AWS 커뮤니티 2주차 정리 및 후기

비전공 학부생이 데이터분석가 진로를 위해 공부한다는 것은 망망대해를 땟목 하나로 항해하는 것 같은 기분이다.

사실 데이터분석가가 되기위한 전공은 없는지도 모르겠다. (경영정보학과가 전공이 될수도..?)

그만큼 아직은 구체화되지 않은 분야이기 때문에, aws 테크니션 트레이너 님이 계신다는 건 크나큰 행운이다.

 

나만 이 행운을 가질 순 없으니,

어떤 경로로든 이 글을 보게 된 독자에게 나와 같은 행운을 느끼게 하기 위해 이 글을 쓴다!

 

#정리

1.

타이핑 연습하기 

단축키 사용하기

- 죽을 힘을 다해 단축키를 써라 (관련 내용 추후에 블로깅 할 예정)

 

2. 시간 확보

365일 무조건 확보 가능한 시간대가 언제인가?

- 밤 9시~ 11시

시간에도 품질이 있다

- 집중 할 수 있는가?, 끊임없이 쓸 수 있는가?

몰입을 연습하라!

- 몰입에 방해되는 것은 무엇인가? -> (항상 틀어놓는 게임방송 최대한 줄여보자!!)

 

3. AWS 유저 그룹에서 발표

대부분이 직장인이지만 좋은 인재를 데려가려는 CTO도 다수 활동

학생 입장에서 공부 한것도 관심 있어 함!

(ex: 문과생이 데이터분석 공부하게 된 썰..)

다른 사람들의 발표를 많이 들어볼 것!,발표 전에 리허설도 해볼것

https://meetup.com/awskrug/ 

AWSKRUG - AWS한국사용자모임 (서울, 한국(대한민국))

4. 워크숍을 진행 해 보자 (중요!!!)

엄청나게 많은 워크숍 콘텐츠가 존재 함

배우고자 하는 기능명을 넣어서 검색해보자

(ex : aws + data analysis + workshop)

 

5. 스터디를 진행하라

발표에 목숨을 걸어라 ! 자주! 많이!

발표 한 자료는 기본적으로 공개한다

본인 발표 내용은 녹화해서 꼭 확인 할것

 

6. 주력 언어를 선정한다.

데이터 - 파이썬 ,SQL

백엔드 - Java,SQL

프론트엔드 - TypeScript

안드로이드 앱 - Kotlin

iOS앱 - Swift

 

7. 데이터 분석가 추천 도서, 프로그램!! (중요)

SQL

- 데이터 분석을 위한 SQL 레시피

Python

- Python Data Science Handbook - https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

- Python for Data Analysis, 3E - https://wesmckinney.com/book/

- 파이썬 데이터분석 실무 테크닉 - http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?mallGb=KOR&ejkGb=KOR&barcode=9791158392178 

- Python 데이터 분석 실무 - https://wikidocs.net/book/1867

Python 데이터 분석 실무

파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 - 교보문고

Python for Data Analysis, 3E

Python Data Science Handbook | Python Data Science Handbook