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데이터 사이언스를 잘 하는 방법? 그 시작점은 데이터를 얻는 것입니다. 이제 데이터가 자산인 시대가 되었습니다. 워낙 데이터가 중요하기 때문에, 이제 데이터를 돈을 받고 팔기도 하고, 회사들 사이에는 데이터 전쟁이 이미 치열하죠. 자신만의 데이터를 갖는 것은, 큰 경쟁력이자 차별점이 됩니다.
여러분의 데이터 분석도 동일합니다. 데이터를 얻는 것에서 출발하게 됩니다. 데이터는 웹에서 크롤링을 통해 얻기도 하고, 기기를 통해 얻기도 하고, 이미 공유된 데이터를 활용하기도 합니다.
데이터를 얻고 만드는 다양한 방법을 배운다면, 이제부터 정말 여러분이 원하는 주제의 데이터 분석을 직접 시작할 수 있겠죠?
실습 내용은 좋았지만 반복학습이 필요합니다.
아주 기초적인 수준이지만 웹 페에지가 어떤 식으로 구성되어 있는지를 알 수 있었고, 스스로 관심 있는 웹 페이지의 구조를 분석해보고 그 페이지에서 원하는 정보를 추출해서 데이터프레임으로 만들 수 있게 되었습니다
아주 유용한 강의라고 생각되며, 데이터 사이언스 과정이 앞으로 더 심화되어 나오기를 기다리고 있습니다
사실 데이터를 분석하는 것도 중요하지만 좋은 데이터를 수집하는 것들이 중요한 것 같아요.(모두 아는 사실이죠). 공모전 같은 곳에서는 잘 정제된 데이터들을 주지만, 사실 현실의 문제를 해결하기 위해서는 우리가 가공되지 않은 데이터들을 수집해야 하는 번거로움이 있거든요. 그럼에도 그건 상당히 중요하고 업무의 대부분을 차지하죠.
머신러닝에만 집중하면서 미루다 미루다 크롤링을 배우게 되었는데 흥미가 생겨서 다른 HTML, CSS도 간간히 배우고 웹서버를 통해 저만의 웹사이트도 만드는 중입니다. 더 빠지다가는 JS, 리액트, 뷰까지 배우다가 풀스택개발자 될 것 같아서 적절한 수준까지 도움을 받는데에 코드잇이 많은 기여를 해주셨네요. 앞으로는 다양한 웹 구조들을 통해 산전수전 겪으며 배운 이것들을 기반으로 더 레벨업 시켜보도록 하겠습니다. 감사합니다.
크롤링 너무 재미있어요! 웹페이지 수업도 들어보고싶어용
웹에서 원하는 데이터를 찾아 와서 프레임을 만드는 것이 재미있습니다. 그러나 실제로는 어떻게 활용되는지, 자동화되는지 부분이 추가되면 좋겠습니다.