[성동2기 전Z전능 데이터 분석가] 0531

 

 

 

기초 통계지식 학습 4일차

❇️ 오늘 배운 내용 
1. 자기주도적 태도 
2. 팀 빌딩 진행
3. 디자인 스프린트

 

 

주요 개념

 

 

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오전 강의 

 

 

ㄹㄹ

 

내 아이디어는 설문조사로 안나오는 거야! 

그럼 일단 관찰법을 해보셈. 

 

처음 주제를 선택했을 때 관찰법이 생각보다 효과적일 수도 있음. 

 

 

 

누가봐도 유의미한 결과를 못 뽑는다 하더라도, 배운 걸로 결과를 내보는 경험을 할 수 있고, 어떤 툴을 더 공부해야 할지도 알게 됨. 

지금 우리 목적은 데이터 수집임. 예시로 보여주는 것만큼 유의미한 인사이트를 못 뽑아내어도 마찬가지. 

설문조사 어떻게 해야할지 아직도 모르겠으면 기초적인 데이터를 아직 못 뽑아서 그럼. 

 

 

 

피처 특징

 

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| AI와 머신러닝 개념 및 주요 분석 기법

요약

 

• 프로덕트 선정

 

 

인간의 뇌를 따라하는 건 어려움. 

인공지능 안에 여러 기법이 있었는데 머신러닝, 그 안에서 딥러닝이 최고로 괜찮다고 판정남. 

 

우리는 고양이랑 강아지를 구분할때 

종류가 다르거나 배경이 달라도 잘 구분함. 

 

컴퓨터는 바보라서 하나하나 설명해줘야 됨. 

일단 배경은 신경쓰지마~ 

귀가 저러면 고양이야~ 어쩌고 해야 함 

인간은 직관적으로 아는 게 있는데(직관의 원리란...?) 컴터는 그런 게 없어서 많이 학습시켜야 함. 

하나하나 다 알려주기보다는 

규칙을 만들고 스스로 판단하게 하고 

그 판단결과 가금 혼쭐 내고 그러는 게 더 효율적. 

 

 

머릿속엔 있는데 설문지로 못담겠어 ㅠ 

정상. 

내가 너무 똑똑해서 설문지가 못담는 거임 ㅋㅋ 

 

 

 

컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 게 정형 데이터

 

 

우리나라의 전체 여성이 모집단이라면 

내가 정한 30대 여성 30명이 샘플=표본인 거임. 

 

 

머신러닝 진짜 어려운데 

딥러닝 모델이 나오면서 데이터만 돌려도 되게 된 거임. 매우 혁신적 

 

 

 

 

딥러닝은 데이터 30개~50개로는 안됨! 

 

 

 

단적으로 말하자면 어떤 주제여도 데이터 분석은 가능함. 데이터가 모이기만 한다면. 

데이터가 모여야 어떤 식으로 분석해야 할지 감이 오는데... 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

이산적이다 = 딱 떨어진다 

데이터가 이산적으로 분류될 경우 분류학습을 시킬 수 있음 

 

 

태그를 달아줌 

 

 

컴퓨터가 알아서 학습하게금 하는 거. 

태그만 안달지 중간중간에 3개로 나눠볼래? 이러면서 테스트하고 분석가가 개입은 해야 됨. 

사전에 군집을 몇개로 묶을 것인지 결정해야 결과가 잘 나옴. 세팅하는 사람의 역량이 따라 결과가 왔다갔

여기 기법들 많이는 안씀. 군집화는 좀 씀. 

데이터가 너무 많아서 엑셀 정리 힘들 거 같을 때 쓰는 것이 바로~ 이런 기법들! 

 

고차원 데이터를 축소하는 거인데 

특징이 너무 많으니까 특징별로 잘 나뉜건지 파악이 어려움. 

