게 소화하도록 만들기 위해서였다. 

 

Week5

기업이 데이터를 사용하는 실용적인 방법과 데이터를 통해 창출할 수 있는 기회

왜 이런 기술을 배우는지, 어떤 종류의 기회가 있는지 

 

week1~4 : 이전에 우리는 데이터 분석가가 하는 일과 그 작업이 왜 그렇게 가치가 있는지에 대해 배웠습니다

week5 : 데이터 분석가가 실제로 작업을 수행하는 위치 , 데이터 분석가로 일할 수 있는 산업

 

Joey : 

분석이 제게 맞는 진로라는 것을 깨달았습니다. 그리고 저는 그것을 저의 두 가지 열정과 연결할 수 있다고 생각합니다. 첫 번째는 문제 해결입니다. 저는 복잡한 문제, 수수께끼, 수수께끼를 푸는 것을 좋아합니다. 그리고 두 번째는 사람들과 함께 일하고 사람들을 도울 수 있다는 것입니다. 분석에서 나는 성공의 열쇠는 개인적인 면과 기술적인 면을 혼합할 수 있는 것이라고 생각한다. 제 경력 초기에, 저는 기술적인 부분에 조금 더 집중했습니다. 그리고 저는 제가 질문에 대답할 수 있는 적절한 기술적 지식을 가지고 있는지 확인하고 싶었습니다. 하지만 시간이 지남에 따라 그 반대편도 그만큼 성장해야 한다는 것을 알게 되었습니다. 그리고 제 경력은 제가 각각의 근육, 인간의 상호작용 부분, 그리고 기술적인 부분들을 일할 수 있는 기회를 주었습니다. 둘 다 하루가 끝날 때 성장한다는 것을 확실히 하기 위해서요.

-> 이야 자소서 쓸 때 써먹어야겠다.

 

데이터 분석가가 시작할 때 가장 좋은 조언은 계속하는 것입니다. 만약 당신이 찍고 있는 각도가 작동하지 않는다면, 다른 각도를 찾아보세요. 다른 방식으로 접근해보고, 다른 질문을 해보세요. 그러면 결국 데이터가 산출되고 여러분이 찾고 있는 통찰력을 얻게 될 것입니다.

분석이 공정해야 한다 -> 분석이 공정하고 결론에 편향을 일으킬 수 있는 복잡한 사회적 맥락의 요소를 확인하는 것이 여러분의 책임입니다.

industry-specific specialist positions that you might come across in your data analyst job search include:

• Marketing analyst — analyzes market conditions to assess the potential sales of products and services 
• HR/payroll analyst — analyzes payroll data for inefficiencies and errors
• Financial analyst — analyzes financial status by collecting, monitoring, and reviewing data
• Risk analyst — analyzes financial documents, economic conditions, and client data to help companies determine the level of risk involved in making a particular business decision
• Healthcare analyst — analyzes medical data to improve the business aspect of hospitals and medical facilities

 

구글 채용 담당자 조언

• 데이터를 사용하여 문제를 해결한 경우를 생각해 보십시오 ( 문제가 전문 프로젝트든 개인 프로젝트든 상관 없습니다. )
  
• 전문 네트워크를 늘리는 것 ( LinkedIn , GitHub )
  
• 면접관을 위해 질문을 준비하는 것입니다. ( 팀 및 업무를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 질문 )

 

------------------------------------ 듣고나서 알게된 점 -------------------------------------------------------

내가 수강한건 이 8개의 과정중 첫번째고, 8개를 다 들어야지 

이걸 받는다. 이미 하나 들었는데도 진빠져서 안 할 생각이다.