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데이터 분석가 무엇이든 물어보세요 [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2023년 7월]

데이터 분석가로 취업, 이직 준비를 하며 현직자의 이야기가 궁금하셨다면, 데이터 분석가에게 무엇이든 물어보세요!

15명 이 수강하고 있어요.

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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, 취업 · 이직] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 원맨팀 데이터 분석가의 실무 노하우

  • 데이터 분석 직무의 종류와 차이점

  • 데이터 분석가 신입에게 가장 필요한 역량

  • 데이터 분석가에게 좋은 회사를 찾는 방법

  • 직무 전환 시 지원 꿀팁

  • 데이터 분석가의 주요 일과

매달 찾아오는 데이터 분석 세미나 💡
2023년 7월 월간 데이터리안 다시보기!

📢 수강 전 확인 해주세요!

  • 이 강의는 2023년 7월 진행된 “데이터 분석가 무엇이든 물어보세요” 라이브 세미나 녹화 영상입니다.
  • 라이브 발표 도중에 올라오는 실시간 채팅에 대한 답변이 포함되어 있습니다.

월간 데이터리안 세미나 
7월에는 데이터 분석가 커리어를 다룹니다!


7월의 데이터리안 세미나는 🔍

이런 고민을 하고 계시는 분들께 추천해요 ✅

  • IT 회사 데이터 분석가로 일하고 있는 현직자들의 이야기를 들어보고 싶은 분
  • 여러 도메인을 거친 데이터 분석가의 커리어가 궁금하신 분
  • 현재 데이터 분석가로 일하고 있는데, 다른 회사 분석가들은 어떻게 일하는지 궁금하신 분
  • 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트 뭐가 다른지 궁금한 취업준비생

📺 2023년 8월에는 사이드 프로젝트의 데이터 분석에 관해 이야기합니다!

  • [8월 주제] 요즘 핫한 사이드 프로젝트가 데이터 보는 방법
  • 다음 라이브 세미나 소식 보러 가기: https://datarian.io/seminar

7월 세미나 타임라인 ⏰

#1부 - 원맨팀 데이터 분석가의 고군분투기

✔ 연사 양현승

  • Spoqa 데이터 분석가
  • 전) Storelink 데이터 사이언티스트
  • 사모예드를 좋아하고 호기심이 많은 데이터 분석가 입니다. 데이터를 통해 숨겨진 비밀을 찾아가는 과정을 좋아합니다. 효율적인 방법으로 업무와 분석 결과를 잘 전달하는 것에 즐거움을 느낍니다.

능동적으로 제품 데이터를 분석해보고 싶어서, 데이터 사이언티스트에서 프로덕트 분석가로 직무전환을 했습니다.
혼자 일하는 데이터 분석가는 생각보다 업무의 범위가 넓습니다. 대시보드와 지표 변화를 편하게 확인하는 방법, 분석 요청을 빠르게 처리하는 법 등 한정된 리소스에서 효율을 최대한으로 끌어올리는 방법을 고민했던 내용을 공유하려고 합니다.

#2부 - 현직 데이터 분석가가 말하는 취업 & 커리어 가이드

패널 양현승

  • Spoqa 데이터 분석가
  • 전) Storelink 데이터 사이언티스트

✔ 패널 김민주, 윤선미, 이보민

  • 데이터리안 데이터 분석가

비전공자도 데이터 분석가 될 수 있을지 걱정되시나요? 데이터 분석가로 일하고 있는데, 이렇게 하는 게 맞나 고민되시나요?
현업 분석가들의 200% 솔직한 현실 조언을 들어보세요!

7월 세미나 
참여자 소개 📖

김민주 모더레이터

창업을 하고 마주한 정답이 없는 세계에서 답을 얻기 위해 데이터 분석을 배웠습니다. 데이터 분석가로 일하다 이제 데이터를 기반으로 서비스를 성장시키는 일을 하고 있습니다.