여잔데 20대고 뭐하고 어쩌고 저쩌고 하는 사람들... 이러면 특징이 너무 많아서 비교하고 파악하기 어려워지니까 

차원을 축소하는 걸 도와주는 기법인 거임 

 

 

 

그럼 비지도학습은 분류만 할 수 있나요?

딥러닝과 머신러닝(비지도 학습)의 차이가 뭔가요? 그 전에 피쳐 엔지니어링 부분이 차이라고 하셨는데 비지도 학습에서 피쳐 엔지니어링이 부분이 어떤 것인지 예시를 들을 수 있을까요?

 

딥러닝은 데이터만 겁나 때려넣고 기다리면 결과 뜸. 

비지도 학습은 피쳐 엔지니어링은 내가 해야 됨. 피쳐를 늘려보자, 이렇게 분류해보자 이러면서 연구해야 함. 

 

 

머신러닝할 때도 데이터 수집과 전처리가 80%임. 

 

 

 

 

 

 

 

 

그럼 기업 입장에서는 딥러닝을 사용해서 얻을 수 있는 유의미한 결과가 있나요? 머신러닝은 알겠는데 딥러닝을 사용한 서비스를 할 경우 어떻게 유의미한 결과를 얻어내는지 궁금합니다

 

용도가 다름. 

 

데이터 분석가 > 사고력, 비즈니스 인사이트 중시하겠다~ 

통계 전공을 뽑겠다 > 엔지니어링을 중시하겟다 

이런 느낌으로. 

 

데이터 분석가도 그럼 지도학습, 비지도학습(군집화) 알고리즘을 만들 수 있어야 하나요? 아니면 알고리즘이 공개가 되어 있고, 그걸 사용할 수 있는 정도면 되나요?

공개되어있음. 만들진 않음. 

이런 게 있다는 걸 알고 흐름을 분석하면 됨. 

그 알고리즘을 왜 쓰는지. 

 

채용 자격사항에 보면 툴을 사용해본 경험이 있는 사람을 원한다고 하는데 이럴 때는 어떻게 설명해야 할까요? 

우리 과정에서 써본 파이썬 이런 거 써봤다고 하면 됨. 

엔지니어링을 잘하는 사람을 원하는지랑은 구분해야 함. 

 

 

변수가 많은 데이터의 경우도 어떻게 세팅하는지에 따라 유의미한 결과를 볼 수 있을까요? 예를 들어 개인이 기업의 주가 예측 모델을 만들어서 해당 기업의 주식을 언제 사야 하는지 같은 일을 할 때, 주식 시장의 경우 너무 많은 변수가 있어서 아무리 세팅을 잘 하려고해도 예측이 힘들 것 같다는 생각이 듭니다.

의사결정자가 변수 하나하나 고려하면 빡세니까 

딥러닝 차근차근 변수 조금씩 넣어서 돌려보고 그렇게 파악하는 게 빠름. 

 

데이터는 판단을 돕는 도구지, 답을 알려줘봤자 어차피 의사결정자가 그대로 하지도 않음. 그걸로 다시 판단하지. 

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• 프로덕트 선정

 

 

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오후 강의 

| 선배와의 만남 - 좌충우돌 직무 선택 이야기

요약

 

 

• 프로덕트 선정

 

컴공 가셨는데 영문 타자가 느려서 코딩 따라가기 힘들었다고 함. 

자연히 전공 흥미 떨어져서 과외, 부전공 등을 하면서 지내셨음. 

 

그러다 창업하고 싶은 생각이 들면서 

일단 해외 인턴을 지내봄. 

 

 

 

근데 결국 시장이 원하는 쪽으로 전공을 살려서 취직하게 됨. 

근데 거기서 다양한 일을 하게 되었음. 

기획, db 만지기, 개발자 없어서 개발도 하기, 플젝 pm 하기 등 

그때 당시에는 회사에서 버려진 팀이었다 했는데 그래도 큰 경험이 되었음. 

