안녕하세요! 

이번 소식은 데이터 분석 분야에 관심있는 여러분들을 위해 준비한 소식입니다!

 

빅데이터 시대의 지금, 여러분들 곁에는 다양한 데이터들이 존재합니다.

개개인의 취향, 관심 있는 정보의 성격, 상태, 개인 의중에 맞는 맞춤형 개인화 서비스, 인공지능 서비스로 IT기반의 서비스 패러다임도 변화해 나가고 있습니다.

 

AI(인공지능), 빅데이터, 클라우드를 기반으로 고객의 삶의 변화와 다른 산업의 혁신을 리딩하는 디지털 플랫폼 기업, 디지코(Digico) KT

 

데이터의 양이 방대해짐에 따라 이를 어떻게 활용하느냐에 따라 새로운 기회를 발견할 수 있습니다.

즉, 빅데이터를 잘 활용하면 미래사회에서 새로운 기회를 창출하고, 사회 발전을 위한 다양한 역할을 수행할 수 있다는 것이죠!

 

이러한 시점에서 개인에게도 빅데이터를 분석, 가공, 활용하는 능력과 기술의 확보는 선택이 아닌 필수가 되었습니다.

이 능력을 갖추기 위한 첫 발걸음은 통계의 기본을 학습하는 것입니다.

 

오늘은 빅데이터 시대,

데이터 분석과 처리에 필요한 통계를 어떻게 학습하면 좋을지

이지업클래스와 함께 알아보겠습니다!

 

Step1. 기초통계 학습

 

통계라는 단어는 익숙하지만, 통계분석은결코 쉬운 분야가 아니기 때문에 

기초부터 학습하는 것이 중요합니다.

 

중, 고등학교때 배운 가장 기본적인 통계 개념을 바탕으로 모수적 통계 지표,

그래프를 통한 시각화, 유의미한 통계 지표 구분 등 기본 개념을 명확하게 구분할 수 있도록 학습한 후

실무나 연구 등을 위해 R 또는 Python을 활용하여 실습하며 통계분석의 기초 감각을 익혀야 합니다.

 

그 중에서도 통계 분석을 위해 개발된 R은 가장 강력한 툴로 실무와 연구의 영역에서 중요성이 늘 대두 되고 있습니다.

 

 Step2. 통계분석 학습

 

이제 기초통계 개념에 대해 학습한 분들은 고급분석을 위한 기초를 다져야 합니다.

 

단순히 통계 지표를 추출하고 심플한 값을 비교하는 것에서 끝나는 것이 아니라

다양한 모델과 알고리즘을 응용하여 세부적 결과 도출이 필요합니다.

 

이를 위해 충분한 연습과 학습이 필요하고 이를 바탕으로 다양한 데이터 셋을 다룰 수 있어야 하며,

보다 직관적인 결과를 위해 직접 통계분석에 관한 코드를 작성해보고 결과를 해석해보며 실무적 통계분석 감각을 익혀야 합니다.

 

 

 

Step3. 회귀분석 학습

 

기본적인 통계분석에 대한 실습을 마치면 계량경제학의 전반적인 내용을 습득하여 데이터 분석 학습을 구체화할 수 있습니다.

 

회귀분석에서 회귀모델을 생성하기 위해 필요한 기본 개념에서

단순, 다중회귀식 도출, 유의미한 결과 도출을 위해 최소제곱법 개념 등을 숙지하며

회귀분석에 필요한 변수 생성, 회귀계수, 시각화 등 모델 생성과 실습 범위를 넓힐 수 있습니다.

 

회귀분석의 경우 단순히 통계의 영역에서만 사용되는 것이 아니라

회귀분석의 결과값을 통한 분류, 예측, 지도학습, 딥러닝 등 좀 더 확장적인 분야에서 활발히 활용되기 때문에

광범위한 범위로 뻗어 나가기 위해선 회귀분석에 필요한 기초개념부터 통계 검정까지 전문적인 지식 습득이 필요합니다.

그.래.서! 준비했습니다!!

통계 분석이 어려운 비전공자, 기초부터 배우고 싶은 초보자, R을 처음 사용해보는 입문자분들~~!

기초 통계 학습을 통해 개념이 숙지 되셨다면 혹은 배경 지식이 탄탄하지만 실제로 통계분석을 프로그래밍을 통해 실습하고 싶으시다면 R을 활용한 통계분석 실습을 역량을 강화해 보세요! 특히 경제학과 통계학을 연관하여 결과를 내고 싶은 분들이나 좀 더 전문성 있게 머신러닝, 딥러닝을 위한 회귀 분석을 학습하고자 하는 분들은 아래 강의를 주목해보세요! 

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빅데이터에 대한 관심이 집중된 가운데 통계학, 그 중에서도

프로그래밍을 통한 통계분석, 회귀분석, 모델 분석 영역의 중요성은 흔들림 없이 자리 잡고 있습니다.

 

어느 정도 알고 있다는 수준으로는 현 시대에 요구하는 역량과 스킬이 부족할 수 있습니다.

다양하고 복잡한 데이터를 통한 연습과 실무 적으로 필요한 결과를 도출하는 실습을 바탕으로

자료 수집 척도 및 방법에 대해 설명할 수 있으며 자료를 분석하여 인사이트를 도출하고 데이터의 핵심 포인트를 해석할 수 있습니다.

 

통계의 역량 강화를 통해 다양하게 활용되는 자료 측정방법과 조사방법에 대해 이해할 수 있으며

단순하게 이론에 그치지 않고 실무 적으로 적용할 수 있도록 확률지표와 그에 따른 결과 도출을 할 수 있고,

가설 설립과 검증을 통해 유추하고자 하는 모호한 지표에 대한 신뢰구간을 추정하고 그 유의성을 판별할 수 있으며,

그를 뒷받침해줄 수 있는 모수에 대한 가설검정 방법을 이해할 수 있게 됩니다.

 

더 나아가 지표 값들에 대한 상관분석과 회귀분석을 통해

연관성, 예측과 분류를 할 수 있으며 더 나아가 실무에 적용할 수 있는 분류 지표 설정,

정보 획득량의 추이와 수정, 분류 모델 구성 등 여러 가지 통계분석을 활용하는 방법도 익힐 수 있습니다.

 

 

위 로드맵은 통계에 관심 있는 데이터, 통계 등을 활용하는 직무를 꿈꾸는 학생들에게도, 데이터를 다루는 개발자들에게도 추천합니다.

여러분도 본인의 단계를 확인해본 후 현 단계에 필요한 데이터 분석 학습을 이어 가보는 것은 어떨까요?

 

이지업클래스는 데이터 분석 분야의 직무를 꿈꾸는 여러분을 응원하기 위해 앞으로도 더 좋은 강의로 찾아 뵙겠습니다!