데이터 생존 로그

첫 데이터 분석가로 입사했을 때 나의 꿈은 '이 조직에서 몰랐던 엄청난 사실을 발견해서 알려줘야지!'였다. 그리고 모든 데이터 분석가가 저 정도는 할 줄 알았다. 데이터 분석가로 일하게 된지 1년 반 정도가 지난 지금, 저 꿈이 누구나 할 수 있는 쉬운 일이라고 생각하지 않는다. 인사이트(라고 말하기엔 거창하긴 하지만..)로 가는 길은 멀고 험난하며, 그 길 도중엔 데이터 분석가를 홀리기 쉬운 여러가지 함정들이 도사리고 있기 때문! 그래서 이번 게시글에선 데이터 분석가가 빠지기 쉬운 함정 세 가지에 대해 다뤄보고자 한다. 개인적으로 많이 당할뻔(?)했던 함정 세 가지를 차례대로 담아보았다! 트위먼의 법칙(Twyman's Law) 데이터가 특이하거나 흥미로울수록, 특정 오류로 인한 결과일 가능성이 높다. ..

데이터 분석가와 SQL 쿼리는 떼려해야 뗄 수 없는 관계라 생각한다. 반복적이고 간단한 쿼리를 짜며 고통받을 때도 있지만, 데이터를 봐야하는 입장에서 꼭 선행되어야 하는 작업이기 때문이다. 해당 게시글에서는 SQL 쿼리를 짜는 GPT를 만들어서 간단한 쿼리를 짤 수 있는지 테스트하는 과정을 담아보고자 한다! 그 중, Redshift의 쿼리를 만들어주는 GPT를 만들어보려한다. 나만의 GPT를 만들기 위해 필요한 준비물은 (20달러/월)이다. (GPT 플러스) 바로 시작해보자! 시작하기 GPT에 접속한 후, 우측 상단 +Create 버튼을 클릭하면 GPT Builder가 말을 건다. (GPT를 저 Builder와 대화하면서 만들어가는 것 같다.) 그리고 Configure를 클릭하면 유저가 직접 항목들을 ..

Datahub가 뭐에요? Chat GPT에게 물었다. 데이터 분석가 관점에서 짧게 Datahub를 정의해보면 아래와 같다. 다양한 데이터 소스에 흩어져있는 스키마들의 정보를 보기 쉽게 정리해주는 툴이다. 즉, 사용자가 보고싶은 정보는 어떤 테이블을 활용해야하며, 그 테이블은 어떤 구조를 가지고 있는지 쉽게 찾아주는 역할을 한다. 그래서? 데이터 분석가로 일하면서 아래와 같은 고민을 했다. 데이터 요청에 더 빠르고 정확하게 대응할 수 없을까? 데이터 구조(혹은 특정 조건)에 대해 반복되는 질문이 겹치는데, 이걸 줄일 수는 없을까? 개발자와 소통을 통해 어렵게 스키마 구조를 알아냈는데, 효율적으로 아카이빙 및 공유할 수는 없을까? 데이터 분석가 신규입사자분들의 온보딩을 빠르게 도와줄 수는 없을까? 사실 위 ..

배경 데이터 분석가로써 벌써 반 년을 일했다. 분석 취준 시절과 얼마 안되는 분석가로써의 업무를 경험하면서 내 성장은 항상 하드스킬에만 초점이 맞춰져있었다. 이제 조금씩 분석 업무도 진행하고 회사 생활도 해보니, 점점 소프트스킬의 중요성이 피부에 와닿는 것 같다. 즉, 데이터를 읽고 어떤 생각을 하고 어떻게 말로 표현하는지에 대한 나의 능력치를 올리고 싶어졌다! 이걸 어떻게 키울까 고민하다가 분석 한 스푼이라는 나 스스로에 대한 기획을 해버렸다. 거창하게 말고, 조금씩, 간단하게, 가볍게 데이터를 보고 내 호기심을 해소하며 이걸 글로 표현해보는 것이다! (꾸준히!!!) 마침 글또도 하니까 중간중간 원래 하고싶던 주제랑 섞어서 제출해야지 :-) 내 분석 한 스푼이 진수성찬이 되는 그 날까지 화이팅 ! 🍚🍖..

2023년 성장은 너로 정했다 2019년 군전역 이후, 매년 다른 모임에서 꾸준히 성장해왔다. IT에 관심이 생긴 2020은 멋쟁이 사자처럼 데이터 공부를 해보고 싶었던 2021은 데이터사이언스 연구실 공부한 데이터 이론을 직접 프로젝트에 써먹고 싶었던 2022는 BOAZ에서 매년 후회없이 활동했다. 나는 혼자 목표를 정하고 공부나 프로젝트를 하면 잘 어그러진다. 그 이유를 생각해봤다. 1. 혼자 생각이 깊어지면 빠져나오기 어렵다. 2. 해보고 싶은게 많아서 이것저것 동시에 시도한다. 3. 꾸준히 하다가도, 한 번 어기면 그 이후로 지키기가 어렵다. 1월 29일에 글또 OT를 들으면서, 글또는 내 단점을 커버하기 너무 좋은 환경이 조성되어 있다고 생각했다. 1. 서로 글에 대한 피드백 2. 글쓰기를 통한..