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데이터 공부의 '걸음마'까지 도와주는 강의들

데이터 공부의 걸음마 까지 책임져 드립니다. 김문과가 직접 들어보고 도움을 받았던 강의는 어떤 게 있을까요?
목차 —

여긴 어디 나는 누구 : 생활코딩 WEB1 - HTML&인터넷, WEB2 - 파이썬 (생활코딩)

링크 :
특징
정말 '컴퓨터', '코딩'에 대해 아무런 공부의 경험이 없는 사람을 위한 강의
내가 컴퓨터의 언어와 사고 방식에 "익숙해 질 수 있는가" 를 가늠해 볼 수 있는 기회
누구나 코딩을, 데이터 분석을 할 수 있다 라는 것은 환상이니까... 적성을 검사해봅시다
배우는 것
웹 개념, HTML 개념, CSS 개념 ← 나중에 데이터 수집할 때 요긴하게 쓰이니 웹에 대해 잘 배워야 함
파이썬 정말 기초적인 문법
예상되는 난관
이것 저것 설치해 보라는 것에서 컴퓨터 자체에 친하지 않은 사람은 멀미가 날 수 있음
담백하고 정석적이고 섬세한 강사의 교습법 특성상 심심하다고 느낄 수 있음
무료 강좌, 자체 플랫폼

파이썬 문법 : 프로그래밍, 데이터 과학을 위한 파이썬 입문 (TEAM LAB)

특징
대학교에서 기초 파이썬을 교육하는 교수님 (김성철 교수) 께서 하는 수업
그렇기 때문에 제출하는 과제(파이썬으로 코드를 짜는 퀴즈)가 존재하며, 정답 코드를 공개하지 않음
"(내 수강생이라면) 이 정도는 다 풀 수 있어야 돼요"
막히면 정답, 힌트 보기에 익숙한 나약한 걸음마를 하드코어하게 트레이닝할 수 있는 기회
→ 2,3일 동안 머리 싸매면서 알고리즘에 대해 고민하게 됨 (야구게임 만들기, 구구단 계산기 만들기)
→ 어려운 만큼 해결할 때 쾌감이 엄청 나고 완강 후 실력 향상이 되어 있음
배우는 것
파이썬 문법을 통해 프로그래밍 전반에 대해 배움
내가 원하는 걸 차근차근 쪼개서 코딩할 수 있는 실력을 집중 배양시킴 (과제를 통해 강제로)
HTML, 정규식, JSON, XML 등에 대해서도 알려줌
예상되는 난관
처음 알고리즘을 짜서 어플리케이션(?)을 만들어보는 것이기 때문에 에러가 폭주하고 정답 코드를 보고 싶어 미치겠음 (근데 안 보여줌 ...)
새롭게 개념적으로 공부해야 할 것이 많고, 강의도 길어서 완강 + 과제 해결에 한동안 많은 공을 들여야 함
유료 강좌, 인프런 플랫폼

데이터 뜯어보기 by 파이썬 : 공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기 (박조은)

특징
친근한 아이템 (스타벅스, 아파트 분양가 등)으로 데이터 분석을 시작하는 가이드라인 제시
파이썬 코드를 데이터 수집, 정리, 분석 등에 어떻게 쓰는지를 교육
배우는 것
미리 배운 파이썬을 바탕으로 데이터 분석(기초적인 EDA)에 쓰기 시작함
슬슬 데이터 분석에 자주 쓰는 파이썬 코드가 있음을 깨닫게 됨
데이터를 표 형식으로 다루는 패키지(pandas)와 그래프를 그리는 패키지(matplotlib, seaborn) 를 처음 써보게 됨
예상되는 난관
판다스 용법에 익숙해지는 데에 시간이 많이 필요함 (ex. df.loc 문법, pd.Series 개념)
파이썬 기초가 튼튼하지 않으면 강의를 소화하는데에 시간이 많이 걸림
그래프를 그리기 시작한다 → 고등학생 시절부터 그래프만 나오면 집중력이 떨어지는 사람들은 자주 보면서 기초 체력을 길러야 함
유료 강좌, 인프런 플랫폼

