패스트캠퍼스 환급챌린지 18일차: <세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화> 강의 후기

 

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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학습 시작 날짜, 시간 포함 사진

 

학습 종료 날짜, 시간 포함 사진

 

강의장 캡처

 

학습 인증샷 (직접 작성한 강의 노트 일부 캡처)

 

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강의 후기 및 인사이트

 

오늘은 본격적으로 데이터 전처리에 대한 내용을 다루었다. 이전까지는 다양한 시각화 기법들을 배우며 ‘어떻게 보여줄 것인가’에 집중했다면, 오늘은 그보다 앞 단계인 ‘어떤 데이터를 어떻게 다룰 것인가’에 대한 이해를 키우는 시간이었다. 실무에서 데이터는 항상 깨끗한 상태로 존재하지 않기 때문에, 오늘 배운 내용은 실제 데이터 분석 환경에 대한 현실적인 감각을 갖게 해주었다.

 

<키워드>

• 데이터 해석기: 필드를 어떻게 인식하는지 확인
• 피벗(Pivot): 행/열 구조를 전환해 분석이 용이하도록 변형
• 측정값과 차원 분류 확인: 필드 역할에 따라 시각화 전략 결정
• 데이터 탐색: 이상치, 누락값 등을 사전 점검
• 레코드 수 확인: 조인이나 필터 후 데이터 손실 여부 파악

태블로에서 데이터를 불러온 뒤 어떤 순서로 어떤 점을 확인하고 가공해야 하는지에 대해 구체적인 흐름을 익힐 수 있었다. 특히 ‘피벗’ 기능을 통해 데이터를 다시 구조화하거나, 필드가 차원/측정값으로 어떻게 분류되는지를 보고 시각화 전략을 결정하는 부분은 앞으로 실무에서도 자주 활용하게 될 것 같다.

오늘 수업을 통해 단순히 시각화 도구를 배우는 것이 아니라, raw 데이터를 실제로 만지고 가공할 수 있는 능력이 갖춰져야 진짜 데이터 기반 의사결정이 가능하다는 점을 다시 한번 느꼈다. 나중에 공공데이터를 활용해 실습도 직접 해보면서, 실무와 가까운 감각을 더 키워보고 싶다.