코딩을 배우는 나의 여정 — 1부

약 3년 전인 2019년 10월경에 저는 프로그래밍을 배우기로 결정했는데 어떤 프로그래밍 언어를 선택해야 할까요? Java, Javascript, R, Python, HTML 또는 CSS 중에서 선택해야 합니다. 저는 미래에 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 뿐만 아니라 항상 문제 해결에 대한 분석적 접근 방식을 가지고 있기 때문에 데이터 관련 프로그래밍 언어를 고수하기로 결정했습니다. 그래서 파이썬과 SQL을 먼저 배우기로 했다.

시작하기가 어려웠기 때문에 가장 먼저 코딩에 관한 책을 다운로드하여 매일 읽기 시작했습니다. 모든 것이 순조롭게 진행되고 있었고 나는 책 읽기를 그만두고 많은 시간이 필요한 일에 집중하기로 결정했습니다. 그러는 동안 개인 생활과 직업 생활 사이에 충돌이 일어났습니다. 2년 9개월 정도 조직에 몸담고 일보다 가족을 우선시하기로 했다. 여기서 배운 교훈은 추가 수준의 죄책감과 스트레스를 피하기 위해 자신을 이중 예약해서는 안된다는 것입니다. 고향에 돌아와서 부모님을 모시면서 시대의 흐름에 발맞추는 것이 필요했습니다. 나는 프로그래밍 언어를 배우는 과정을 다시 시작했다. 3년의 공백 끝에 다시 교과서를 펴는 것이 부담스러웠다. 내 마음은 약간 녹슬었고 처음 며칠 동안은 책을 읽지 않고 응시했습니다. 내가 다시 활용했던 집중력을 높이기 위해 대학 시절에 사용했던 몇 가지 기술이 있습니다.

1. 주의를 산만하게 하는 모든 요소를 ​​제거하기 위해 방을 닫고 휴대폰을 가까이 두지 마십시오.

2. 노트북에서 알파 웨이브 음악을 켜고 읽기 시작합니다.

3. 포모도로 기법을 사용하고 하루에 가능한 한 많은 포모도로 사이클을 완료하려고 합니다.

4. 몇 분 동안 명상하기

5. 매일 아침 하루를 계획하고 있는지 확인하십시오.

독서는 언제나 즐겁지만 때로는 읽은 내용을 연습하기 위해 더 많은 노력을 기울여야 합니다. 나는 내 기술을 연습하고 연마하기 위해 온라인 과정을 수강하는 것을 생각했습니다. 온라인 강의가 너무 많아서 제대로 된 강의를 선택하기가 어렵습니다. 올바른 코스를 선택하려면 몇 가지 기준을 수정해야 했습니다. 그래서 저는 제 요구 사항 목록을 작성하고 코스 제공자가 제공하는 서비스와 일치시켰습니다. 내가 고려한 목록은 다음과 같습니다.

내 손글씨에 대해 사과하지만 이것은 실제로 요구 사항 수집 및 분석에 대한 나의 접근 방식입니다. 무언가를 알아내기 위해 글을 쓰거나 낙서하거나 그림을 그립니다. 읽을 수 없다면 다음은 내가 쓴 글머리 기호입니다.

- 커리큘럼

- 라이브 수업

- 미리 녹음된 모듈

- 적극적인 의심 해결

- 많은 수의 도구

- 캡스톤

- 경력 서비스

- 예산 친화적

- 네트워크에 대한 활발한 포럼

그런 다음 사용 가능한 과정에 대해 많은 조사를 수행하는 부분이 있습니다. 저는 코딩 닌자, 코드 아카데미, Simplilearn, upGrad를 접했습니다. Codecamp, edX 및 더 많은 조직과 기관이 내 키워드로 SERP를 수상했습니다. 처음에는 코딩을 배울 수 있는지 확인하기 위해 Google과 함께 제공하는 Coursera에서 데이터 분석에 대한 소규모 과정을 수강하여 스스로 테스트했습니다. 이제 어느 정도 수준의 SQL 및 R 프로그래밍 언어를 알고 있다고 말할 수 있습니다. Google 데이터 분석 과정을 진행하는 동안 Simplilearn에 등록했습니다. 저는 이전에 Simplilearn과 함께 6시그마 그린벨트를 했던 것처럼 Simplilearn의 명반이었습니다. 그들은 저에게 경제적인 가격으로 7개의 석사 과정을 제공하고 다른 모든 요구 사항도 충족시키는 멋진 계획을 제시했습니다.

그러는 동안 저도 Coursera에서 과정을 이수하고 있었고 마침내 배지와 인증을 받을 수 있었습니다. 솔직히 말해서 수정 일정의 일부로 계속 재검토하는 몇 가지 개념을 제외하고는 그렇게 어렵지 않았습니다.

학습에 대처하기:

비즈니스 분석가 과정을 시작했을 때 과정 커리큘럼의 첫 번째 부분은 CBAP®에 대해 이해하고 배우는 것이었습니다. 비즈니스 분석 프로세스의 모든 작업에서 사용해야 하는 입력, 도구 및 기술에 대한 많은 이해가 필요하기 때문에 이 과정 커리큘럼이 상당히 어렵다는 것을 알았습니다.

프로젝트 작업을 제출하고 평가를 통과한 후 다음 부분은 데이터 시각화를 위한 Tableau 학습이었습니다. 이제 제가 도구를 배우고 있거나 코딩을 배우고 있다고 생각한다면 제 대답은 제가 둘 다 하고 있다는 것입니다. 데이터 분석 라이프사이클에 대한 이해 EMC에 따른 데이터 분석 수명 주기는 다음과 같습니다(EMC는 현재 Dell임).

- 데이터 검색

- 전처리

- 모델 기획

- 모델 빌딩

- 결과 전달

- 운용

이제 코딩만 배우면 결과를 전달하고 전략을 운용하는 데 도움이 되지 않습니다. 그래서 저는 여기서 Tableau를 배우고 있습니다. 다음 블로그에서 Tableau 학습의 어려움에 대해 이야기하겠습니다. 그때 봐.