2021. 9. 4. 17:14ㆍIT, 데이터/중고등학교 통계, 데이터 강의자료
본 슬라이드는 중고등학교 대상 빅데이터 기초 개념을 이해하고 데이터 분석가 진로 강의용으로 제작한 강의자료입니다.
빅데이터의 특징과 인공지능과의 관련성, 그리고 데이터 분석절차, 데이터 분석 사례, 그리고 데이터 분석가 관련 진로에 대해 소개하는 내용으로 구성되어 있습니다.
데이터의 정의와 존재, 그리고 빅데이터의 특징
데이터는 이미 우리 주변에 많이 존재합니다.
스마트폰으로 촬영한 사진에도 사진 이미지 뿐만 아니라 부가적으로 저장되는 데이터가 있으며, 유튜브 영상, 버스도착정보 등 일상생활 중에 마주치는 많은 것들이 데이터로 저장되어 있습니다.
빅데이터는 일반적으로 대량의 데이터를 뜻하지만, 일반적으로 5V(대규모, 다양성, 빠른 속도, 신뢰성, 가치) 중 일부를 지니고 있으면 빅데이터라고 불립니다.
그리고 빅데이터와 함께 자주 언급되는 기술이 인공지능이 있는데, 인공지능과 빅데이터가 어떻게 연관되어 있고, 현대의 인공지능 기술에 빅데이터가 왜 중요한지 살펴봅니다.
데이터 분석 과정과 기술
학교, 기업 등에서 데이터 분석가, 데이터를 분석하는 연구자와 관련 직무에 종사하는 사람들이 데이터를 분석하는 일반적인 절차를 소개합니다.
직장 뿐만 아니라, 대학교 과제 등에서 데이터 분석이 필요할 때도 아래의 절차가 많이 적용됩니다.
데이터 활용, 분석 사례 소개
중고등학생 입장에서 친숙한 주제이고 이해하기 쉬운 여러가지 데이터 분석 및 활용 사례를 소개합니다.
빅데이터,인공지능 분야 윤리
빅데이터, 그리고 빅데이터가 활용된 인공지능의 오용과 비윤리적 활용으로 인해 발생한 사회 문제를 살펴보고, 빅데이터와 인공지능의 윤리적 활용에 대한 필요성과 추세를 살펴봅니다.
빅데이터 분석 분야 진로와 필요 역량
빅데이터 전문가는 대량의 데이터를 관리하고 분석하여 의사결정에 도움이 되는 정보를 제공하거나 예측하는 모델을 설계하는 일 등을 하는 직업입니다. 빅데이터 전문가는 기존에 IT와 경영 분야에서 존재하던 데이터베이스 관리자, 통계 및 경영 분석가 등의 직업들이 2010년대 들어 서로 융합되어 탄생한 직업으로, 데이터 분야 내에서 하는 역할에 따라 데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 아키텍트 등의 다양한 직업들이 존재합니다.
이 자료에서는 그 중에서도 많은 사람들이 관심을 갖는 '데이터 분석가'에 초점을 맞춰 직업을 소개드리겠습니다.
현재 데이터 분석에 가장 필요한 전공은 '컴퓨터 공학'과 '통계학'이 꼽히고 있습니다.
하지만 이 두 전공을 모두 이수하는 것이 어렵기 때문에, 최근에 여러 대학들이 데이터 분석이나 빅데이터, 인공지능에 필요한 과목 위주로 커리큘럼을 구성한 융합학과를 운영하고 있는 추세입니다. 융합학과는 대체로 '빅데이터', '인공지능', '소프트웨어융합' 과 같은 키워드들어가는 경우가 많습니다.
하지만 빅데이터 전문가, 데이터 분석가가 되기 위해서 꼭 이 전공만을 해야하는 것은 아닙니다.
최근 데이터 분석은 대학교 바깥에도 많은 학습기회와 교육과정이 운영되고 있어서 비전공자들도 많이 도전하고 있으며, 문과 전공이여도 본인이 의지만 갖고 노력한다면 비전공자라도 취업하는 데 그다지 불리하지 않으리라 생각합니다.
최근에는 많은 기업들이 업종을 가리지 않고 데이터 분석 직무를 신설하거나 채용을 확대하고 있습니다.
따라서 대기업, 중소기업, 공기업, 연구소 등을 가리지 않고 취업할 수 있어 선택의 폭이 넓습니다.
빅데이터 전문가(데이터 분석가)는 컴퓨터와 통계, 그리고 각 업종 고유의 지식이라고 할 수 있는 도메인 지식, 마지막으로 커뮤니케이션 스킬이 고루갖추어 졌을 때 훌륭한 전문가가 될 수 있습니다.
(커뮤니케이션 스킬은 화술보다는 다른 사람과의 협업능력, 그리고 분석 결과를 글이나 말로 조리있게 표현할 수 있는 능력이라고 생각하시면 되겠습니다.)
취업 이전부터 이 모든 것을 다 갖추기는 어렵기 때문에, 컴퓨터와 통계를 중심으로 지식을 갖추고, 다른 요소들은 취업 후 경험을 차차 쌓아나가면 좋은 분석가가 될 수 있으리라 생각합니다.