양현승 1부 연사

사모예드를 좋아하고 호기심이 많은 데이터 분석가입니다. 데이터를 통해 숨겨진 비밀을 찾아가는 과정을 좋아합니다. 효율적인 방법으로 업무와 분석 결과를 잘 전달하는 것에 즐거움을 느낍니다.

윤선미 2부 패널

어느새 8년차 직장인입니다. 아이러니하게도 데이터 분석가로만 일을 할 때보다 데이터리안 멤버들과 함께 마케팅, 서비스 기획 등 다양한 일을 하면서 더 데이터의 힘을 더 믿게 되었습니다. 데이터 분석을 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 전달하는데 관심을 가지고 있습니다.

이보민 2부 패널

채용 플랫폼 잡플래닛에서 데이터 분석가로 일하다 지금은 데이터리안에서 콘텐츠 마케터 겸 데이터 분석가로 일하고 있습니다. 데이터 분석에 대해 궁금해하시는 분들이 실무에 가까운 데이터 분석 콘텐츠를 더 쉽고 빠르게 만날 수 있도록 널리 퍼뜨리는 일을 하고 있습니다.


예상 질문 Q&A 💬

Q. 월간 데이터리안 라이브 세미나는 언제 하나요? 어디에서 신청할 수 있나요?

데이터리안 웹사이트에서 다음 월 세미나 정보를 보실 수 있답니다. 신청도 바로 할 수 있어요!

Q. 듣기 전에 준비해야 하는 게 있나요?

없습니다 :D 누구나 들을 수 있어요!

Q. 세미나에서 사용하신 슬라이드를 따로 볼 수 있을까요?

슬라이드는 아래 링크에서 확인 해주세요!
7월 세미나 슬라이드: https://bit.ly/3XLWig2


라이브 참여 후기가 
궁금하다면 👏

세미나 중 가장 인상 깊었던 내용은?

