[데이터 분석 부트캠프] 패스트캠퍼스 부트캠프에 대한 7문7답 Q&A
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데이터 분석 부트캠프/회고록
Q1. 왜 다른 부트캠프가 아닌 패스트캠퍼스 부트캠프를 선택했나요?A. 데이터 분석으로 커리어 전환을 결심하고 50여 개 부트캠프를 비교했어요. 그 중 패스트캠퍼스는 핵심 커리큘럼에 집중하고 실무 위주의 교육을 제공한다는 점에서 가장 마음에 들었어요. 특히 실제 기업과 연계한 최종 프로젝트가 있다는 게 결정적인 이유였는데, 이론뿐 아니라 현실 비즈니스 데이터를 직접 다뤄볼 수 있을 거라 생각했어요.Q2. 수강 전 기대했던 것과 실제 수업을 비교했을 때 어떤 점이 가장 만족스러웠나요?A. 수강 전에 기본적인 데이터 분석 이론과 실습을 배울 수 있을 거라고 기대했어요. 실제 수업을 듣고 보니 기대 이상으로 실무에 초점을 맞춘 커리큘럼과 꼼꼼한 지원에 감탄했어요. 예를 들어, 수강 전 제공된 SQL 예비 학습..
[데이터 분석 부트캠프] 패스트캠퍼스 데이터분석 부트캠프 16기 강사진 리뷰
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데이터 분석 부트캠프/회고록
데이터 분석가가 되기 위해서는 다양한 도구와 기술을 배워야 합니다. 특히 단기간에 체계적으로 공부할 수 있는 부트캠프는 많은 분들이 선택하는 방법 중 하나예요. 하지만 단순히 부트캠프를 수료하는 것이 목표가 아니라면 나와 맞는 강의 스타일의 강사님을 만나는 것이 중요합니다. 실제로 강사의 스타일에 따라 학습 효율과 흥미가 크게 달라질 수 있거든요. 이번 글에서는 제가 직접 경험한 ‘패스트캠퍼스 데이터분석 부트캠프 16기’의 과목별 강사님들의 강의 스타일을 소개하려고 해요.엑셀 & 통계수학 강사님 첫 번째 과목은 데이터 분석의 기초라고 할 수 있는 엑셀과 통계수학이었습니다. 엑셀은 직장 생활을 하면서 익숙하게 접하는 툴이지만, 현업에서 자주 쓰이는 꿀팁을 알면 업무 효율이 크게 좋아질 수 있어요. 강사님은..
[데이터 분석 부트캠프] 5개월간의 부트캠프 수강생의 하루
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데이터 분석 부트캠프/회고록
안녕하세요. 오늘은 패스트캠퍼스에서 5개월간 진행한 데이터 분석 부트캠프 수강생의 하루에 대해 글을 써보려 합니다. 부트캠프 일정은 2024년 8월 19일부터 2025년 1월 10일까지 총 21주간 진행되었습니다.  패스트캠퍼스에서는 총 3가지의 큰 하드 스킬과 4번의 프로젝트 경험을 쌓게 됩니다. 이 외에도 기초 통계수학과 생성형 AI 툴 활용 방법, 노션 활용 방법과 이력서를 작성하는 방법 등에 대해서도 배우게 됩니다. Daily Routine수업이 있는 날은 보통 오전 9시에 시작해서 오후 4시에 끝나는 편입니다. 오후 4시부터 6시까지는 개인 학습 시간을 가집니다.  점심시간은 12시(보통 11시 40분)에 시작해서 1시까지 가집니다. 이 때, 온라인 수업의 장점이 집에서 개인 시간을 누릴 수 있..
[데이터 분석 부트캠프] 패스트캠퍼스 데이터 분석 부트캠프 과정 종료 회고
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데이터 분석 부트캠프/회고록
안녕하세요. 오늘은 제가 2024년 8월 19일부터 2025년 1월 10일까지 패스트캠퍼스에서 진행했던 데이터 분석 부트캠프 16기 과정에 대한 전체적인 회고를 해보려고 합니다.엑셀 & 통계수학처음에는 통계수학은 빅데이터 분석에 필요하지만 기본적인 엑셀의 사용법은 다들 알고 있을꺼라 생각했어요. 저는 컴활 1급을 오래 준비했어서 엑셀을 다루는 방법에 대한 공부를 굳이 해야 하나? 라는 생각을 하기도 했습니다. 하지만 강의를 듣고 나니 제가 알던 엑셀은 극히 일부에 불과했다는 걸 깨달았어요.자동화, 데이터 처리, 피벗 테이블 등을 다루면서 제가 수동으로 처리했던 많은 작업이 훨씬 빠르고 효율적으로 해결될 수 있다는 걸 경험했습니다. 데이터를 다루는 기본기를 다지기에 좋은 시간이었고, 결국 데이터 분석에서도..
[데이터 분석 부트캠프] 태블로 프로젝트 후기 - 부동산 대시보드 만들기
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데이터 분석 부트캠프/회고록
안녕하세요. 오늘은 제가 최근에 참여했던 태블로 프로젝트에 대한 회고록을 작성해보려고 합니다. 이 프로젝트는 2024년 11월 21일부터 11월 29일까지 약 열흘간 진행되었어요. 태블로(Tableau)는 데이터를 여러 방식의 그래프로 빠르고 쉽게 나타내주는 데이터 시각화 툴입니다. 업계에서는 이를 Business Intelligence (BI) tool 이라고 칭합니다. 다른 BI 툴의 예시로는 Power BI, Looker 등이 있습니다.  데이터 분석가는 태블로를 주로 대시보드(dashboard)를 생성하는데 사용하게 됩니다. 데이터 분석에서 대시보드는 특정 자료의 데이터에 관한 주요 성과 지표를 보여주는 데이터 분석 도구입니다.  태블로는 표 형식의 2차원 배열 데이터를 주로 집계하고 결과값을 도..