빅데이터 전문가(데이터 분석가)가 되기 위해서는 먼저 사소한 데이터라도 다뤄보는 경험을 통해 데이터 분석에 흥미를 갖는 것이 중요합니다. 처음에는 어려운 프로그램보다 엑셀로 데이터를 다뤄보는 것을 추천합니다. 엑셀은 생각보다 다양하고 유용한 데이터 분석과 시각화 기능을 갖고 있고, 사무용으로 보편적으로 사용되기 때문에 데이터 분석을 시작하는 프로그램으로 적절합니다.
그 다음에는 컴퓨터 프로그래밍(코딩)을 어려워하지 않아야 합니다. 최근의 데이터 분석 트렌드는 분석가들에게 기본적인 코딩 능력을 요구하고 있습니다. 일반적으로 R과 Python을 가장 많이 활용하고 있으며, 책 뿐만 아니라 무료 인터넷, 동영상 강의와 학습자료가 있어서 컴퓨터 한 대만 있으면 언제든지 공부할 수 있는 기회가 있습니다.
이렇게 데이터 분석은 대학교 교육과정 외에도 공부할 수 있는 길이 많기 때문에 학력, 학벌이 좋지 않더라도 충분히 실력을 기를 수 있습니다. 따라서 데이터 분석가로 취업을 위해서는 자격증이나 학교공부에만 치중한 사람보다는 다양한 데이터를 직접 다뤄보고 분석하는 경험을 가진 사람을 현업에서는 더 인정하고 있습니다. 고등학교 졸업 이후에는 이러한 부분을 고려하여 학업활동을 하면 좋으리라 생각합니다.
빅데이터 전문가(데이터 분석가)는 컴퓨터와 통계, 그리고 각 업종 고유의 지식이라고 할 수 있는 도메인 지식, 마지막으로 커뮤니케이션 스킬이 고루갖추어 졌을 때 훌륭한 전문가가 될 수 있습니다.
(커뮤니케이션 스킬은 화술보다는 다른 사람과의 협업능력, 그리고 분석 결과를 글이나 말로 조리있게 표현할 수 있는 능력이라고 생각하시면 되겠습니다.)
취업 이전부터 이 모든 것을 다 갖추기는 어렵기 때문에, 컴퓨터와 통계를 중심으로 지식을 갖추고, 다른 요소들은 취업 후 경험을 차차 쌓아나가면 좋은 분석가가 될 수 있으리라 생각합니다.
빅데이터 전문가(데이터 분석가)가 되기 위해서는 먼저 사소한 데이터라도 다뤄보는 경험을 통해 데이터 분석에 흥미를 갖는 것이 중요합니다. 처음에는 어려운 프로그램보다 엑셀로 데이터를 다뤄보는 것을 추천합니다. 엑셀은 생각보다 다양하고 유용한 데이터 분석과 시각화 기능을 갖고 있고, 사무용으로 보편적으로 사용되기 때문에 데이터 분석을 시작하는 프로그램으로 적절합니다.
그 다음에는 컴퓨터 프로그래밍(코딩)을 어려워하지 않아야 합니다. 최근의 데이터 분석 트렌드는 분석가들에게 기본적인 코딩 능력을 요구하고 있습니다. 일반적으로 R과 Python을 가장 많이 활용하고 있으며, 책 뿐만 아니라 무료 인터넷, 동영상 강의와 학습자료가 있어서 컴퓨터 한 대만 있으면 언제든지 공부할 수 있는 기회가 있습니다.
이렇게 데이터 분석은 대학교 교육과정 외에도 공부할 수 있는 길이 많기 때문에 학력, 학벌이 좋지 않더라도 충분히 실력을 기를 수 있습니다. 따라서 데이터 분석가로 취업을 위해서는 자격증이나 학교공부에만 치중한 사람보다는 다양한 데이터를 직접 다뤄보고 분석하는 경험을 가진 사람을 현업에서는 더 인정하고 있습니다. 고등학교 졸업 이후에는 이러한 부분을 고려하여 학업활동을 하면 좋으리라 생각합니다.
참고 사이트
1. 데이터 제공 사이트
공공데이터포털 : https://www.data.go.kr
국가통계포털 : https://kosis.kr/index/index.do
열린데이터광장 : https://data.seoul.go.kr
빅카인즈 : https://www.bigkinds.or.kr
DACON : https://dacon.io
2. 프로그래밍 및 데이터 분석 무료 강의
프로그래머스 : https://programmers.co.kr/learn/courses/2
구글 머신러닝 과정 : https://developers.google.com/machine-learning/crash-course?hl=ko
3. 진로·직업 정보안내 사이트
워크넷 : https://www.work.go.kr/jobMain.do
진로정보망 커리어넷 : https://www.career.go.kr
LG 사이언스랜드 : http://lg-sl.net/product/creativeexpedition/subject/subjectList.mvc?initPage=init
강의자료 슬라이드 파일은 아래 링크를 통해 다운받으실 수 있습니다.
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