[완강 후기] 패스트캠퍼스 ‘세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화’
['세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화 강의 링크']
1. 강의 선택 이유
저는 보통 파이썬의 matplotlib으로 시각화를 하곤 했는데요.
간단하게 시각화해서 볼때는 괜찮은데,
조금 복잡하게 시각화를 하고자 하면 아래처럼 과도하게 코드가 길어지게 됐었습니다.
결과물도 그렇게까지 마음에 들지는 않았구요.
# 각 날짜별로 target과 control 그룹의 유저 수 계산
user_counts = merge_aud_connect_pivot.reset_index().groupby(['sdate', 'type']).size().unstack(fill_value=0)
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(user_counts.index, user_counts['target'], marker='o', label='Target', color='red')
plt.plot(user_counts.index, user_counts['control'], marker='o', label='Control', color='gray')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Number of Users')
plt.title('Target vs Control Number of login Users by Date', fontproperties=fontprop)
plt.legend()
date_format = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(date_format)
plt.xticks(user_counts.index, user_counts.index.strftime('%Y-%m-%d'), rotation=45, color='black')
highlight_dates = ['2020-11-21', '2020-11-22']
highlight_date_indices = [user_counts.index.get_loc(datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d')) for date in highlight_dates]
for index, date in enumerate(user_counts.index):
if index in highlight_date_indices:
plt.gca().get_xticklabels()[index].set_color('red')
target_count = user_counts.loc[date, 'target']
control_count = user_counts.loc[date, 'control']
if date == datetime.strptime('2020-11-22', '%Y-%m-%d'):
plt.text(date, target_count-20, f'{target_count}', ha='center', va='top', color='black')
else:
plt.text(date, target_count+10, f'{target_count}', ha='center', va='bottom', color='black')
plt.text(date, control_count-10, f'{control_count}', ha='center', va='top', color='black')
date = datetime.strptime('2020-11-19', '%Y-%m-%d')
plt.axvline(x=date2num(date), color='black', linestyle='--', linewidth=1)
plt.tight_layout()
plt.show()
그래서 항상 시각화 툴에 대한 고민을 했었는데,
마침 패스트캠퍼스에 제 고민을 해결해줄만한 강의가 있었습니다.
‘세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화’ 강의입니다.
아마 저와 같은 고민을 하신 분들이라면 위 설명을 보고 구매를 누르실 수도…?
(물론 ‘코딩 없이’는 아니고 파이썬이나 R과 연결하려면 코딩이 조금 필요합니다.)
(matplotlib보단 확실히 코딩이 ‘매우’ 짧습니다.)
저도 그래서 과감하게 구매를 했습니다.
2. 강의 개요
강의 시간은 15시간, 인트로 포함 총 18개의 챕터로 이루어져 있습니다.
챕터 1에서는 데이터 시각화 및 스토리텔링에 대한 강의로 시작을 하며,
그 이후 챕터부터 본격적으로 Tableau(태블로) Tool을 배우게 됩니다.
구체적으로는 데이터 시각화 기초 1시간, 태블로 기능 익히는 시간 7시간,
태블로 실전 6시간, 그 외 기능 및 포트폴리오 이야기 1시간 정도로 구성이 되어있습니다.
강의를 들으면서 아래처럼 실습을 해볼 수 있습니다.
강의를 완강하면 아래처럼 수강증도 줍니다.
3. 강의 후기
1. 어떤 사람들이 들으면 좋을까요?
이 강의는 전반적으로 태블로에 대한 강의로 이루어져 있습니다.
특히 처음 태블로를 사용하는 사람이라고 가정하고
태블로 홈페이지에 처음 가입한 사람에게 주어지는
Tableau Professional을 이용하여 강의가 진행되므로
처음 태블로를 배우시는 분들에게 적합합니다.
(Tableau Public으로도 가능은 한데 파일이 잘 안열릴 수 있으므로
Professional로 진행하는게 좋습니다.)
(만약 Tableau Professional 15일 평가판을 다 사용하셨다면… 방법을 찾아야합니다.)
태블로의 경우 BI Tool로 가장 유명하며 외국 및 우리나라를 포함 많은 기업에서 사용 중이고
DA 채용시 태블로 사용이 가능한 사람을 우대하므로,
DA에 관심이 있거나 처음 태블로를 사용하는 분들에게 이 강의가 적합하다고 생각합니다.
2. 혹시 강의에 단점이 있나요?
음…
저는 원체 손이 좀 느린 편인데,
강사님은 손이 상당히 빠르십니다.(부럽…)
그래서 강의를 듣다보면 강사님이 휙휙 지나가시는 부분이 있는데,
저는 그 전이나 전전 단계에서 머무르고 있기 때문에…
혹시 강사님 강의를 따라가면서 실습하시는걸 좋아하는 분들이라면,
강의 속도를 0.8배로 낮춰서 듣는걸 추천드립니다.
아니면 뒤로 돌아가서 천천히 따라가셔도 됩니다. 인강의 장점이 이거니까요.
그 외에는 아주 좋은 강의라고 생각합니다.
3. 이 강의를 듣고나서 후속으로 들을만한 강의가 있을까요?
저는 이 강의를 듣고나서 ‘세계 3등에게 배우는 13개 데이터 분석 프로젝트’ 강의를 듣고 있는데요.
데이터 시각화가 중요하긴 하지만,
데이터 시각화도 결국은 잘 전처리된 데이터가 들어가야 효과가 있습니다.
(Garbage in Garbage out은 데이터 분야 사람에게는 뗄레야 뗄 수 없는…)
‘세계 3등에게 배우는 13개 데이터 분석 프로젝트’ 강의는,
데이터 탐색 및 전처리 분야에 대해 잘 알려주는 아주 훌륭한 강의라고 생각합니다.
현업에서 어떠한 방식으로 데이터를 다루고 시각화하는지에 대해 잘 알려주며,
최근에 나온 강의라 데이터 분석 분야 트렌드도 따라 갈 수 있습니다.
링크를 걸어드릴테니 관심 있으신 분들은 시각화 강의를 듣고 후속으로 들으시길 추천합니다.
[‘세계 3등에게 배우는 13개 데이터분석 프로젝트 강의 링크’]
저도 열심히 듣고 있습니다…!
4. 강의 후기
원래 파이썬으로 시각화를 했었는데,
이젠 태블로로 접근을 먼저하게 됐습니다.
그리고 Tableau Public 커뮤니티에 참여하며 다른 사람이 한 시각화를 따라해보고
그것을 제 프로젝트에 적용할 수 있게 됐다는 것도 큰 장점인 것 같습니다.
(이렇게 포폴이 또 쌓여갑니다😃)
향후에는 강사님이 운영하시는 비저블 4기에도 지원해보려고 합니다.
그만큼 잘 가르치십니다.
혹시 2024년을 대비해서 자기계발을 하시거나,
혹은 DA 직무를 준비하시는 분들이라면 한 번 강의를 들어보는건 어떨까요?
해당 강의를 통해 2024년을 기분 좋게 시작할 수 있으실거라고 생각합니다.
‘본 게시물은 패스트캠퍼스 수강 후기 이벤트 참여를 위해 작성되었습니다’
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