잘못 만든 AWS 인스턴스 청구 요금 면제 받기
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AWS
안녕하세요.최근에 데이터 분석 파이널 프로젝트를 진행하면서 AWS(Amazon Web Service; 아마존 웹 서비스)에 RDS(Relational Database Service; 관계형 데이터베이스)를 생성하는 과정에서 벌어진 과금 이슈에 대해 공유해볼까 합니다. 저는 현재 패스트캠퍼스에서 데이터 분석 과정 부트캠프를 듣고 있습니다. 한달간 진행되는 파이널 프로젝트로 실제 기업의 데이터를 제공받아 데이터 분석을 진행하고 있는데요,팀원 모두가 같은 SQL DB를 사용하려면 어떻게 해야 할까 고민하고 있던 중에다른 팀에서 AWS가 제공하는 RDS를 활용해 데이터베이스를 구축할 수 있다는 소식을 들었습니다. 계정을 생성하고 프리 티어(Free Tier)로 사용하면 12개월간 무료로 데이터베이스를 사용할 수..
[무료] 크림 보관판매 매크로 프로그램 (GitHub에서 다운 가능)
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Python
안녕하세요.크림에 보관판매를 맡길 수 있는 매크로 프로그램을 소개하려고 합니다. 우선 UI 구성은 이렇게 단순하게 되어있습니다.제품을 검색하고, 로그인 후 매크로 시작 버튼을 누르면 사이즈와 수량을 선택하는 팝업 창이 나타납니다.그리고 시작을 누르면 8초에 한번씩 보관 신청을 시도합니다. 시스템 상 약 30분간 보관 신청 200번 시도를 하고 나면 약 30분간 IP가 차단됩니다. 이 때, 매크로 정지 후 다시 시작할 경우 IP 차단 시간이 더 길어지게 됩니다.(현재까지 테스트한 바로는 최대 한시간까지 늘어납니다.)따라서 약 30분간 가동 후 약 30분간 정지됩니다.만약 보관판매가 정지되어 있는 30분 사이에 열린다면 아쉽게도 다음 기회를 노려야 합니다..적어도 제가 지금까지 여러 테스트를 해본 바로는 그..
[데이터 분석 부트캠프] 브라질의 이커머스 데이터를 활용한 SQL 프로젝트 후기
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데이터 분석 부트캠프/회고록
안녕하세요. 오늘은 제가 최근에 참여했던 SQL 프로젝트에 대한 회고록을 작성해보려고 합니다. 이 프로젝트는 2024년 10월 24일부터 11월 4일까지 약 2주간 진행되었어요.프로젝트 개요저희 팀은 Kaggle에서 제공하는 Brazilian E-commerce Dataset과 Marketing Funnel Dataset을 활용했습니다. 이 데이터셋은 브라질의 이커머스 회사의 2년간 거래 데이터와 마케팅 데이터를 포함하고 있어요.팀 구성과 진행 과정저희 팀은 4명으로 구성되었는데, 다행히도 한 분께서 탄탄한 브랜드 마케터 경력을 가지고 계셨어요. 그래서 초반에는 B2B 마케팅, MQL, 리드, 전환 등의 개념을 쉽게 정리할 수 있었습니다. 프로젝트는 총 3차 발표로 진행되었어요. 10월 24일에 첫 회의..
[패스트캠퍼스] 데이터 분석 부트캠프 16기 13주차 - Tableau
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데이터 분석 부트캠프/주간학습일지
Chapter 02태블로 제품군 이해태블로 데스크탑 (Tableau Desktop)프로페셔널 에디션: 유료 버전, 데이터 분석 및 시각화 기능 제공퍼블릭 에디션: 무료 버전, 기본적인 데이터 분석 및 시각화 기능 제공, 온라인 공유 기능 제한태블로 서버/클라우드 (Tableau Server/Cloud): 분석 결과 공유 및 협업 기능 제공태블로 프렙 빌더 (Tableau Prep Builder): 데이터 정제 및 준비 도구태블로 리더 (Tableau Reader): 분석 결과 보기 전용 도구태블로 데스크탑 설치 및 인터페이스 소개설치: 태블로 웹사이트에서 데스크탑 버전 다운로드 후 설치인터페이스:데이터 연결창: 다양한 데이터 원본에 연결데이터 준비창: 데이터 정제 및 준비데이터 작업창: 데이터 시각화 및..
[패스트캠퍼스] 데이터 분석 부트캠프 16기 12주차 - 생성형 AI 활용
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데이터 분석 부트캠프/주간학습일지
데이터 분석 기법 비교분석 기법주요 목적주요 지표/측정 방식장점단점코호트 분석특정 시점에 특정 행동을 한 그룹(코호트)의 행동 변화를 추적고객 생애주기, 리텐션율, 매출 기여도 등그룹별 행동 변화 파악 용이, 시계열 분석에 유리세분화가 잘못되면 잘못된 결론 유도 가능, 초기 데이터가 중요잔존율 분석고객이 특정 시점 이후에도 서비스를 계속 이용하는 비율 분석리텐션율, 생존율, 평균 잔존 기간고객 유지 요인 파악, 재방문 유도 전략 수립에 효과적장기적인 고객 행동 분석에 적합, 초기 지표 분석엔 다소 제한적RFM 분석고객 가치를 평가하여 마케팅 전략을 세분화최근 구매일(Recency), 구매 빈도(Frequency), 구매 금액(Monetary)간단한 점수화로 고객 분류, 고객 이탈 방지 전략에 유리시간에 ..