데이터 분석 강의, 이제 책으로 대체할 수 있다

코딩 자율학습 잔재미코딩의 파이썬 데이터 분석 입문 - Pandas, Plotly 사용부터 생성형 AI 활용법까지 한 권으로 배우는 데이터 분석 입문 ㅣ 코딩 자율학습
데이브 리 지음 / 길벗 / 2025년 4월

빅데이터 및 데이터 관련 산업의 성장에 따라 데이터 분석에 대한 기대감을 갖고 계시는 분들이 늘어남을 확인하고 있습니다. 특히 데이터 관련 직종에 대한 채용이 늘어나고 있고, 데이터 관련 다양한 강의들이 많아진 것이 그 증거라고 볼 수 있지요. 비전공자이자, 비직종자였다가 최근 수년간 데이터 관련 업무와 실습을 진행해온 제 입장으로서 말씀드리면 ‘과도한 기대’는 금물이라는 것을 말씀드리고 싶고, 데이터 분석관련 ‘큰 환상’을 가질 이유는 없다고 생각합니다. 결국 중요한 것은, ‘경험치’를 쌓는것과 자신이 어떠한 ‘프로젝트’를 해왔고, 이를 통해 남들과 다른 ‘결과물’을 내놓는 것입니다. 그러기 위해서는 결국 많은 연습이 필요합니다. <코딩 자율 학습, 잔재미 코딩의 파이썬 데이터 분석 입문>은 여기에 도움이 될 수 있는 서적입니다. 

데이터 분석강의의 커리큘럼은 수년전과 지금이 크게 달라지지 않습니다. 첫번째는 이론강의를 합니다. 데이터 분석의 목적-데이터전처리-데이터모델링-분석 및 시각화-결과값을 만들어내는 과정에 대한 것이죠 두번째는 관련 소프트웨어를 설치하는 겁니다. 과거에는 아나콘다-주피터노트북이나 VS  Code가 많았던 반면 지금은 구글 코랩(Colab)이 많이 늘어났다는 차이가 있습니다.(클라우드 기반의 장점과 한계가 뚜렸하죠) 세번째는 주구장창 전처리를 하고 모델링을 돌리는 것입니다. 솔직히 말씀드리면 이 세번째를 얼마나 많이 해보고 여기서 자신만의 역량치를 쌓는것이 데이터 분석의 핵심치입니다. 프로그래밍에서 디버깅을 통해서 암묵지가 늘어나는 것도 마찬가지이죠. 왜냐하면 이걸 많이 해봐야 AI를 통해 돌려도 훨씬 잘 돌릴 수 있거든요. 그러니 이제는 인공지능 시대니 인공지능에게 다 맡기면 된다 혹은 데이터 분석을 통해 내가 단기간에 대단한 역량을 생긴다는 뽕에 취하는 것은 금물입니다. 

그렇다면 <코딩 자율학습… 입문>이 가진 장점은 무엇이냐? 그것은 기존 데이터 분석 관련 서적의 방대함을 압축하고, 적어도 2-3일 데이터분석 실습과정에 있는 커리큘럼을 아주 실속있게 한권으로 압축하되, 필요한 내용만 쏙쏙 골라넣었기 때문입니다. 굳이 강의를 듣지 않고 초중급레벨을 본서로 졸업 가능하다고 생각합니다. 실제 데이터 분석 입문-초급 강의를 가면 개인의 노트북 환경, 강의집중을 못해서 실수하는 사람들외에 별별 변수들이 다 발생합니다. 그런데 본서는 그런 변수들따위 신경쓰지 않고 데이터분석을 위한 환경조성-데이터전처리환경-데이터 분석 결과값 및 시각화까지의 과정의 알짜만 다 뽑아놨습니다. 그러니 오프라인 강의에서 나오는 불필요한 변수들을 신경쓸 필요없이 본서의 내용만 1-2회 복습하면 충분히 초급레벨을 땔수 있는 서적이라는 점입니다. 

물론 본서의 아쉬운 점도 존재합니다. 예를 들자면 데이터 모델링같은 내용의 할애가 적다는 점이고 파인 튜닝(Fine Tuning)같은 것들은 생략되어있습니다. 하지만 파인 튜닝이나 최근에 이슈가 되는 MCP같은 것들은 본서를 정독 후 실습 몇회를 하여 데이터 분석의 프로세스와 관심있는 실무에서 쓸 데이터 분석 경험을 가진 뒤 해도 충분합니다. 중요한 것은 ‘그 과정’을 경험했냐의 문제입니다. 그러니 데이터 분석은 이제 인공지능이 다 해준다는 멍청한 소리나 오프라인 단기 데이터 분석과정을 듣고 수료하면 역량이 늘 것 같은 착각은 저 멀리 던지버리고 정말 데이터 분석의 기초부터 실무까지 하고 싶다면 본서를 통해 해보시는 것을 강력하게 추천드립니다. 

💡’책값의 5배 이상의 가치를 충분히 합니다’