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최근 HR 분야에서 데이터 기반 의사결정의 중요성이 높아지면서, HR Analytics에 대한 관심이 크게 증가하고 있습니다. 이에 따라 Python을 활용한 HR Analytics 역량을 키우기 위해 많은 HR 담당자분들이 노력하고 있습니다. 저 역시 생성형 AI를 활용하기도 하고, Python 손코딩도 열심히 해보며 이 분야의 역량을 키우고 있는 중입니다. 이 글에서는 제가 HR Analytics를 위한 Python 학습 과정에서 발견한 유용한 리소스들을 공유하고자 합니다. 특히, 추천 도서 목록과 함께 최근 주

감사합니다! 사용하신 경험과 유용한 리소스를 공유해 주셔서 많은 분들께 도움이 될 것입니다. HR Analytics 분야에서 Python을 활용한 데이터 분석과 Cursor AI를 활용한 학습 방법을 자세히 설명해 주셔서 고맙습니다. 많은 분들이 이 정보를 통해 HR Analytics 역량을 더욱 발전시킬 수 있을 것으로 기대됩니다. 😊

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들어가며

최근 HR 분야에서 데이터 기반 의사결정의 중요성이 높아지면서, HR Analytics에 대한 관심이 크게 증가하고 있습니다. 이에 따라 Python을 활용한 HR Analytics 역량을 키우기 위해 많은 HR 담당자분들이 노력하고 있습니다. 저 역시 생성형 AI를 활용하기도 하고, Python 손코딩도 열심히 해보며 이 분야의 역량을 키우고 있는 중입니다. 이 글에서는 제가 HR Analytics를 위한 Python 학습 과정에서 발견한 유용한 리소스들을 공유하고자 합니다. 특히, 추천 도서 목록과 함께 최근 주목받고 있는 AI 코딩 도구인 Cursor AI의 활용 방법에 대해 소개하려 합니다. 이 정보가 HR Analytics를 공부하시는 분들께 도움이 되길 바랍니다.



1. HR Analytics를 위한 Python 공부 추천 책

1) 이중학 (2020) 데이터로 보는 인사이야기

HR Analytics를 위한 공부를 하고 계시다면, 이 책으로 출발하시길 권합니다. 이 책에서는 사용하는 분석툴은 R이긴 하지만 그 비중은 크지 않고 HR Analytics에 관심을 가져서 데이터 분석을 공부하시는 것이라면 '왜 HR에서 Data와 코딩을 해야하는가'를 이해해야하기 때문에 이 책을 1번으로 권합니다.
https://www.yes24.com/Product/Goods/103170198

2) 이상석 (2023) 데이터 드리븐 리포트

HR Analytics를 위한 데이터 분석의 거시적 구조를 파악하기 정말 좋은 책입니다. 파이썬도 각 분석 기법별로 잘 설명되어 있습니다. 미시적으로 각 기법에 대해서 공부하고 이를 유기적으로 연계시키기에 적합한 책이라 생각합니다.
https://www.yes24.com/Product/Goods/123198762

3) 윤인성 (2022) 혼자 공부하는 파이썬

파이썬 입문자가 파이썬 기본 문법 공부하기에 정말 좋은책입니다. 책을 읽으며 하나하나 손코딩해보면 코딩 로직에 대해서 이해하기 쉬습니다. 유튜브 무료강의도 퀄리티 매우 좋고 중간 중간 하는 잡담도 잡담이 아닌 명언들 입니다.
https://www.yes24.com/Product/Goods/109625396

4) 박찬의 (2024) 파이썬 데이터 분석 & 시각화 + 웹 대시보드 제작하기

데이터 분석을 하기 위해 활용하는 Pandas 라이브러리와 이를 시각화하기 위한 Matplotlib, Seaborn, Plotly 라이브러리 더 나아가 웹 대시보드를 제작하기 위한 Streamlit 라이브러리까지 데이터 시각화를 하기위해 필요한 내용들이 잘 정리되어 있는 책입니다. 시각화 관련하여 손코딩해보기에 좋은책이라 생각되어 추천합니다.
https://www.yes24.com/Product/Goods/124732783

5) 박해선 (2023) 혼자 공부하는 데이터분석 with 파이썬

HR Analytics를 위해서는 머신러닝과 더불어 전통적 통계에 대한 이해와 이를 활용하는 역량이 필요하다고 생각합니다. 따라서 4번 머신러닝 책만으로는 HRA를 위한 전체적인 데이터분석 기법을 이해하기 어렵다고 생각하여, 추가하였습니다. 이 책은 특히 데이터 전처리 방법이 잘 설명되어 있습니다.
https://www.yes24.com/Product/Goods/116253011

6) 박해선 (2020) 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

머신러닝, 딥러닝 개념을 초보자도 이해할 수 있게 매우 쉽게 설명하며, 이를 파이썬에서 구현하는 방법도 잘 정리하였습니다. 유튜브 무료강의 퀄리티도 좋습니다.
https://www.yes24.com/Product/Goods/96024871

이전 R, STATA, AMOS, SPSS 등 다른 프로그램을 통해 수행하던 통계, 머신러닝 등을 Python으로 통합하는 작업을 진행하고 있습니다. 6권의 책을 다 볼 시간적 여유가 없으시다면 4번까지 보실 것을 추천드립니다. 또한 위 책으로는 상대적으로 비정형 데이터 분석 파트가 적다는 생각이 드는데요. 앞으로 계속 공부해보며, 또 좋은 책을 발견하면 소개해 보겠습니다.

파이썬을 활용한 HR Analytics 중 데이터 분석 파트만 정리해봤습니다.
개발 파트는 포함되어 있지 않습니다.



