[Study] Google Data Analytics Certificate Module 1

데이터 분석가들이 어떻게 데이터에서 결정까지 도달하게 되는지는 분석가마다 천차만별이다.

그러나 공통적으로 공유하는 기본 구조는 존재한다.

 

구글의 학습 코스인 Coursera에 따르면,

다음 6가지 단계로 진행된다.

 

1. Ask: business challenge, objective, or question
2. Prepare: data generation, collection, storage, and data management
3. Process: data cleaning and data integrity
4. Analyze: data exploration, visualization, and analysis
5. Share: communicating and interpreting results 
6. Act: putting insights to work to solve the problem

 

구글에서 강조하는 건 1번과 2번이다.

interested in discovering and asking questions; data has to be prepared before it can be analyzed and used; and then findings should be shared and acted on.

 

문제를 발견하고 질문하는 것에 흥미를 가져야 하며, 

분석하거나 사용하기 전에 데이터가 먼저 준비되어야 한다.

그리고 분석을 통해 얻은 인사이트는 반드시 공유되고, 실행에 옮겨져야 한다.

 

 

Data analysis

The collection, transformation, and organization of data in order to draw conclusions, make predictions, and drive informed decision-making. 

 

Data analytics

The science of data

 

링크드인 프로필을 업데이트 하면서 'data analysis'와 'data analytics'의 차이점에 별 의미를 두지 않고 후자를 사용했는데, 강의를 듣고 나서 후다닥 수정했다. 

 

전반적으로 코세라 강의가 간결하고 분명해서 이해가 쉽다.

(영어 공부는 덤!)

 

캠프 내내 '분석보단 해결하고자 하는 문제를 정의'하는 것에 초점을 맞추려고 노력했는데, 

다행히 이 코스 또한 그런 부분을 강조하고 있는 것 같아서 좋았다. 

 

내 첫번째 개인 프로젝트에서 이 강의가 강조하는 문제 정의, 데이터 준비 단계에 집중해보려고 한다.