AI 요약관련 정보

• 데이터 분석의 핵심은 수학 및 통계 지식에 대한 견고한 이해이며, 평균, 중앙값, 표준편차, 확률, 가설 검증과 같은 기본 개념을 숙달하는 것이 중요합니다. 🧮
• 엑셀은 데이터 분석에 필수적인 도구이며, 함수, 피벗 테이블, 차트 활용 방법을 숙지해야 합니다. 📊
• SQL은 데이터베이스 관리 및 쿼리에 핵심적인 언어로, 데이터 접근, 조직, 분석 쿼리 작성을 배워야 합니다. 🗃️
• 파이썬은 데이터 분석 분야에서 널리 사용되는 언어로, pandas, seaborn과 같은 라이브러리와 함께 기본 문법을 익히는 것이 중요합니다. 🐍
• 데이터 수집 및 정제, 시각화 및 기계 학습 기초를 다지는 것도 중요한 역할을 합니다. 📈
• 버전 관리 시스템인 Git을 배우고, 지식을 보완하여 데이터 분석 경력을 업그레이드할 수 있습니다. 🧰