2. Cursor AI를 활용한 Python 공부 방법

Cursor AI는 개발자를 위한 AI 지원 코드 에디터입니다. 이 도구는 주로 OpenAI의 GPT 모델, Anthropic의 Claude 모델 등을 선택적으로 사용할 수 있습니다.
 Cursor AI는 이러한 AI 모델들을 활용하여 코드 작성을 할 수 있습니다. 아래와 같이, Ctrl + K를 누른 후 '두 숫자를 더하고 그 값을 나태나는 코드를 만들어줘'라고 요청하면 이에 대한 Python 코드를 자동으로 생성해줍니다.
 코드 수정도 생성형 AI 도움을 받아서 할 수 있습니다. 코드를 드래그한 다음 Ctrl + L 누르면 생성형 AI에 해당 코드가 입력되는데 이때 코드를 수정해 달라고 요청하거나 더 간단하게 만들어 달라고 부탁하면 생성형 AI가 요청에 따라 코드를 수정해 줍니다. 아래 예시 화면은 특정 코드를 지정한 뒤, “코드를 더 간단하게 수정해 달라”고 요청하고 수정된 코드를 전달받는 과정을 보여줍니다.
 이러한 Cursor AI 기능들을 Python 학습에 사용하면 매우 유용하게 활용할 수 있습니다. 저는 개인적으로 Python 및 데이터 역량 강화를 위한 학습에서 책을 통한 Python 학습을 50%, Cursor AI 내 생성형 AI와 대화를 통해 진행하는 학습을 50% 비율로 병행하고 있습니다.

1) 코드 설명 기능 활용

Cursor AI는 단순히 코드를 생성해주는 도구일 뿐만 아니라, Python 코딩 학습에도 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. 궁금한 부분의 코드를 지정하고 Ctrl+L 누른후, '해당 코드에 대해서 비전공자도 이해할 수 있게 설명해줘'라고 요청하면, 코드에 대해 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 직관적인 설명을 해줍니다. 이를 통해 복잡한 Python 코드의 로직을 쉽게 이해할 수 있습니다.


2) 분석 결과 해석 지원

분석 결과를 얻은 후에도 전문적인 지식 없이는 그 의미를 파악하기 어려울 수 있습니다. 이런 경우 Cursor AI의 생성형 AI 기능이 큰 도움이 될 수 있습니다. 분석 결과 텍스트나 이미지를 AI에 입력하고 쉽게 설명해달라고 요청하면, AI가 복잡한 데이터 분석 결과를 이해하기 쉽게 해석해줍니다. 예를 들어, Decision Tree 분석 결과 이미지를 AI에 업로드하고 설명을 요청하면, AI가 그 결과를 쉽게 풀어서 설명해줍니다. 이를 통해 전문가가 아니더라도 복잡한 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다.


3) 이론적 개념 학습

Cursor AI는 단순히 코드나 결과 해석에만 국한되지 않습니다. 예를 들어, Decision Tree와 같은 머신러닝 알고리즘의 이론적 내용도 생성형 AI와의 대화를 통해 직접 학습할 수 있습니다. 아래 화면은 불리언에 대해 채팅에 질문하여 답변을 얻는 모습입니다.


4) 멘션을 활용한 새로 나오는 라이브러리 학습

Cursor AI에는 '멘션'이라는 기능이 있습니다. 이 기능을 사용하면 파일, 폴더, 코드, 웹, Git 등의 데이터를 Cursor AI 내 생성형 AI에 탑재해, 해당 정보를 바탕으로 답변을 얻을 수 있습니다. 이 기능은 학습에도 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 Python 라이브러리를 공부하거나 데이터 관련 내용을 학습할 때 참고할 자료나 웹 링크를 멘션 기능에 추가해두면, 이에 기반하여 더욱 정확한 답변을 받을 수 있습니다.


5) 맞춤형 학습 경로 제시



Cursor AI는 사용자의 현재 Python 실력과 학습 목표를 고려하여 맞춤형 학습 경로를 제시할 수 있습니다. HR Analytics에 필요한 특정 Python 라이브러리나 기술에 대해 질문하면, AI가 관련 학습 자료나 튜토리얼을 추천해줄 수 있습니다.

나가며

이 글에서 소개한 HR Analytics를 위한 Python 학습 로드맵과 Cursor AI 활용 방법이 HR 담당자분들의 데이터 분석 역량 강화 여정에 작은 도움이 되었으면 좋겠습니다. 이와 더불어, 한 가지 더 강조하고 싶은 중요한 점이 있습니다. HR Analytics에서 가장 핵심적인 것은 바로 HR 도메인에 대한 깊이 있는 이해입니다. 아무리 뛰어난 데이터 분석 기술을 가지고 있다 하더라도, HR의 특성과 조직의 맥락을 이해하지 못한다면 의미 있는 인사이트를 도출하기 어렵습니다. 따라서 Python과 데이터 분석 기술을 학습하는 동시에, HR 분야의 전문성을 지속적으로 발전시키는 것이 중요합니다. 기술과 도메인 지식의 균형 잡힌 발전을 통해, 진정한 HR Analytics 전문가로 성장할 수 있을 것입니다.

Reference

이중학. (2021). (데이터로 보는) 인사 이야기: people analytics 가이드북. 프랜비 디자인
윤인성. (2022). 혼자 공부하는 파이썬(개정판). 한빛미디어
이상석. (2023). 데이터 드리븐 리포트. 한빛미디어
박찬의. (2024). 파이썬 데이터 분석 & 시각화 + 웹 대시보드 제작하기. 앤써북
박해선. (2023). 혼자 공부하는 데이터분석 with 파이썬. 한빛미디어
박해선. (2020). 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝. 한빛미디어

HR Analytics를 위한 Python 학습 로드맵

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