안녕하세요. 데이터를 재미있고 가치있게 배울수 있는 교육 컨텐츠를 만드는 데이터 리차드입니다. 링크드인(LinkedIn)에는 한국 뿐만 아니라 글로벌하게 활동하는 다양한 교육 크리에이터들이 있습니다. 그중 스스로를 Data Nerd (데이터 너드) 라고 부르는 데이터 크리에이터, Luke Barousse는 데이터 분석가가 되고 싶어하는 너드들을 위해 어떤 스킬을 갖추어야 할지를 소프트웨어로 구현했습니다. 아래는 그가 만든 https://datanerd.tech/ 이라는 웹사이트로 Google Search와 SerpApi, 그리고 Streamlit으로 만들어져 있습니다. 전세계의 채용 공고에 나오는 스킬들을 API로 수집하여 직업 타이틀과 국가마다 어떤 데이터 스킬이 가장 많이 사용되는지를 직관적으로 볼수 있습니다. 현재 한국에서 데이터 분석가로 취업하기 위해서는 파이썬이 42.3%

안녕하세요. 데이터를 더 재미있고 가치있게 배울수 있도록 데이터 교육 컨텐츠를 만드는 크리에이터, 데이터 리차드입니다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 데이터 사이언스(Data Science)의 근간이 되는 개념으로 결과를 예측하기 위해 데이터 세트에서 패턴 및 상관 관계를 찾아내는 프로세스를 의미합니다. 그중 가장 보편적으로 사용하는 방법이 바로 CRISP-DM인데요. CRISP-DM 이라고 부르는 데이터 마이닝 산업 표준 프로세스(Cross-industry standard process for data mining)는 비즈니스 에너레틱 (BA) 에서 사용하는 가장 핵심적인 개념으로 비즈니스 이해 → 데이터 이해 → 데이터 준비 → 모델링 → 평가 및 배포 순으로 데이터 마이닝 (Data Mining)을 진행합니다. CRISP-DM 에 따르면 데이터 마이닝은 비즈니스가 가진 문제를 이해하고 문제와 관련된 데이터를 이해한뒤 데이터를 모델링에 알맞게 변형하고 준비하여 데이터가 문제를 해결할수 있도록 모델링한 뒤 마지막으로 모델이 문제를 실제로 해결하는지를 평가하고 실제로 사용하는 것 입니다.