팀 이름은 번지르르한데 실상은 노가다성 업무가 너무 많습니다. 이 상황을 고쳐보고자 이런 저런 요청도 해봤는데 잘 안되고, '분석가'로서의 역할은 많이 상실된 상태이네요. 인원이 부족한데 충원은 어렵다는 입장이고. 떠나야 할까요? 데이터를 말로만 중요하다고 하는 것 같아요

제조업에서 데이터분석 업무를 하고 있습니다. 데이터 분석은 지금 하고 있는 일을 더 자세히 알거나, 몰랐던 부분을 발견할수있다고 생각합니다. 요청사항에 일을 하는 부서도 없고, 그간 하던 일도 아니라서 정확한 요구사항이나 데이터 구조 그리고 왜 이렇게 데이터가 나오는지도 모르는 상황인데, 데이터 분석만 하면 ‘엄청난’ 결과가 나올거라고 말하니 참으로 답답합니다. 데이터 분석 하시는 분들 어떠세요? 비슷한가요? 제가 불만이 많은 건가요....?

공학박사지만(약간의 경제학 활용) 계량경제분석과 거시경제분석 모델을 다를줄 입니다. 힌지만 최근 그것으로 부족할듯 하여. 인공지능을 공부하려합니다. 가볍게 기초 서적을 읽고 아주 작은 부분의 원리는 파악했지만, 체계적인 습득이 부족한 것 같습니다. 또 라이브러리를 이용한 방법은 한계가 있을 것 같습니다. 그래서 체계적으로 공부할 수 있도록 읽어야 할 책 순서와 라이브러리를 안쓰고 직접코딩을 배울 수 있는 책? 혹은 강의를 알려주시면 감사하겠습니다.

공공DB 접속하여서 데이타 뽑아낸후, 데이타 분석을 해볼려면 어떻게 접근하는게 가장 좋을 지요?

데이터 분석에 둘 중 어떤 프로그램을 더 많이 쓰시나요? 편하긴 R이 더 편한데, 파이썬이 확장성이 더 좋을꺼 같아서 고민되네요..

비전공자이지만 데이터분석을 천천히 독학으로 파이썬을 배워보려고 합니다. 우선은 책과 인터넷을 통해 기본 코드나 라이브러리를 배우려는데 처음에 어떻게 입문하는게 좋을까요? 그리고 파이썬의 장단점은 무엇이 있을까요?

비영리 분야에 근무하고 있습니다. 데이터를 문화심리학적으로 읽어내어 활용해야한다는데 일반적인 내용들은 어려워요. 비영리는 데이터분석과 활용을 어떻게 배우고 활용해야할까요?

정말 뭔가 정체기네요 이제 ㅋㅋㅋ

제가 설계쪽에서 일하다 보니깐. 마이다스나 한길에서 강의같은걸 많이 하는데요 이런곳에 가면 데이터가 어떻게 나오냐에 따라서 많이 달라지기도 합니다,. 데이터를 분석하는 분들 정말대단한데여. 이런 데이터를 조금씩 모으고 모아서 큰 데이타 베이스를 만든다는데. 이런걸 보관을 다들 어떻게 하시나여? 보관해서 통계치 내시는 분들도 있고. 비교분석자료도 많이 만드는데. 자료는 다 돈주고 구매해야겠죠?

현재 부동산 업계에서 개발사업을 담당하고 있습니다. 부동산과 관련한 다양한 실무 데이터(공시지가, 분양가, 실거래가 등) 분석을 해보고 싶은데 어떻게 시작하면 좋을지 문의드립니다. 유투브와 책으로 파이썬에 대해 찾아보고 간단한 문법은 익혔는데 데이터 분석을 하기에는 많이 부족하네요ㅠ 많은 분들의 조언 부탁드립니다.

금융사에 데분으로 입사했으나... 인프라가 전무해서 인프라 구축하고 데분 플젝하나 해본뒤에 앱 기획만 하고있는 3년차 주니어입니다... 데분 관련 석사까지 해서 커리어가 꼬여가는 느낌이 강하게 들고있는데, 주위에선 데분 가능한 서비스기획자 나아가서는 프로덕트 오너로 커리어를 잡으라고 추천하는데 이길이 맞는지 고민이네요... 데분 백그라운드의 기획자나 PO가 시장에서 메리트가 있을까요? 아니면 이제라도 다시 데분쪽 커리어를 타는게 좋을까요?

경제학 전공 후 데이터분석 전공으로 대학원을 가려고 생각 중인 직장 3년차 입니다. 대학원 석사 수료 후에 다른 업계로 넘어가고 싶은데 가능할까요? 데이터 분석 석사를 따신 분들 대부분 어느 업종에 종사하시는지요?

인하우스에서 소비자조사담당하고 있는데 이직하려고 보니 소비자조사직무릉 가지고 있는 회사가 많지 않아서 UX리서처쪽으로 알아보라는 조언을 들었습니다 모바일쪽에 대한 니즈는 확실히 있겠지만 이역시도 내부적으로 조직을 갖고 있을 확률이 높지 않을 것 같은데 어떤지 궁금합니다 ㅠ!

DB 구축하면 엑셀 좀 많이 덜 쓸까 해도 어째, 통합 설계된 시스템이 아니거나 아예 웹/모바일 플랫폼처럼 프런트에서 백 엔드까지 액션/데이터가 흐르는 경우 아니면 설마 RDBMS는 혹만 더 다는 셈이 아닐까요? DB로 데이터 올리기 전이나 내려받은 후 엑셀 신공들은 여전히 엄청 구사할 듯. SQL 포함해서 코딩 좀 하고 BI 툴 도입하면 훨 낫겠지만 안 그러고서는 DB 도입하는 장점을 데이터 생성이나 수집하고 DB에 올리는 단계부터 실무자들이 체감하게 할 방법이 있을까요? 기존 엑셀 파일이야 다 일괄 DB화하겠지만 구축 완료 후 계속 그런 반복이 아닐까 해요, 즉, 엑셀로 테이블 만들고 DB에 올려달라고 하고 하는 무한 반복. 뭔가 실무자들이 베니핏을 확 느껴야 할 텐데 실제 DS나 DA 담당 아닌 현업은 과연.... 좋은 방법이 있을까요?

어느정도 성숙한(곧 series a) 스타트업에서 신입 3개월차로 일하고 있는 데이터분석가입니다. 데이터분석가로 커리어를 이어나가려면 어떤 역량이 필요할까요? 1. 도메인지식 (해당산업을 잘 이해하는 것) 2. 데이터분석 지식 (sql, python pandas 등) 3. 백엔드,서버 지식 4. 머신러닝, ai 지식 다양한 의견을 들어보고싶습니다~!