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[데이터를 부탁해] 비전공자가 데이터 분석가로 거듭나기 by 황준식

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2015년 11월 20일, 패스트캠퍼스가 개최한 [데이터를 부탁해] 오픈 세미나의 4번째 세션에서 발표하신, [러닝머신 CAMP]를 수강하셨던 황준식 님의 자료입니다.
http://www.fastcampus.co.kr/dab_openlecture_151120/

[머신러닝 CAMP] 자세히 보기 ↓
http://www.fastcampus.co.kr/data_camp_mlearning/

Published in: Data & Analytics
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[데이터를 부탁해] 비전공자가 데이터 분석가로 거듭나기 by 황준식

  1. 1. INTO the DATA ANALYTICS - 황준식 / Senior Analyst at ZOYI
  2. 2. 2011 ~ 2013 초 정성(Qualitative)의 시대: • Steve Jobs & iPhone • IDEO & Design Research • User Interface & User Experience • Booming App Business by me
  3. 3. 정성 (Qualitative) • 통계학입문(B0) • 경영과학(B0) • (유사) 회계원리(A+!!!) • (유사) 기업재무(B0) 정량 (Quantitative) • 제품과 서비스 혁신 • HCI 개론 • 조직구조와 설계 • 중국경영론 • 전략 경영 • 경영컨설팅의 이해 • 비즈니스커뮤니케이션 … 데이터 분석과 담을 쌓은 대학생활
  4. 4. 사회생활의 시작: 장님이 코끼리 만지기
  5. 5. 어떻게 만져야 잘 만진 것일까. 꼬리가 아닌 머리를 잡으려면? 이건 머리일 것이다. 왜냐하면 x...y... 전략 실행평가 여길 잡아보자!잡아보니 또 꼬리네..ㅜㅜ 데이터 분석을 해야겠구나... 꼬리가 꼬리인 줄 알려면
  6. 6. 러닝커브: 일단 문은 열었는데... 통계 미적분 프로그래밍 딥러닝 머신러닝?데이터분석 알고리즘 자료구조 하둡 파이썬
  7. 7. 러닝커브: 일단 간단한 것부터 • 업무나 취미에서 시작하자 • 처음부터 끝까지 다할 필요 없다 • 멋지거나 뛰어나지 않아도 좋다 • 자신감을 불어넣어줄 무언가 필요 파이썬으로 풀었던 문제 번호 (1) 다음과 같이 인물들로 구성된 리스트(list)가 있을 때, 이들이 구성할 수 있는 모든 가능한 중복되지 않는 2인 페어를 출력하라 (생각보다 어렵습니다..ㅠ) 인풋: [정도전, 이성계, 정몽주] 아웃풋: [정도전, 이성계], [이성계, 정몽주], [정몽주, 정도전]
  8. 8. 러닝커브: 간단한 문제를 통한 자신감 -> 전투력 상승 모든 가능한 2인 페어 만들기 CSV파일 읽고 쓰기 라이브러리 임포트 및 사용법 익히기 타 프로그램이 읽을 수 있는 형태로 자료형 만들기 파이썬을 사용해서 데이터 분석하기
  9. 9. 러닝커브: 개인프로젝트 완성 http://www.slideshare.net/jdjmania/jdj-network-analysisvf
  10. 10. 배움과 실행: 더 무엇을 해야 할까- 개발자 형들의 업무를 조금만 가져와보자 슬라이드 작업 복잡한 데이터 시각화 데이터 프로세싱 및 분석 데이터 크롤링 개발자형들 나 간단한 Python D3.jsR Python 웹크롤링 인터랙티브 차트 만들기 뭔가 고도화된 분석 네이버 댓글 인스타그램 파싱
  11. 11. 배움과 실행: 더 무엇을 해야 할까- 뭔가 고도화된 분석 -> 개발문법을 넘어선 무언가 뭔가 고도화된 분석 • 좀 더 엄정한 통계 기반 데이터 분석을 하고 싶다 • 머신러닝이라는게 뜨고 있다던데 어떻게 하는걸까 • 미적분도 모르는데 머신러닝 들어도 되나? • 문자열 파싱은 할 줄 아는데 이 정도 수준으로 될까 됩니다 FAST CAMPUS 머신러닝 CAMP BY 강필성 교수님
  12. 12. 배움과 실행: 어떻게 써먹을까 다양한 알고리즘들 연관규칙분석 다중선형회귀분석 의사결정나무 로지스틱회귀 나이브 베이즈 계층적 군집화 k-means clustering 자기조직화지도 텍스트 마이닝 … 결국 input을 넣으면 output이 나온다 그렇다면 무엇을 할 수 있을까 => 개인 프로젝트 (여자친구가 가장 싫어하는 말)
  13. 13. 배움과 실행: 냉장고를 부탁해 (R + D3.js + 잉여력)
  14. 14. 배움과 실행: 냉장고를 부탁해 (R + D3.js + 잉여력) 공개된 데이터: • 게스트 냉장고 속 재료들 • 셰프가 선택한 재료들 • 셰프의 승패 어떤 문제를 풀 수 있을까(분석 가설): • 셰프들의 레시피는 특정한 재료 선택 규칙이 있다 -> 연관규칙분석 • A 셰프와 B 셰프는 재료에 대한 취향이 유사하다 -> 계층적군집화 • 게스트 C의 냉장고는 D의 냉장고와 비슷하다 -> 계층적군집화
  15. 15. 배움과 실행: 냉장고를 부탁해 (R + D3.js + 잉여력) • 게스트 C의 냉장고는 D의 냉장고와 비슷하다 -> 계층적 군집화 게스트 달걀 김치 배추 레드와인 양송이버섯 닭고기 … 문희준 1 0 1 0 0 0 … 사유리 0 1 0 0 1 1 … 박준형 0 0 0 0 1 0 … 지누 1 0 1 0 0 1 … 2) 냉장고 속 재료 개수만큼의 벡터차원에서 각 게스트(벡터)간의 거리를 구함 3) 가장 거리가 짧은 게스트끼리 묶어서 최종적으로 모두 묶일때까지 연산을 반복 4) 계층적 군집화 결과를 Dendrogram으로 시각화 1) 게스트의 냉장고 데이터를 매트릭스 형태의 데이터로 변환
  16. 16. 배움과 실행: 냉장고를 부탁해 (R + D3.js + 잉여력) • 게스트 C의 냉장고는 D의 냉장고와 비슷하다 -> 계층적 군집화 재료기준 군집화에 인적사항 기준 군집화를 대입 => 인적사항 구분과 유사하게 재료 군집화가 이루어짐
  17. 17. 배움과 실행: 비전공자(나)가 배우는 방식 알고리즘 및 활용 사례 정보 습득 동일한 형태의 다른 인풋 데이터로 코드 연습 알고리즘에 대한 이해 확대 + 코드 수정 원하는 목적에 맞게 활용 (개인 프로젝트) 수학적 / 프로그래밍적 이해 확대
  18. 18. 다가온 미래: 데이터 기반 / 자동화 반복적 노동이 기계로 대체되는 현실 우리는 무엇을 해야하는가
  19. 19. 다가온 미래: 1년 전 제 자신을 위한 간단한 조언 1. 주변의 간단한 문제부터 시작할 것 2. 작은 성취라도 꾸준히 기록할 것 (블로그) 3. 적절히 계획하고 적절히 충동적일 것 감사합니다 좋은 공부 소스: FASTCAMPUS / Khan Academy / Coursera / Udemy / Youtube

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