ChatGPT로 데이터 분석 공부하기 #0

ChatGPT로 공부하기

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데이터 분석 부트캠프를 진행중 스스로 조금 더 공부를 해야겠다는 필요성을 느끼고 여러 책을 찾아보고 인터넷을 뒤져보다가 문득 ChatGPT를 활용해보자는 생각에 이 시리즈를 진행합니다.

프롬프트

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질문:
나는 Nodejs, Java를 사용하던 8년차 백엔드 개발자입니다. 지금 데이터 분석가로 직무전환을 준비하고 있습니다. 당신은 앞으로 나를 데이터 분석가로 키워줄 멘토입니다. 앞으로 한달이라는 시간동안 공부를 하려고합니다. 내가 공부하려는 커리큘럼은 아래와 같습니다.

• 통계학 공부

  • 통계학 기초

• Data 분석 기술 익히기

  • DW/DM 설계 및 구축
  • A/B 테스트란?
  • 퍼널분석
  • GA4, Google Tag

• Python

  • Pandas, Numpy 등 분석 라이브러리
  • Django

이렇게 생각하고있는데 더 필요한 부분이 있으면 추가해주세요.

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답변:
좋은 커리큘럼입니다! 이미 필요한 핵심 내용을 잘 포함하고 계신데요, 데이터 분석가로서의 역량을 더 강화하기 위해 몇 가지 추가 사항을 제안드릴게요.

1. 데이터 시각화 도구
   • 데이터 분석에서는 시각화가 중요합니다. Python에서는 Matplotlib, Seaborn, Plotly 등을 익혀두시면 큰 도움이 될 거예요. 분석 결과를 시각적으로 전달하는 능력은 의사결정에 중요한 역할을 하기 때문에 다양한 시각화 방법을 익혀두시면 좋습니다.
2. 기계학습 기초
   • 기계학습까지 모든 기법을 깊이 다룰 필요는 없지만, 분석가로서 기본적인 알고리즘과 Scikit-learn 라이브러리 활용을 이해하는 것은 유용할 것입니다. 특히 회귀 분석과 같은 기초적인 모델을 통해 데이터 트렌드 예측과 분석에 도움이 될 수 있습니다.
3. SQL 심화 학습
   • SQL은 데이터 분석에서 중요한 도구입니다. 기본적인 CRUD 외에도 윈도우 함수, 서브쿼리, 조인 등을 깊이 익히고, 실제 데이터 분석에서 어떻게 활용되는지 연습해보시면 좋습니다.
4. 비즈니스 도메인 지식
   • 분석가는 도메인 지식을 가지고 있어야 데이터에서 실질적인 인사이트를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, A/B 테스트나 퍼널 분석에서 비즈니스 목표와 사용자 행동 패턴을 이해하는 것이 중요하니 관련 도메인 지식을 쌓으세요.

이 과정을 통해 데이터 분석가로서의 경쟁력을 더 높이시길 바랍니다!

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질문:
앞으로 한달이라는 기간동안 실행할 수 있는
계획을 만들어주세요.

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답변:
한 달 동안 집중적으로 학습할 수 있는 계획을 주차별로 구성해 보았습니다. 각 주마다 주요 주제에 초점을 맞추고 실습과 복습 시간을 포함하여 효율적인 학습이 이루어지도록 구성했습니다.

1주차: 통계학 기초 학습 및 SQL 복습

• 목표: 데이터 분석의 기초가 되는 통계와 SQL 활용 능력 확보
• 학습 내용:
  • 통계학 기초: 평균, 분산, 표준편차, 상관관계, 정규분포, 확률 등 기초 개념
  • SQL 심화: CRUD 복습, 집계 함수, 조인, 서브쿼리, 윈도우 함수
• 계획:
  • 월-수: 통계 개념 학습 및 간단한 예제 풀이
  • 목-금: SQL 심화 학습 및 실습 (데이터 추출, 분석 쿼리 작성)
  • 토-일: 통계와 SQL 문제 풀이 및 실습 프로젝트

2주차: Python 분석 라이브러리 익히기 (Pandas, Numpy)

• 목표: Python 데이터 분석 도구와 라이브러리를 활용한 데이터 처리 능력 습득
• 학습 내용:
  • Python 기본 문법 복습 (간단히): 파이썬 기초 문법, 리스트, 딕셔너리 등
  • Pandas: 데이터 프레임 생성, 정렬, 필터링, 그룹화, 결합 등 데이터 처리 기본 기능
  • Numpy: 배열 생성 및 연산, 통계 함수 활용
• 계획:
  • 월-화: Python 기본 문법과 Numpy 학습
  • 수-금: Pandas 주요 기능 학습과 예제 실습
  • 토-일: 간단한 데이터셋을 가지고 Pandas와 Numpy를 활용한 데이터 분석 실습

3주차: 데이터 분석 기술 (DW/DM 설계 및 A/B 테스트, 퍼널 분석)

• 목표: 비즈니스 목표와 사용자 경험을 바탕으로 한 데이터 분석 기법 학습
• 학습 내용:
  • DW/DM 설계 및 구축: 데이터 웨어하우스와 데이터 마트의 구조와 설계 원칙
  • A/B 테스트: 실험 설계, 가설 설정, 결과 분석
  • 퍼널 분석: 고객 전환 경로 파악 및 단계별 분석
• 계획:
  • 월-수: DW/DM 구조와 설계 원칙 학습 및 이해
  • 목-금: A/B 테스트 원리와 실습 (예제 데이터로 가설 검증)
  • 토-일: 퍼널 분석 이해 및 실습 (가상의 사용자 데이터를 활용한 분석)

