안녕하세요!
데이터 관련 ‘뉴스레터’ 정보를 가지고 온 BALL 입니다 :)
데이터를 공부하는 많은 사람들은 각자 정보를 얻는 경로가 다양합니다.
직접 책을 사서 밑줄을 그으며 공부하는 분들도 있고,
구글•ChatGPT 등의 검색 사이트 및 AI 도구를 활용해서 정보를 얻는 분들도 있습니다.
뿐만 아니라, 다양한 데이터 사이트에서
뉴스레터를 구독하여 틈틈이 정보를 얻는 분들도 있을 것입니다.
이번 포스팅에서는 데이터와 관련한 유용한 정보를
주기적으로 발송해주는 뉴스레터 사이트들을 소개해드리고자 합니다.
뉴스레터와 같은 방법으로 정보를 얻게 되는 가장 큰 장점은 무엇일까요?
바로 지속가능함 입니다 !
매주 또는 매달 이메일을 통해 뉴스레터에 들어가면 쉽고 재밌는 방식으로
데이터에 대한 새로운 정보를 얻게 될 수 있습니다.
(물론 그 전에 이메일 정리는 필수겠죠?😉)
대부분의 뉴스레터들은 사이트에 접속하여 이메일만 입력하면,
다음날부터 뉴스레터를 받아볼 수 있는 구독 시스템입니다.
그럼 거두절미하고 바로 유용한 뉴스레터들을 소개해드리겠습니다!
1. 데이터리안
가장 먼저 소개해드릴 사이트는 바로 “데이터리안”입니다.
데이터리안 사이트는, 데이터 분석 위주의 정보를 많이 얻으실 수 있습니다.
데이터리안에서는 월간 세미나를 운영하여 현업에서 데이터를 다루는 분석가분들의 강연을 유료로 수강하실 수 있습니다.
다양한 기업의, 다양한 데이터 직무의 실무자분들이 유용한 정보를 제공하기 때문에
매달 달라지는 주제를 확인하여 관심이 있는 강연을 수강한다면 큰 도움이 될거라 생각합니다!
이뿐만 아니라 데이터리안에서는 매달 데이터 분석 소식을 뉴스레터 형태로 발행해줍니다.
(사이트에 접속하여 밑으로 쭉! 내리면 이메일을 입력하는 칸이 나옵니다🙂)
그동안 데이터리안에서 발행했던 뉴스레터 목록입니다.
데이터 분석과 관련된 다양한 주제를 다루면서,
일상생활에서 쉽게 접하는 궁금증을 해결해주기 때문에 도움이 많이 되는 사이트입니다 :)
특히, 한 가지 주제를 자세하고 읽기 쉽게 풀어놓아 데이터를 재미있게 공부할 수 있습니다.
https://page.stibee.com/archives/166606
위 사이트는 그동안의 월간 데이터리안 뉴스레터를 모아둔 Archive 장소입니다.
뉴스레터를 구독하기 전, 흥미로운 주제 선택해서 한번 읽어보시고 구독하는 것을 추천드립니다!
2. 요즘IT
https://yozm.wishket.com/magazine/
다음으로 소개해드릴 사이트는 "요즘IT"입니다.
요즘IT는 앞서 소개해드린 데이터리안과는 다르게, 오로지 뉴스레터 컨텐츠만 발행하는 사이트입니다.
사이트에 접속하시면 기획, 디자인, 개발, 프로덕트, 아웃소싱 등을 주제로 목록이 나뉘어 있습니다.
주로 개발과 관련된 주제를 많이 다루기 때문에,
데이터 분석보다도 IT와 관련해 유용한 정보를 얻고 싶다면 추천드립니다!
요즘IT에서는 컨텐츠를 발행하는 작가도 따로 확인하실 수 있습니다.
본인의 커리어와 적합한 작가들을 스크랩하시면 훨씬 도움이 많이 되겠죠?
뿐만 아니라, 요즘IT 작가도 사이트내에서 지원이 가능합니다.
IT 관련 지식도 많이 보유하고 있고, 컨텐츠를 발행하는 것에도 흥미를 느낀다면
지원해보는 것도 좋은 도전일 것 같습니다 😄
3. Yumm-IT
또다른 IT 관련 뉴스레터를 매달 발행하는 “Yumm-IT”를 소개해드리겠습니다.
IT 뉴스가 어렵다고요? 37년 전통! IT 전문 셰프와 함께라면 걱정 없습니다!
IT 업계 트렌드부터 필수 상식까지 여러분 입맛에 딱 맞게 조리된 IT 미식을 제공해 드릴게요👩🍳
Yumm-IT는 삼성SDS의 IT 뉴스레터로, IT, 물류, 데이터 분석, AI 등 정말 다양한 이슈를 다루고 있습니다.
하지만 무엇보다 큰 장점은 센스 가득한 이름에 따라 ‘미식’을 컨셉으로 뉴스레터를 구성하고 있다는 점입니다😋
[Starter - Main Dish - Side Dish - Dessert] 순서로 뉴스레터를 구성하여 가독성과 통일된 스토리라인이 아주 돋보입니다.
마지막 순서인 [Dessert]에서는 해당 뉴스레터를 정독하고
‘야밋 놀이터’에 인증하면 달콤한 간식 선물도 추첨을 통해 증정합니다.
