Moringa School 데이터 분석 부트캠프 경험: Pandas, Tableau, Seaborn 활용 및 항공기 안전성 분석 프로젝트

핵심 기술

Moringa School 데이터 분석 부트캠프 과정을 통해 Pandas를 활용한 데이터 랭글링, Tableau 및 Seaborn을 이용한 데이터 시각화 기술을 실무 프로젝트에 적용한 경험을 공유합니다.

기술적 세부사항

• 데이터 랭글링: Pandas를 활용하여 항공기 사고 데이터베이스에서 안전한 항공기 구매를 위한 인사이트 도출 과정에서 겪었던 컬럼 선택, 결측치 처리, 비일관적인 데이터 입력 처리 등 데이터 정제 과정 설명.
• 데이터 시각화: Tableau 및 Seaborn을 이용한 시각화의 도전 과제와 학습 과정을 언급하며, 기술 멘토의 도움을 통해 극복한 경험 공유.
• 프로젝트: NTSB 항공기 사고 데이터베이스를 분석하여 회사에 가장 안전한 항공기 구매를 위한 의사결정을 지원하는 솔로 프로젝트 수행.
• 학습 방향: 향후 SQL 및 통계학 학습 계획을 밝히며 지속적인 성장을 다짐.

개발 임팩트

• 실제 데이터를 다루는 과정에서 발생하는 다양한 문제점을 해결하며 데이터 분석 역량을 강화할 수 있습니다.
• 데이터 시각화를 통해 복잡한 데이터를 명확하고 효과적으로 전달하는 능력을 배양할 수 있습니다.
• "You do not always have to show everything. Present only what the stakeholders need to see. Less is more."와 같이 실무적인 데이터 분석 접근 방식 및 "Data cleaning is a really messy job, but very worth it when done right. Take your time to ensure cleaner insights."와 같은 데이터 품질의 중요성을 강조합니다.
• "There is no one-size-fits-all method in Data Science. Everyone has their own unique way to manipulate, visualize data and tell a story. Create your own."를 통해 자신만의 데이터 분석 스타일을 구축할 것을 권장합니다.

커뮤니티 반응

• 독자들에게 GitHub 저장소를 공유하며 피드백을 요청하고, "Accept help. Get into a community. That's how you grow."라는 메시지를 통해 커뮤니티의 중요성을 강조했습니다.
• 전체 GitHub 저장소 링크가 제공되어 실제 프로젝트 코드 및 분석 과정을 상세히 확인할 수 있습니다.