일과 병행하며 ADsP 자격증을 독학으로 준비하고 있어요. 데이터 자격증은 데이터 분석 전문가로 성장하는 데 큰 도움이 되기 때문에, 저처럼 adsp 독학으로 자격증을 준비하는 분들께 유익한 정보를 제공하고자 합니다. 이번 글에서는 ADsP 자격증 제2과목인 "데이터 분석 기획"에 대해 요약해 보겠습니다.
ADsP 자격증의 제2과목 데이터 분석 기획은 데이터 분석을 위한 중요한 기초를 제공합니다. 데이터 자격증을 통해 데이터의 중요성과 분석 방법론을 이해하고, 실무에서 이를 효과적으로 활용할 수 있는 능력을 키울 수 있습니다. adsp 독학으로 자격증을 준비하는 분들도 체계적인 학습과 반복적인 연습을 통해 성공적으로 자격증을 취득할 수 있을 것입니다.
ADsP 제2과목: 데이터 분석 기획
1. 분석 기획의 특징
데이터 분석 기획은 실제 분석을 수행하기 전에 분석 과제를 정의하고, 원하는 결과를 도출할 수 있도록 사전에 계획하는 일련의 작업을 의미합니다. 데이터 사이언티스트로서 필요한 역량에는 수학/통계학적 지식, 정보기술(IT) 기술, 비즈니스 이해 및 전문성이 포함됩니다.
- 분석 기획의 주요 요소: 데이터(Data), 분석 모델(Analytics Model), 분석가(Analyst).
- 분석 기획의 구분: 단기적으로는 분석 과제 발굴, 중장기적으로는 분석 마스터플랜 수립이 있습니다.
2. 분석 주제와 방법
분석 주제는 분석의 대상(What)과 분석 방법(How)에 따라 네 가지로 분류됩니다:
- What Known/How Known: 문제와 방법이 모두 알려진 경우, 최적화를 통해 개선을 도모합니다.
- What Known/How Un-Known: 문제는 알지만 방법을 모를 때, 솔루션을 찾아내는 방식으로 접근합니다.
- What Un-Known/How Known: 문제는 모르지만 방법을 아는 경우, 기존 방법을 활용해 통찰을 도출합니다.
- What Un-Known/How Un-Known: 문제와 방법 모두 모를 때, 발견을 통해 새로운 지식을 창출합니다.
3. 분석 기획 시 고려사항
- 가용 데이터 고려: 데이터 확보와 데이터 유형 분석이 중요합니다. 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터로 나눌 수 있습니다.
- 활용방안 탐색: 기존 유사 분석 시나리오나 솔루션을 최대한 활용해야 합니다.
- 장애요소 사전 계획: 분석 과제 수행을 위한 잠재적 장애요소를 사전에 계획합니다.
4. 분석 방법론
데이터 분석을 위한 다양한 방법론이 존재합니다. 주요 방법론에는 KDD(Knowledge Discovery in Databases), CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining), 빅데이터 분석 방법론이 있습니다.
- KDD 방법론: 데이터 셋 선택, 데이터 전처리, 데이터 변환, 데이터 마이닝, 데이터 마이닝 결과 평가로 구성됩니다.
- CRISP-DM 방법론: 업무 이해, 데이터 이해, 데이터 준비, 모델링, 평가, 전개의 6단계로 구성됩니다.
- 빅데이터 분석 방법론: 분석 기획, 데이터 준비, 데이터 분석, 시스템 구현, 평가 및 전개 단계로 나뉩니다.
5. 상향식 및 하향식 접근법
- 하향식 접근법(Top-Down Approach): 문제를 정의하고 이를 체계적으로 해결하는 방식입니다. 문제 탐색, 문제 정의, 해결 방안 탐색, 타당성 검토 단계로 이루어집니다.
- 상향식 접근법(Bottom-Up Approach): 데이터를 기반으로 문제를 재정의하고 해결 방안을 탐색하는 방식입니다. 데이터의 연관성과 유사성을 중심으로 접근하며, 시행착오를 통한 문제 해결을 강조합니다.
6. 분석 프로젝트 관리
분석 프로젝트는 전반적인 관리가 중요합니다. 범위, 일정, 품질, 리스크, 의사소통 외에도 데이터의 양(Data Size), 데이터 복잡성(Data Complexity), 속도(Speed), 분석 복잡도(Analytic Complexity), 정확도(Accuracy)와 정밀도(Precision)를 고려해야 합니다.
ADsP 자격증은 데이터 분석 전문가로서의 커리어를 쌓는 데 중요한 역할을 하며, 이 글이 여러분의 학습에 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 자격증을 통해 더 나은 미래를 준비하세요!
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