또한, 퀴즈로 마무리한다면 스스로 정보를 확인할 수 있는 좋은 기회가 되겠죠?!
https://yummittrendtest.typeform.com/to/MvKvOb07
🔼 접속하시면 바로 구독 가능합니다!
4. 캐슈넛
이번에는 데이터 분석 직무로 취업하려는 분들을 위해 취업과 관련된 사이트를 소개해드리고자 합니다!
바로 취업콘텐츠 플랫폼인 “캐치”입니다.
캐치 사이트 자체는 취업과 관련된 많은 정보를 얻을 수 있는 사이트입니다.
자신의 커리어를 고려해서 다양한 조건들과 함께 채용 공고를 확인할 수 있고
기업 분석, 분석 리포트, 현직자리뷰 등과 같이 지원하고자 하는 기업과 관련된 정보들도 많이 얻을 수 있습니다.
뿐만 아니라, 실질적으로 취업에 도움이 되는 ‘캐치클래스’와 ‘자소서/면접’ 기능도 제공하고 있습니다.
따라서 캐치 사이트를 추천드리는 이유는, 취업 맞춤 플랫폼이기 때문에
해당 사이트를 로그인하여 관심 분야를 “데이터”로 설정한다면
이와 관련된 유용한 취업 정보를 많이 얻을 수 있기 때문입니다.
https://page.stibee.com/subscriptions/157205
🔼 접속하시면 바로 구독 가능합니다!
물론 캐치도 뉴스레터인 “캐슈넛”을 매주 발행하고 있습니다😎
데이터 분석애 특화된 뉴스레터는 아니지만, 자신이 곧 취업 예정이라면 충분히 데이터 직무의 취업 정보를 얻을 수 있습니다.
또한 최근 취업 시장이 어떤지, 원하는 기업의 취업 형태는 어떤지 등등 다양한 정보를 얻을 수 있기에 추천드립니다!
https://quilled-erica-bca.notion.site/5b3c887653fc4fea8b11b07fde1e9f4e
마찬가지로, 캐슈넛 또한 지난 뉴스레터를 확인할 수 있는 노션 사이트를 제공합니다.
한번 접속하셔서 읽어보신 다음, 구독하시길 바랍니다 :)
5. jiho-ml (위클리 NLP)
https://jiho-ml.com/tag/weekly-nlp/
마지막으로, 언어모델에 특화된 뉴스레터인 “jiho-ml (위클리 NLP)”을 소개해드리겠습니다!
해당 뉴스레터는 기업이 아닌 구글 컴퓨터 언어학자인 개인이 발행하는 뉴스레터로,
자연어처리(NLP)에 대한 튜토리얼을 배울 수 있습니다.
위클리 NLP는 : - 제가 대학원에서 공부/연구를 하면서, 구글 Assistant NLP 팀에서 일을 하면서 쌓은 지식을 정리하였습니다.
- NLP를 공부해보고 싶은데 어디서 시작할지 막막했던 분들도 Week 1부터 보면 따라갈 수 있게 글을 구성하였습니다.
- 한 글 당 15분 정도면 읽을 수 있게 분량을 조절했습니다.
- 최대한 어려운 수학적인 부분은 단순화해서 high-level 핵심을 알 수 있게 설명하였습니다.
- 더 깊게 파고 싶으신 분들을 위해 제가 아는 논문, 튜토리얼 reference들을 많이 포함했습니다.
- 매주 여러분의 이메일로 순차적으로 글이 전달됩니다. 아래 폼을 통해 구독하세요!
머신러닝과 딥러닝을 공부했던 분이라면, 자연어처리에 대해 한번쯤은 들어보셨을 겁니다.
NLP와 관련된 모델은 기존 ML과는 코드와 모델이 매우 달라 개인적으로 공부하기 매우 어려웠는데,
해당 뉴스레터는 자연어처리에 대해 구글링을 할때 발견한 아주 소중한 사이트입니다!✨
해당 뉴스레터의 가장 큰 특징은 오로지 언어모델에 대해 매주 시간을 들여 공부할 수 있다는 점입니다.
또한 (개인이 발행하는 뉴스레터라고는 믿어지지 않을 만큼) NLP에 대해서
아주 정교하고, 자세하면서, 이해하기 쉽게 설명하기 때문에 도움이 되리라 확신합니다 👍🏻
본인이 NLP에 대해 조금이라도 관심이 있거나,
공부하고 싶은데 쉽게 접근하고 싶다면 해당 뉴스레터를 추천드립니다!
지금까지 데이터 관련 유용한 5가지 뉴스레터들을 소개해드렸습니다!
데이터에 조금이라도 관심 있으신 분,
데이터에 대해 차근차근 알아가고 싶으신 분,
꾸준히 데이터를 공부하실 분,
모두에게 도움이 될 만한 뉴스레터들이니
포스팅을 읽는 지금 시점부터 하나쯤 구독해보시는건 어떨까요 ?
많은 정보가 홍수처럼 쏟아져 나오는 시대에서 양질의 정보를 얻어갈 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다 .
포스팅에서 소개해드린 뉴스레터 외에도 유용한 뉴스레터 사이트가 있다면 댓글로 알려주세요 !
다음 포스팅은 더욱 유익한 정보로 돌아오겠습니다. 😊
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