데이터 분석 포트폴리오 만들기

1. 5~10개의 데이터 사이언스 자리 찾기

 1) 아이스크림에듀 학습데이터 분석/개발

   (1) 자격 : DB모델링/설계, SQL 튜닝, Java, python, ANSI SQL 개발

   (2) 우대 : AWS 또는 클라우드 서비스를 활용한 빅데이터 수집/분석, Elasticsearch, LMS, LCMS 시스템, IMS Caliper, xAPI

 2) 웅진 싱크빅 데이터 분석

   (1) 자격 : 기술통계량 이해와 해석, SQL, R, Python

   (2) 우대 : 정형/반정형 대용량 데이터 전처리, 로그 수준 데이터 전처리/가공/분석 결과 도출, A/B test 실험기반 가설검증 및 분석업무 경험, 시각화 분석 레포트 작성 역량

 3) 컴투스 데이터 분석,기획

   (1) 자격 : SQL, Google BigQuery, R, Python

   (2) 보유 스팩: MSSQL, MYSQL, Google BigQuery 기반 핸들링, Tableau / DataStudio를 이용한 지표 시각화

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2. 필요한 스킬셋과 업무 정리하기

3. 어떤 툴이 요구되는지 정리

 

 

4. 공통되는 스킬셋을 커버하면서, 툴을 이용한 프로젝트를 한다.

5. 프로젝트 별로 구조화된 문서(보고서)를 작성한다.

 1) 어떤 질문에 답변하고자 하는가

 2) 왜 그 질문이 중요한가

 3) 어떤 데이터 이용했는가

 4) 어디서 데이터를 얻었는가

 5) 데이터는 어떻게 샘플링되었는가

 6) 데이터는 어떻게 얻었는가

 7) 어떻게 데이터를 분석했는가

 8) 어떻게 데이터를 모델링했는가

 9) 왜 해당 모델링 방법을 선택했는가

 10) 어떤 코드를 썼는가

 11) 어떻게 모델을 최적화했는가 (데이터 가공)

 12) 어떻게 모델을 평가했는가 (T-test, 신뢰구간 추정, 유의성 검정 등)

 13) 당신의 결론이 현실적이라고 어떻게 자부하는가

 14) 어떻게 시각화 했는가

 15) 어떻게 타인에게 전달할 것인가

 16) 당신은 무엇을 배웠는가

 17) 다시 프로젝트를 한다면 어떤 부분을 다르게 할 것인가

 18) 이 프로젝트를 지속한다면 다음단계는 무엇이 될까

 19) 데이터 사이언티스에게 당신의 프로젝트를 어떻게 설명할 것인가

 20) 데이터 사이언티스가 아닌 사람에게 당신의 프로젝트를 어떻게 설명할 것인가