 

 

 

처음에는 다양한 걸 하면서 배우는 재미가 있었지만 매너리즘 생김 

그러다 대학원을 감 

 

일하면서 배운 업무들을 쫙 다시 정리해봤을 때 

드디어 시장이 원하는 일과 좋아하는 일 사이에 공통점이 생김. 

 

근데 다시 생각해보니 내가 좋아고 잘하는 일이 데이터 분석 쪽인겨 

대학원도 마침 그쪽으로 가고! 

나라에서 창업하는 거 지원해주니까 연구에 흥미 별로 없기도 해서 바로 창업하심 

 

 

기질: 낙천적인 욕심쟁이 

다양한 걸 하게 된 원동력: 전공 안좋아하니까 좋아하는 일 찾아다니려고 

 

 

 

기분 다운 될 때의 루틴: 좋아하느 식당 가고 편맥하고 목욕탕 가고... 

 

 

다양한 직무를 배우고 할 수 있었던 비결이 무엇인가요???!? 

다재다능 멀티 플레이어이신 점이 부럽습니다.

 

새로운 걸 배우는 과정에서 잘 안익혀지거나

흥미 떨어지는 등의 이유로 힘들으셨던 적 없으신가요? 

다양한 직무를 배울 수 있었던 비결이 궁금합니다. 

 

낙천적인 욕심쟁이라는 기질과 좋아하는 걸 찾겠다는 목표가 있으셨지만,

그 과정에서 예를 들어 직무마다 배워야 하는 툴이 있고, 조사해야 하는 정보도 있을텐데 

툴 익히는데 시간이 많이 들거나 정보가 잘안나와서 답답한 등의 어려움이 있을텐데요. 

 

혹시 위험 회피 기질과 신경성(부정적인 감정을 잘 느끼는 정도)이 낮으셔서 그런 것일까요? 

 

위험 회피 성향이 낮은 사람 특징: 낙관적, 도전을 두려워하지 않음, 위험 상황에서도 크게 스트레스 안받고 침착 
(반대로 성향이 높으면 조심스럽고 신중한 성격)

 

 

 

현대에서 그렇게 다양한 업무를 하게 될 때 역량의 한계를 느끼신 적은 없나요? 
혹시 느끼셨다면 그 역량의 한계를 어떻게 극복하셨나요?
(팀이나 회사에 민폐가 되면 안된다는 압박에 시달리는 사람으로서 궁금합니다)

 

 

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기분 다운 될 때 좋아하는 걸 하신다고 하셨다고 하셧는데, 힘들 때마다 그런 방식으로 해결하시나요? 아니면 좋아하는 활동으로 해결할 수 있는 어려움과 다른 방식으로 해결하는 어려움이 따로 있으신가요?

저 같은 경우는 
근본적인 원인이 해결되지 않거나 마음을 고쳐먹지 않으면 기분전환이 잘안되는 편입니다. 

저도 좋아하는 활동을 기분 전환용으로 활용하고 싶어서 여쭤봅니다! 

 

기분 다운이 잘안되는 편. 1년에 1~2번? 

남눈치도 잘 안보고 

 

그럼 좋아하는 활동을 하고 나면 근본원인을 해결할 용기가 다시 충전되는 그런 느낌인가요?

좋아할 때는 몰입해서 하기 때문에 리프레시가 됨 

ㄷ른 사람 만나서 얘기도 하고 그러다 보면 

땅굴 안파게 되고 파고들면서 다른 시각으로 고민하게 될 수 있어짐 

 

 

특별히 좋아하는 일이 없다고 하셨는데, 어떻게 취미 부자이신가요.... 

적성보다 취미를 찾는게 더 어렵게 느껴지는 1인으로써 매우 부럽습니다.. 

다양한 취미가 업무의 아웃풋으로도 나오실때가 있나요? 

가끔은 취미가 지금 나에게 과분한 사치아닌가? 생각이 들때가 있어서요.

