빅데이터 부트캠프가 어렵게 느껴지는 이유는 사람마다 다릅니다. 도구 이름보다 SQL, Python, 통계, 데이터 문제 정의 중 어느 기초가 부족한지 먼저 확인하세요.
데이터 읽기
작은 표에서 누락값과 중복을 찾고 SQL로 조인·집계를 작성합니다. 데이터가 커져도 처음 필요한 것은 어떤 행이 분석 대상인지 정의하는 능력입니다.
Python과 통계
pandas로 표를 읽고 부분집합과 요약 통계를 만듭니다. 평균과 분포가 어떻게 달라지는지 시각화하고 표본의 한계를 설명해 보세요.
과정 선택
분산 처리 도구를 먼저 가르치는지보다 기초와 프로젝트 검증, 피드백 시간이 있는지 확인합니다. 프로젝트에서 데이터 출처·평가 지표·재현 방법을 남길 수 있어야 합니다.
관련 기술의 공식 설명은 pandas 공식 입문 튜토리얼에서 확인하세요. 관련 주제: AI 입문 수학과 파이썬 프로젝트: 데이터·모델·평가 순서.
자주 묻는 질문
수학을 완벽히 마쳐야 하나요?
기초 통계를 실제 데이터에 적용하며 부족한 개념을 보완할 수 있습니다. 과정의 선행 요구 사항은 확인하세요.