4주차: GA4, Google Tag 및 Django 기초 학습

• 목표: 웹 데이터 분석과 Django 프레임워크를 활용한 웹 애플리케이션 기초 학습
• 학습 내용:
  • GA4: GA4의 핵심 기능과 이벤트 기반 데이터 수집 이해
  • Google Tag Manager: 태그 설정 및 데이터 수집 방법
  • Django 기초: 웹 애플리케이션 기본 구조, ORM, 간단한 뷰와 모델 생성
• 계획:
  • 월-수: GA4 및 Google Tag Manager 이해 및 설정 실습
  • 목-금: Django 기본 문법 학습과 간단한 웹 애플리케이션 구축 실습
  • 토-일: Django와 GA4를 활용한 간단한 데이터 수집과 분석 실습

복습 및 실습 주말 계획

각 주 주말마다 그 주에 학습한 내용을 복습하고, 간단한 프로젝트나 문제를 풀며 실습합니다. 최종 주말에는 전반적인 내용을 복습하고, 통합 프로젝트를 진행해보세요.

추가 팁

• 매일 1시간 정도 복습 시간을 마련하여 전날 학습 내용을 되새기며, 학습의 연속성을 유지하세요.
• 실습을 통해 익힌 기술을 실제 데이터에 적용해보면서, 이론과 실제의 차이를 이해하고 문제 해결 능력을 키우세요.

이 계획을 따라가며 꾸준히 실습하면 한 달 내에 데이터 분석의 기초를 탄탄하게 다지실 수 있을 것입니다.

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질문:
추천해준 커리큘럼을 조금 수정해서

1. 통계학
   평균, 분산, 표준편차, 상관관계, 정규분포, 확률
2. SQL
   CRUD, 집계함수, 조인, 서브쿼리, 윈도우 함수
3. Python
   기초문법, Pandas
4. DA 기술
   DW/DM 모델링 및 구축, A/B 테스트, 퍼널 분석

이렇게 진행하려고 해.

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답변:
변경된 커리큘럼도 훌륭합니다! 이 내용을 반영해 한 달 동안 효과적으로 학습할 수 있는 주차별 계획을 업데이트하겠습니다.

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1주차: 통계학 기초 학습

• 목표: 데이터 분석의 기초가 되는 통계 개념을 탄탄히 이해하기
• 학습 내용:
  • 통계 기초 개념: 평균, 분산, 표준편차, 상관관계, 정규분포, 확률 등
• 계획:
  • 월-수: 평균, 분산, 표준편차 등 기초 개념 학습
  • 목-금: 상관관계, 정규분포, 확률 이해 및 예제 풀이
  • 토-일: 통계 기초 문제 풀이와 복습, 개념 정리

2주차: SQL 심화 학습

• 목표: SQL로 데이터를 효율적으로 조작하고 분석할 수 있는 스킬 확보
• 학습 내용:
  • SQL 심화: CRUD 복습, 집계 함수, 조인, 서브쿼리, 윈도우 함수
• 계획:
  • 월-화: SQL CRUD와 집계 함수 복습
  • 수-목: 조인 및 서브쿼리 학습
  • 금-일: 윈도우 함수 이해와 SQL 심화 문제 풀이 실습

3주차: Python 및 Pandas 학습

• 목표: Python 기본 문법과 Pandas 라이브러리를 활용한 데이터 처리 능력 익히기
• 학습 내용:
  • Python 기초 문법 복습: 데이터 타입, 조건문, 반복문, 함수 등
  • Pandas: 데이터 프레임 생성, 필터링, 정렬, 그룹화, 결합 등
• 계획:
  • 월-화: Python 기초 문법과 Pandas 주요 기능 학습
  • 수-금: Pandas 실습 예제 풀이 (간단한 데이터셋을 활용한 실습)
  • 토-일: 데이터셋을 활용한 Pandas를 통한 데이터 처리 프로젝트 실습

4주차: 데이터 분석 기술(DW/DM 모델링 및 A/B 테스트, 퍼널 분석)

• 목표: 실무 데이터 분석 기법을 통해 분석 프로젝트 기초 다지기
• 학습 내용:
  • DW/DM 모델링 및 구축: 데이터 웨어하우스와 데이터 마트의 설계 및 구축 개념
  • A/B 테스트: 실험 설계, 가설 설정, 결과 분석
  • 퍼널 분석: 사용자 전환 경로 분석과 단계별 전환율 분석
• 계획:
  • 월-화: DW/DM 모델링 학습 및 개념 이해
  • 수-목: A/B 테스트 개념 이해 및 실습
  • 금-일: 퍼널 분석 개념 학습 및 실습 예제 진행

매주 주말에는 복습 및 간단한 프로젝트나 예제 실습을 통해 학습 내용을 정리해보세요. 이렇게 학습해나가시면 데이터 분석가로서의 기초 역량을 탄탄히 쌓을 수 있을 것입니다.

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이렇게 제 공부 커리큘럼은 정해졌고 앞으로 이대로 공부를 시작해보겠습니다.
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