2021-2 "쉽게 배우는" R 데이터분석(경영학부_3학년)
- 작성자최해원
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1. 프로그램 소개
2021년도 겨울방학에 진행된 '쉽게 배우는 R 데이터분석' 프로그램은 산학연계 비교과프로그램으로, 총 3회차로 나누어져 각각 텍스트마이닝, 머신러닝과 앞의 두 가지를 종합적으로 실습해보는 시간으로 이루어져 있습니다. 모든 프로그램은 R 관련 베스트 셀러 "Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석"의 저자인 김영우 강사님의 zoom을 활용한 직강으로 진행되고, 경영학부의 오중산 교수님도 함께 참여하십니다. R을 활용한 데이터 분석에 관심 있는 학생을 대상으로 하되 R을 다루어 보았거나 관련 기본지식이 있으면 수강하는데 수월합니다. 만약 그렇지 않아도 프로그램에서 R 기초교육 학습자료를 제공해주니 수강 전에 학습한 후 참여하면 도움이 됩니다.
프로그램에 참여하면서 기본적인 데이터 전처리 과정과 텍스트에 사용된 단어를 여러 가지 단위로 분석하는 텍스트 마이닝, 테스트 데이터를 바탕으로 예측 변수에 대한 결과인 목표 변수를 예측하는 모델을 만드는 머신 러닝 등 데이터를 활용할 수 있게 전처리하는 과정부터 이를 활용해 인사이트를 얻어내는 것까지 배울 수 있었습니다. 매 회차가 시작될 때마다 간단한 퀴즈를 통해 수강생들의 수준을 파악하여 충분히 이해할 수 있을 만한 속도로 수업을 천천히 진행하셨습니다. 또 한 단계 한 단계 진행할 때마다 못 따라오는 수강생은 없는지 파악하고 필요한 도움을 주셔서 컴퓨터 실습수업의 한계를 커버해주셨습니다.
2. 프로그램 참여동기
2021년도 2학기 재학 중에 오중산 교수님의 경영 데이터 분석 2 수업을 수강하면서 데이터 분석에 대한 관심이 생겼습니다. 막연히 개인의 판단하에 기업의 프로젝트를 진행하는 것은 리스크가 있는 반면 빅데이터를 활용한 분석 인사이트를 통해 일을 진행하는 것은 훨씬 신뢰성 있고 리스크가 적다고 생각했습니다. 특히나 개인적으로 관심이 있었지만 교내 수업에서 다루지 않은 텍스트 마이닝 중 감정 분석에 대해 다룬다는 커리큘럼이 마음에 들었습니다. 게다가 최근 취업 시장에서도 데이터를 활용하여 성과를 내는 역량이 중요시되는 트렌드에 적합한 프로그램이라고 판단했습니다. 그리하여 교내 수업에서 배운 부분을 복습하고 수업에서 다루지 않은 부분을 배울 수 있다는 기대감으로 참여를 신청하게 되었습니다.
3. 프로그램 참여 후 도움이 된 점(전공능력, 교과 외 역량 , 진로 및 적성 탐색, 취업 준비 등)
먼저 평소 관심 있었던 텍스트 마이닝에 대해 배울 수 있어 좋았습니다. 단순히 하나의 텍스트를 분석하는 것부터 두 개 이상의 텍스트를 비교 분석하고 나아가 감정 분석까지 할 수 있음을 알려주셨습니다. 또한 텍스트를 분석하는 과정에서 인간이 최종적으로 기대하는 결과물을 기계에서 끌어내기 위해서 어떤 식으로 접근해야 하는지, 어떤 함수와 기능을 써야 하는지 컴퓨터의 논리를 조금 더 이해하게 되었습니다. 머신 러닝 프로그램에서는 컴퓨터가 미래를 예측하게 되는 전반적인 과정에 대해 이해할 수 있었습니다. 특히 교재와 예시 파일을 공유해주셔서 언제라도 복습할 수 있는 점이 좋았습니다.
취업 준비 측면에서는 프로그램을 다룰 줄 아는 능력보다 무엇을 분석해서 어떤 인사이트를 도출할지가 중요하다는 말씀이 와닿았습니다. 데이터 분석을 활용한 마케팅 직무를 희망하는데 마음이 급해서 어떤 프로그램을 다루는 게 취업에 도움이 될지만 생각하고 있었는데, 실무적으로는 분석 결과를 바탕으로 어떤 이야기를 하고 싶은지가 더욱 중요하다는 걸 깨닫게 되었습니다. 앞으로는 본인만의 주장, 이야기가 담긴 데이터 분석에 노력을 기울일 것입니다. 이런 다짐을 바탕으로 개인 블로그 통계 수치와 글 내용을 분석해 어떤 내용이 좋은 내용인지, 조회 수가 잘 나오는지 등 개인적인 데이터 분석 프로젝트를 계획 중입니다.
4. 프로그램을 참여하면서 느낀 점, 제안 점 등
zoom과 slack을 이용한 수업이 수강생들 입장에서 질문하기에도 좋고 파일을 공유하기에도 좋다고 느껴졌습니다. 따라서 교내에서 진행하는 컴퓨터 실습수업도 이런 식으로 진행하면 수업의 질이 올라갈 것 같습니다. 또한 코딩을 하는 실습수업인 만큼 코딩을 복사하고 붙여넣는데 최적화된 교재 파일을 사용하면 학생들이 수업을 따라가는 데 도움이 될 것 같습니다.
프로그램에 대해서는 다루는 내용이 많아 강의를 압축적으로 진행하신 것은 이해하나, 조금 더 날짜를 나눠서 하루에 듣는 수업 시간이 조금 더 짧게 편성되면 그 시간 동안 집중하기가 더 쉬울 것 같습니다.
5. 프로그램 추천 이유 해시태그로 표현하기(#신입생추천 #자기개발 등)
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