# 데이터_분석_기술을_효율적으로_익히는_방법

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## 집중할 방향 정하기

### 데이터 분석 관련 분야 살펴보기

- 데이터 분석(Data Analytics)
- 데이터 엔지니어링(Data Engineering)
  - Hadoop, Spark
- 데이터 시각화(Data Visulization)
- 웹 애널리틱스(Web Analytics)

## 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법

### 분석 도구에 익숙해지기

- tryr.codeschool.com
- Coursera - R Programming
- Quick - R (www.statmethods.net)

### 자신만의 데이터 분석 프로젝트 진행하기

### 공공데이터 활용하기

- 공공데이터포털 : http://www.data.go.kr
- 서울 열린데이터 광장: http://data.seoul.go.kr
- 한국복지패널 : http://koweps.re.kr

### 데이터 저널리스트되기

- 데이터 저널 오마이뉴스 송고 기사: http://bit.ly/ohmyjournal
- 데이터 저널 : http://datajournal.kr

### 실용주의적으로 접근하기

## 오픈 소스 생태계와 어울리기

### 거인의 어깨에 올라서기

### 구글링하기

- 스택오버플로 (stackoverflow.com)

### 치트 시트 활용하기

### R 코드 공유하기

### 온라인 커뮤니티 가입하기

- R Korea
  - KRSG(Korean R Study Group) https://www.facebook.com/groups/krstudy
  - KRUG(Korean R User Group) https://www.facebook.com/groups/KoreaRUsers
- Psygrammer : https://www.facebook.com/groups/psygrammer
- 통계마당 : https://www.facebook.com/groups/632755063474501
- 데이터 분석 커뮤니티 : https://www.facebook.com/groups/datacommunity

### 다양한 패키지 익히기

- 패키지 착기
- tidyverse 패키지들 http://tidyverse.org
- RStudio에서 개발한 패키지들 https://www.rstudio.com/products/rpackages

### R 활용 사례를 볼 수 있는 사이트들

- R-bloggers: https://www.r-bloggers.com
- R 사용자 컨퍼런스: https://www.r-project.org/conferences.html
- xwMOOC 데이터 과학: http://statkclee.github.io/data-science