DATA1 R

DATA1에서는 개인 수면 데이터를 측정, 정제, 분석하고 시각화해서, 더 잠을 잘 자는 법을 알아봅니다.

DATA1 R DATA1에서는 개인 수면 데이터를 측정, 정제, 분석하고 시각화해서, 더 잠을 잘 자는 법을 알아봅니다.
본 토픽은 현재 준비중입니다. 공동공부에 참여하시면 완성 되었을 때 알려드립니다.

부록 : 참고자료 및 추천도서

통계와 데이터 과학 입문

[헬로 데이터 과학] 김진영 지음, 한빛 미디어, 2016

개인데이터와 공공데이터로 직접 프로젝트를 해본다는 아이디어를 얻었습니다. 실질적인 스킬은 많이 알려주지 않지만, 영감을 주는 글로 가득합니다.

[Head First Statistic] 돈 그리피스 지음, 임백준 옮김, 한빛미디어, 2012

[Head First Data Analysis] 마이클 밀튼 지음, 김경태 옮김, 한빛미디어, 2013

헤드퍼스트 시리즈는 다들 구성이 좋고 재미있습니다. 실제 업무를 하는 것처럼 상황이 주어지고 생생하게 개념을 배울 수 있습니다. 하지만 엄밀하고 단단한 설명을 원하신다면 전공서적이 더 나을 겁니다.

[손으로 푸는 통계]

통계학을 하나하나 파고드는 Youtube 채널입니다.

수학은 데이터 과학자의 기본 소양입니다. 취업을 희망하신다면 기초를 단단히 다지시기 바랍니다. 특히 선형대수, 미적분학, 확률론, 수리통계학 같은 분야가 중요합니다. 시중에 다양한 교재가 나와 있고, 저도 많은 교재를 비교해보진 못해서 따로 추천하진 않겠습니다.

데이터 분석 전문가

국가공인 자격증이고, 데이터 분석기사가 없는 현재 가장 공신력 있는 자격증이 아닐까 싶습니다. 준전문가 합격률은 30퍼센트, 전문가 시험 합격률은 5퍼센트 미만이라고 할 정도로 어려운 시험입니다.

[데이터 분석 전문가 가이드 개정판].한국 데이터 진흥원, 2016

데이터 분석 준전문가 자격 시험을 주관하는 곳에서 낸 공식 가이드북. 데이터 과학의 기초와 R사용법을 테스트합니다. 자세하지만 정리가 잘 안되어 있고 두껍습니다.

[데이터 분석 자격검정 실전문제].한국 데이터 진흥원,

[2019 ADsP 데이터 분석 준전문가] 윤종식 지음, 데이터에듀, 2019

데이터 분석 준전문가 자격 시험을 준비하는 수험서입니다. 수험서 답게 정리도 잘 되어 있고, 문제도 있어 스스로 테스트해볼 수도 있습니다. R 설명이 부실한 편이라 강의 없이 독학하기 어려운 교재입니다. 다른 R관련 서적을 같이 보시기를 추천드립니다.

NCS 

[빅데이터 분석 직무 기술서]

[빅데이터 분석 출제기준]

[빅데이터 분석 학습모듈]

국가 직무 능력 표준 사이트에 있는 자료들입니다. 직무 기술서는 말 그대로 빅데이터 분석가가 어떤 일을 하는지 설명합니다. 하지만 가장 유용한 건 학습모듈입니다. 이상적인 면이 있지만 그 자체로 공부를 해도 될 것 같은 교재 같은 구성을 하고 있습니다. 설명은 길고 자세하지만, 실무에 실질적으로 필요한 암묵지, 스킬이 많이 생략되어 있다는 느낌을 받았습니다.

R

[손에 잡히는 R 프로그래밍] 가렛 그롤먼드 지음,이준용 옮김,한빛미디어,2015

말 그대로 R 프로그래밍에 대해 다루는 책입니다. 여러 예제를 통해서 알의 기능을 확실하게 익힐 수 있습니다.

[R을 이용한 데이터 처리 & 분석 실무] 서민구 지음, 길벗, 2014

저자가 직접 공부하면서 배운 내용들을 체계적으로 정리해서 책으로 냈습니다. 캐글 같은 데이터 경진 대회에서 튜토리얼로 쓰이는 타이타닉도 다루면서 실전 프로젝트로 가는 길을 열어줍니다.

[R을 활용한 데이터 과학] 해들리 위컴, 가렛 그롤먼드 지음, 김설기,최혜민 옮김, 인사이트, 2019

R로 데이터 과학을 하는 전 과정을 다룬 책입니다. 시각화하고, 모델을 만들고, 테스트하고, 문서를 만들기까지 다양한 기술을 익힐 수 있습니다. 저자가 직접 만들었고, 널리 쓰이는 tidyverse 라이브러리를 사용하는데 유용한 기능이 많습니다.

​[앤디 필드의 유쾌한 R 통계학] 앤디 필드, 제레미 마일스,조이 필드 지음, 류광 옮김, 제이펍, 2019

전공서적은 아니지만 두껍고 재미있는 통계학 책입니다. R로 실습도 해볼 수 있어서 더욱 좋습니다.

Excel

[회사에서 바로 통하는 엑셀 데이터 활용 + 분석]. 김경자, 송선영 지음, 한빛 미디어, 2019로 

[Data Smart] 존 포먼 지음,고석범 옮김, 에이콘출판, 2015

과학적 학습방법

[어떻게 공부할 것인가]헨리 뢰디거, 마크 맥대니얼, 피터 브라운 지음, 김아영 옮김, 와이즈베리, 2014

[1만 시간의 재발견]

[무한 긍정의 덫]

[스위치]

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Taehee Kim
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