 

노는건 완전 좋아함 

일을 잘 안좋아해서 문제였음. 

성공하고 싶고 돈도 많이 벌고 싶어서 좋아하는 일을 찾는 것. 

 

취미, 부캐 활동이 업무 만족에 도움되었던... 

 

 

낙천의 근원은 어디서 삶의 만족에서 나오는건가요?

 

 

새로운 일을 많이 하셨는데 시작하기 전 마음가짐이 어떠신지 궁금해요. 

오래 다른 일을 하다가 새롭게 움직이려니 몸이 많이 무거워졌음을 느낍니다.

항상 시장이 원하는 일 안에서 놀았기 때문에 큰 걱정은 안한 거 같다. 

리스크를 관리하여 실패에도 다시 일어선 경험이 쌓여있어서 그렇다. 

 

 

 

• 프로덕트 선정

 

 

ㅀㅎ

 

 

 

 

 

 

 

 

ㅇㅀㅇ

 

 

 

 

| 개인 경험 정리 - 이력서, 자소서 용

요약 생략?

 

 

 

• 프로덕트 선정

 

• 프로덕트 선정

 

• 프로덕트 선정

 

• 프로덕트 선정

 

 

• 프로덕트 선정

 

• 프로덕트 선정

 

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여담

 

 

 

 

 

 

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[회고]

 

 

내가 질문을 너무 많이 하는 것을 사람들이 민폐라고 생각하면 어떡하지? 

 

나는 어떤 교육을 듣든 질문을 많이 하는 편이다. 

학교 다닐 때도, 저번 부트캠프에서도, 단기성 강의를 들어도... 독서모임이거나 글쓰기 클럽이어도... 

심지어 기본적인 대화 방식마저도... 

 

왜냐하면, 그게 우리 모두에게 이롭다고 여겼기 때문이다. 

최대한 많은 정보와 관점이 유통되면 생각하는 폭이 넓어질 수 있으니. 

 

강사님이 말하는 강의 내용이 A, B, C(어떤 큰 결)라면 

질문으로 A-1, B-1, B-3(그 안의 세부사항과 잔가지), D를 찝어주는 것이다. 

단순 확인용 질문이어도 정보의 정확성을 높여준다는 차원에서 유의미하다. 

정확한 정보를, 폭넓게 알아야 제대로 이해한 것이기 때문에... 

 

나 개인에게도 그런 건 확실히 도움된다. 

강의 들을 당시에는 강의 내용만으로 이해를 햇다고 생각하지만 

나중에 보면 완전히 이해했단 느낌이 안들 수 있기 때문이다. 

 

그렇기에 내 질문 뿐 아닌 다른 사람의 질문과 그 답변도 매번 기록해왔었다. 

저번 부트캠프 TIL에서도, 지금도.... 

 

 

그런데 내 질문이 반드시 좋은 질문만은 아니다. 

다른 사람들이 반드시 내 가치관에 동의하리란 보장은 없다. 

그렇기에, (가끔 좋은 질문을 한다해도 아무래도 늘 그럴 순 없으니)

무난하거나 단순 확인 목적인 질문을 무수히 뽑아내는 나에게, 사람들은 질려할 수도 있다. 

 

왜 혼자 저렇게 나대? 

쟤는 수업 내용을 이해못하나? 혼자 생각 좀 해보지... 

저게 저렇게 궁금한가? 

나대고 싶어서 질문 막 짜내서 하는 거 아니야?

 

 

아무도 이렇게 말하진 않았지만 

혼자 그런 걱정을 잠재의식 속에 두고 있다. 

 

이런 부정적인 가능성을 모르는 것도, 우려하지 않는 것도 아니면서 

그럼에도 불구하고 나대고 마는 내 행동은 정말이지 모순적이다. 

 

 

나는 사소한 오류를 자꾸 범하고 마는데 

 

 

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