추천도서 데이터 분석가 2개월후

2개월 동안 Python, SQL, BigQuery, Looker, Notion, GitHub 등을 학습하고, 팀 프로젝트를 통해 Kaggle 데이터를 활용하여 데이터 클리닝, 결측치, 이상치 처리 후 분석에 필요한 컬럼 및 시각화 분석후 발표 및 보고서 작성 경험후 추천 책 입니다.

1. 세상에서 가장 쉬운 통계학 입문 (난이도: ★☆☆☆☆)
   • 복잡한 공식과 기호를 사용하지 않고, 사칙연산과 제곱, 루트 등 중학교 기초수학만으로 통계학의 기초를 확실히 다질 수 있도록 돕는 입문서입니다.
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2. 누워서 읽는 통계학 (난이도: ★★☆☆☆)
   • 다양한 도식화와 수학적 접근의 최소화를 통해 통계학의 기본 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 구성된 책입니다.
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2단계: 데이터 분석 실무 적용 (중급)

1. A/B 테스트 (난이도: ★★★☆☆)
   • A/B 테스트의 개념과 실전 활용법을 배울 수 있으며, 실험 설계와 검정을 통해 확률과 분포 개념을 실제 적용하는 방법을 익힐 수 있습니다.
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2. 실리콘밸리의 실험실 (난이도: ★★★☆☆)
   • 실리콘밸리 기업들이 데이터를 활용해 실험을 진행하는 방법을 설명하며, 데이터 분석가가 실제 기업에서 데이터를 활용하는 방식을 이해할 수 있습니다.
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3. 데이터 분석가의 숫자 유감 (난이도: ★★★☆☆)
   • 숫자의 의미를 올바르게 해석하는 능력을 기르기 위한 책으로, 데이터를 분석할 때 실수할 수 있는 점들을 짚어줍니다.
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3단계: 데이터 시각화 및 실전 활용 (중급)

1. 대시보드 설계와 데이터 시각화 (난이도: ★★★★☆)
   • 데이터 시각화 및 대시보드 설계 원칙을 설명하며, 데이터 분석 결과를 효과적으로 전달하는 방법을 학습할 수 있습니다.
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2. 월스트리트저널 인포그래픽 가이드 (난이도: ★★★★☆)
   • 효과적인 데이터 시각화를 위한 디자인 원칙을 제공하며, 직관적으로 데이터를 전달하는 방법을 배울 수 있습니다.
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4단계: 데이터 엔지니어링 및 인과추론 (고급)9.데이터 분석을 위한 SQL 레시피 (난이도: ★★★★☆)
   1. 데이터 분석을 위한 SQL 레시피 (난이도: ★★★★☆) 
데이터 분석에 필수적인 SQL 활용법을 학습할 수 있으며, 데이터 사이언티스트로 나아가기 위한 기초적인 데이터 엔지니어링 개념을 포함하고 있습니다. [교보문고 링크]

  2. 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 (난이도: ★★★★★)

• 인과추론 개념과 실무 적용 방법을 파이썬으로 학습하며, 단순 상관관계 분석을 넘어 인과관계를 분석하는 능력을 기를 수 있습니다.
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5단계: 데이터 사이언티스트로 발전 (고급)

SMALL

1. 빅데이터를 지탱하는 기술 (난이도: ★★★★★)
   • 데이터 저장, 처리, 분석을 위한 기술적 기반을 학습하며, 데이터 사이언티스트로서 알아야 할 데이터 엔지니어링 개념을 포함하고 있습니다.
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2. 프로젝트 성패를 결정짓는 데이터 모델링 이야기 (난이도: ★★★★★)
   • 데이터 모델링의 중요성과 실무 적용 사례를 설명하며, 효과적인 데이터 모델을 설계하는 능력을 기를 수 있습니다.
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3. 데이터 중심 애플리케이션 설계 (난이도: ★★★★★)
   • 대규모 데이터 시스템 설계와 관리 방법론을 학습하며, 데이터 사이언티스트로서 한 단계 더 성장하기 위한 필수 개념을 포함하고 있습니다.
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[이미지출처 : 교보문고 사이트]

• 목표: 데이터 중심 시스템 설계 및 고급 데이터 모델링 학습
• 목표: 데이터 모델링과 인과추론을 통해 깊이 있는 분석 수행
• 목표: 분석한 데이터를 효과적으로 전달하는 시각화 기법 학습
• 목표: 데이터 분석을 위한 실전 스킬 습득

데이터로 가치를 만드는 Steven, Follow on LinkedIn