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데이리터 블로그

3줄 요약

파이썬 데이터 분석이 어려운 건 코딩 실력이 아니라 '자료구조' 때문입니다
리스트 → 딕셔너리 → 데이터프레임, 이 3가지만 이해하면 됩니다
일반적인 실무에서는 99% 데이터프레임(pandas)만 씁니다. 나머지는 개념만 알면 OK!

"저만 어려운 건가요?" — 아닙니다

안녕하세요, 데이터 사이언스 분야에서 10년째 일하고 있는 현업 전문가입니다.
지금까지 500명 이상의 수강생을 가르치면서 가장 많이 들은 질문이 있어요.
"강사님, 저 원래 머리가 나쁜 건가요? 강의 보고 따라 했는데 왜 안 되죠?" 데이터 분석 왜이렇게 어렵죠?
파이썬 데이터 분석이 어려운 이유? 10년차 현업 데이터 분석가가 알려드려요
2026/01/31 05:07
Python데이터분석

ChatGPT로 데이터 뚝딱 만들기

데이터가 없어서 공부를 못 한다고요?

안녕하세요 데이리터입니다. 오늘은 생성형 AI로 데이터셋을 만드는 방법에 대해서 알려드리려구요.
데이터 분석을 처음 배우는 분들한테 물어보면 다들 비슷한 고민을 하더라고요.
"유튜브 보면서 따라하고 싶은데, 예제 데이터가 없어요." "회사 데이터는 보안 때문에 못 꺼내오고..." "Kaggle 데이터는 영어라 뭐가 뭔지 모르겠어요."
맞아요. 진짜 그렇습니다. 저도 처음 배울 때 제일 힘들었던 게 '분석할 데이터 구하기'였거든요.
[나 혼자 AI 데이터 분석] ChatGPT로 데이터 뚝딱 만들기
2026/01/21 02:14
AI활용

방정식, 이제 "풀지 말고 학습시켜라" — AI 시대가 바꾼 수학의 의미

"y = 2x + 3에서 x가 5일 때 y의 값은?"
이 문제를 푸는 데 1초면 충분합니다. 하지만 이 능력이 AI 시대에 얼마나 가치 있을까요?

우리가 배운 방정식, 정말 "이해"한 걸까?

중학교 때 우리는 방정식을 "풀었습니다."
이항하고, 계수로 나누고, 정답을 구했죠. 시험에서 100점을 받으면 "수학을 잘한다"고 했습니다. 하지만 잠깐, 그 방정식이 왜 그런 형태인지, 현실 세계에서 무엇을 의미하는지 생각해본 적 있으신가요?
방정식, 이제 "풀지 말고 학습시켜라" — AI 시대가 바꾼 수학의 의미
2026/01/20 12:31
데이터리터러시

빅데이터분석기사(빅분기), 실무에서 정말 필요할까? | 2026 완벽 가이드

데이터 분석 자격증, 따야 할까 말아야 할까? 현업 관점에서 빅분기의 실무적 가치와 핵심 정보를 정리했습니다.
안녕하세요, 데이리터(Dayliter)입니다.
"자격증이 실무에서 정말 필요한가요?"
데이터 분석을 공부하는 분들에게 가장 많이 받는 질문입니다. 오늘은 빅데이터분석기사(빅분기)가 실무에서 어떤 의미를 갖는지, 그리고 이 자격증에 대해 알아야 할 핵심 정보를 정리해 보겠습니다.

실무에서 '기사' 자격증이 필요한 진짜 이유

결론부터 말씀드리면, 공공 프로젝트에 참여하려면 기사 자격증이 거의 필수입니다.
IT 업계에서는 "시스템 고도화 사업", “AI/데이터 분석 프로젝트”처럼 프로젝트 단위로 일하는 경우가 많습니다. 이때 공공기관에서 보는 건 개인의 실력이 아니라 기술등급입니다. 기사 자격증 취득 후 2년 이상이면 중급기술자, 5년 이상이면 고급기술자로 분류되어 해당 프로젝트에 인원으로 투입될 수 있습니다.
[기사가 있으면 바로 초급기술사 - 3년 이상이면 중급기술사 - 학위가 있으면 2년 이상]
IT/프리랜서 업계에서는 단, 2년의 경력으로 조금 더 많은 경력과 보수를 받을 수 있다는 것입니다. 2025년 기준으로는 약 70~80만원 이상의 월 보수를 더 받을 수 있습니다.
[2025 SW기술자 등급별 평균임금 추정치]
빅데이터분석기사(빅분기), 실무에서 정말 필요할까? | 2026 완벽 가이드

데이터 팀은 무슨 일을 하는 조직일까?

[데이터 커리어] 카테고리에서는 어떤 데이터 직무들이 있는지 어떤 역량들이 필요한지 그리고 서로 어떻게 협업하며 일을 하는지 등을 이야기 해볼까 합니다.
제가 10년간 데이터 조직의 디렉터로 일하면서 보고 느껴왔던 생각을 기반으로 작성하였습니다. 궁금하신 부분이 있으시면 언제든 말씀주세요! - 데이멘토

데이터 팀은 킹메이커입니다.

데이터 팀이라고 하면 똑똑한 사람들이 모여서 멋진 대시보드, 복잡한 모델, 화려한 알고리즘을 만드는 조직으로 떠올리기 쉽습니다.
[데이터 커리어] 데이터 조직은 무슨일을 할까? (1)
2026/01/24 06:50
데이터 커리어

데이터 직군 소개: DA, DS, DE, DPM

[데이터 커리어] 카테고리에서는 어떤 데이터 직무들이 있는지 어떤 역량들이 필요한지 그리고 서로 어떻게 협업하며 일을 하는지 등을 이야기 해볼까 합니다.
제가 10년간 데이터 조직의 디렉터로 일하면서 보고 느껴왔던 생각을 기반으로 작성하였습니다. 궁금하신 부분이 있으시면 언제든 말씀주세요! - 데이멘토

데이터 조직을 구성하는 다양한 직군

이전 글에서 데이터 팀이 무슨 일을 하는 지를 확인해 보았습니다.
이번 시간에는 데이터 팀을 구성하고 있는 다양한 데이터 관련 직군들에 대해 알아보려고 해요
[데이터 커리어] 데이터 직군 완전정복(2)
2026/01/29 02:22
데이터 커리어
솔직히 말하면 처음엔 반신반의했습니다. 물론 저는 GIS 데이터에 대한 이해가 어느정도 있었고, 분석도 해보았는데, 사실 오랜만에 QGIS나 지리 분석을 하려니 어렵더라구요.
행정구역 지도 위에 데이터를 올리고 싶었는데, 검색하면 나오는 건 전부 QGIS 설치하는 법, Python 코드, 좌표계 변환… 읽다가 지쳐서 탭을 닫았습니다.
그러다 그냥 Claude에 파일을 올려봤습니다. 클릭하면 팝업이 뜨는 인터랙티브 지도가 나왔습니다.

어떻게 한 거예요?

방법은 단순합니다.
[클로드 데이터 분석] 파일 세 개로 GIS 모르는 사람이 행정구역 지도를 10분 만에 만든 방법
2026/03/15 00:46
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