통계학 : Sapientia a Dei (통통 튜브)

특징
통계를 하나도 배우지 않은 사람을 위한 통계학 기초 강의 컨셉 (이렇게 친절한 강의는 본 적이 없다)
기초 강의지만 사회과학 분야에서 활용하는 개념 (차원축소, 공분산 등) 까지 진도가 멀리 나가는 편
친절하고 통계 입문자의 입장을 잘 이해하는 시각의 강의
배우는 것
통계학의 기초 개념과 마인드 세팅 방향 ~ 데이터에 대한 검정(test) 기법
자모비(Jamovi) 라는 GUI 기반(프로그래밍이 아닌 클릭을 통한 사용) 통계 툴을 씀 (파이썬, R 안 씀)
예상되는 난관
기초 과정이고 친절하게 설명하기 때문에 소개했지, 결코 '쉽다고'만은 할 수 없는 내용 (통계 개념이 낯설다면)
고교 시절 확률과 통계 단원을 극도로 두려워했다면 그 두려움을 깨는 데에 시간이 조금 더 걸림
추상적이며 수식과 그래프를 이용한 계산으로 빠지는 챕터가 후반부에 등장함 (회귀식, 아이겐밸류, 매개효과 등등)
무료 강좌, 유튜브, 커리큘럼이 종료 되지 않고 현재 요인분석까지 업로드 된 상황

데이터 크롤링 : 현존 최강 크롤링 기술 Scrapy와 Selenium 정복 (잔재미코딩)

특징
웹 페이지에서 데이터를 크롤링하는 방법을 친절하고 구체적인 예제로 강의
데이터 크롤링에 대해서 매우 기초적인 내용은 링크 에서 수강 가능하지만 파이썬 기초 내용이 많음
데이터베이스(DB)까지 강좌를 개설해 두었으니 강의력이 마음에 들면 연이어 수강 가능
배우는 것
셀레늄(selenium)과 스크래피(scrapy) 패키지를 사용해 데이터를 크롤링하는 법
API를 사용해 데이터를 크롤링하는 법 (API가 무엇인지 막연한 사람에게 추천)
예상되는 난관
동적 크롤링을 막 배우는 과정에서 수 많은 에러와 반복, 예외처리를 마주하게 됨
너무 자주 시도해서 사이트 접근 막힘 (과도한 크롤링은 대상 업체를 괴롭히는 불법 행위가 될 수 있습니다)
유료 강좌, 인프런 플랫폼

머신러닝 : 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (권철민)

특징
머신러닝이 뭔지 하나도 모르는 사람들에게 두루 맛보게 해주는 강의 (파이썬은 알아야함)
케글 프로젝트를 예시로 들면서 알고리즘을 설명 (케글에 대해서 잘 모르면 유익)
배워둔 것을 두고 두고 꺼내 복습하게 됨 (주제 선정과 예제 선정이 매우 탁월)
배우는 것
머신러닝에서 자주 사용되는 알고리즘과 용법
분류 (램덤포레스트 등)
회귀 (선형, 로지스틱, 규제 모델 등)
차원축소
클러스터링
텍스트 분석 (벡터라이징, NLP)
추천 알고리즘
예상되는 난관
머신러닝에서 사용하는 개념이 낯설기 때문에 첫 단원부터 멀미가 남 (training target split, RMSE 등)
파이썬 코딩 경험(그래프 그리기, 넘파이 데이터 다루기 등 포함)이 부족하면 강사가 짜둔 예제 코드를 단번에 이해하기 어려울 수 있다
강좌의 양이 방대하며 공부할 새로운 개념이 많고 실습까지 해보기 때문에 수강 시간이 길다
코드를 돌리고 2,30분 동안 결과를 기다려야 하는 경우도 있다
유료 강좌, 인프런 플랫폼

왕초보 탈출, 그 이후는?

다음 포스팅을 통해 중급자의 공부 방향에 대해 작성해보았습니다.
김문과의 데이터
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