1. 데이터 수집 기술
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SQL
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데이터 크롤링(파이썬 Beatifulsoup)
2. 데이터 분석 기술
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descriptive analysis : 월 평균 판매량, 카테고리별 판매현황 등 → EDA
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model analysis : 모델 분석, 다음 달 판매량 예측
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algorithm building : 알고리즘 직접 개발(머신러닝, 딥러닝, 리서치)
→ descriptive analysis 를 중점적으로 하고 자주쓰이는 알고리즘과 모델들은 익혀두도록 한다.
3. 분석 결과 활용 기술
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data visualization : R/Python 으로 plot 그리기, BI툴로 대시보드 만들기(Tableau, PowerBI)
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분석 결과의 상용화
포트폴리오의 방향
지식보다는 비즈니스 문제 해결을 목적으로 보여줘야 한다.