최고의 데이터 분석 사이트 2021 - 전문가 추천

1. 데이터 분석을 위한 기본 도구

 

 

• 파이썬 (Python): 데이터 분석가들 사이에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어로, 다양한 데이터 분석 라이브러리를 지원해 실무에서 많이 활용됩니다.
• R 프로그래밍 언어 (R Programming Language): 통계 분석 및 시각화에 특화되어 있는 R은 데이터 분석 분야에서 널리 사용되며, 풍부한 패키지와 함수를 제공합니다.
• SQL (Structured Query Language): 데이터베이스 관리 및 조작을 위해 필수적인 언어로, 데이터 분석가들은 SQL을 통해 데이터를 추출하고 가공합니다.
• 엑셀 (Excel): 비전문가도 쉽게 다룰 수 있는 강력한 스프레드시트 도구로, 데이터 시각화와 간단한 분석에 유용합니다.

 

 

2. 데이터 시각화 도구

 

 

• Tableau: 시각적 분석을 위한 강력한 도구. 다양한 차트와 대시보드가 특징.
• Power BI: 마이크로소프트의 비즈니스 인텔리전스 도구. 엑셀과의 연동이 강점.
• Google Data Studio: 무료로 사용 가능한 데이터 시각화 도구. 구글 서비스와 연동 용이.
• Plotly: 인터랙티브한 시각화에 강점을 가지고 있는 라이브러리.
• D3.js: 자바스크립트 라이브러리로 다양한 시각화 가능. 학습 곡선은 높음.

 

 

3. 머신러닝 및 인공지능 플랫폼

 

 

• TensorFlow - 구글에서 개발한 머신러닝 프레임워크
• PyTorch - 페이스북이 제공하는 오픈 소스 머신러닝 라이브러리
• Scikit-learn - 파이썬에서 사용되는 머신러닝 라이브러리
• Keras - 쉽게 사용할 수 있는 딥러닝 프레임워크

 

 

4. 데이터 분석 방법론 및 가이드

 

 

• 1. 탐색적 데이터 분석 (EDA): 데이터를 탐색하고 시각화하여 데이터의 특성을 파악하는 단계
• 2. 통계적 가설 검정: 수학적 모델을 사용하여 특정 가설에 대한 검정을 수행하는 방법
• 3. 회귀 분석: 변수 간의 관계를 분석하여 결과를 예측하는 방법
• 4. 분류 및 군집화: 데이터를 분류하거나 군집화하여 패턴을 발견하는 방법
• 5. 텍스트 마이닝: 텍스트 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 기술

 

 

5. 데이터 분석 분야별 전문 사이트

 

 

• 기업 데이터 분석: 데이터랩
• 금융 데이터 분석: 디비즈
• 의료 데이터 분석: 메드리
• 마케팅 데이터 분석: 마트릭스
• 소셜 미디어 데이터 분석: 소셜비즈