  • 1부 양현승님께서 업무 효율을 높이는 방법에 대해서 알려주신 부분이 인상 깊었습니다. 슬랙봇을 활용해서 대시보드를 편하고 빠르게 확인할 수 있는 방법 등 기존에 알지 못했던 부분을 알 수 있었던 시간이었습니다.
  • 직접 채용 공고를 보며 데이터 분석가로서 어떤 역량이 요구되는지 객관적으로 함께 파악하고, 실제 실무진 입장에서 의견을 전달해 주신 점이 좋았어요.
  • 실제 현업에서 수행하시는 업무와 그 과정에서 고민하셨던 점들을 세세하게 말씀해 주셔서 정말 좋았어요! 데이터 분석가로의 진로를 희망하고 있지만, 구체적으로 어떤 일을 하는지, 또 어떤 점을 생각해 봐야 할지 자세히 들을 곳이 마땅치 않아서 항상 궁금했었습니다. 유익한 세션 감사합니다 :)
  • 1인 분석가로 고민되던 부분과 지금 하는 업무의 방향성에 대해 늘 궁금했는데, 오늘 다양한 이야기를 들으면서 방향을 잘 잡고 가고있다는 생각이 들어서 모든 부분이 인상 깊었습니다.
  • 데이터 분석가에게 중요한 커뮤니케이션이라는 개념이 broad했는데 1. 결과 공유 2. 요청 파악 이렇게 나누어서 구체적으로 사례도 들어주시고, 시각화의 중요성, 문서화의 중요성과 같은 방향으로 연결해 주신 부분이 기억에 남고 큰 도움이 되었습니다!
  • 실제 데이터 분석가 현직자 분들 이야기를 들을 수 있어서 좋았습니다. 면접할 때도 오늘 들었던 내용을 참고하여 말할 수 있을 것 같아요. 또 몸값 높이는 꿀팁도 알아갑니다
  • 좋은 회사를 고르는 방법, 직무 전환할 때 가져야 하는 마인드 셋에 대해서 현실적인 조언을 얻어서 좋았습니다.
  • 두 번째 파트에서 질문들이 거의 다 제가 했던 고민이라 많은 도움이 되었던 것 같습니다. 그리고 개인적인 경험도 같이 들을 수 있어 좋았습니다
  • 직무 전환하는 분들에게 회사를 다녔던 경험도 경력이라고 해주셨던 점이 인상깊었습니다.
  • 자격증을 위한 공부와 실무를 위한 공부가 다르다는 부분이 와닿았어요.
  • 데이터분석가도 인하우스, SI 두 가지가 있고 업무가 다르다는 것과, 지금까지 SQL, Python을 사용한 경험을 갖고도 자신이 없어 배회만 했는데 이야기를 듣고 자신감도 없고 어떻게 제 역량을 더 키워서 회사에서 원하는 데이터분석가가 될 수 있을지 방향을 잡을 수 있었습니다.
  • 이직 활동을 통해 내 몸값을 올리고 업계 트렌드를 알아보는 점이 매우 신선한 시각이었어요!
  • 데이터 분석가의 업무 루틴을 자세히 알려주신 점이 인상깊었습니다! 패널들의 자세한 경험담👍
  • 데이터 분석가의 하루를 알 수 있어서 내내 즐겁게 들었습니다. 데이터 사이언티스트에서 데이터 분석가로 직무 전환한 이유를 설명한 것이 뇌리에 깊게 박히는데, 이런 식으로 중간중간 본인만의 강점이나 면접 팁을 알려주는 것도 도움이 되어 좋았습니다.
  • 데이터 분석 취업을 희망하는 취업 준비생으로서, 현업 데이터분석가들의 생생한 우당탕탕(?) 직무 비하인드스토리를 들을 수 있어 귀한 경험이었습니다. 또한, 껍데기보다는 알맹이에 가까운 현실적이고 유익한 말씀들을 많이 해주셔서, 재미있게 집중해서 들을 수 있었습니다.
  • 가장 마지막에 말씀해 주신 내용인 '1년 차 때에도 계속 지원을 해보면서 채용 시장 트랜드를 익히고 회사로 돌아와서 어떻게 하면 그러한 경험을 할 수 있을지 생각해 보고 적용해본다' 라는 점이 인상 깊었습니다!

데이터리안에게 하고 싶은 한마디!

  • 데이터 직무를 희망하고 있는 취업 준비생으로서, 데이터리안 같은 교육 기관이 있어 참으로 든든하고 감사합니다. 취업에 성공하더라도 계속 세미나를 듣고, 블로그에서 좋은 자료들을 찾아보고, 또 공유하며 함께 성장할 수 있는 사람이 되기 위해 힘쓰겠습니다 :) 오늘도 수고 많으셨습니다!
  • 양질의 세미나 개최해 주셔서 감사합니다! 인사이트에 큰 도움이 되었어요!
  • 항상 잘 듣고 있습니다! 감사합니다!❤️‍🔥
  • 코로나 이후 온라인 강의와 회의가 활성화되어 저처럼 해외에 있는 사람들도 데이터리안을 통해 공부를 하고 세미나에 참여할 수 있는 기회가 많아져서 너무 기쁩니다. 늘 해외에 혼자 있어서 공부할때 외로웠는데 데이터리안에서 공부하다보니 덜 외롭네요!
  • 좋은 알찬 내용 전달해 주셔서 감사드립니다. 더 좋은 세미나 콘텐츠 기대하겠습니다!
  • 데이터 분석을 업으로 삼으시는 분들의 일과를 들으면서 신입인 저와 비슷한 고민과 어려움이 있었다는 것을 알게 되어 안심이 되고 유익한 시간이었습니다. 좋은 세미나 준비해 주셔서 감사합니다!
  • 내용 구성이 말로 형용하기 어려울 정도로 너무나 알찼습니다. 패널분들께서 사전질문을 받아 미리 답변 준비를 하신 것 같은데, 그 덕에 루즈하지 않게 진행된 것 같습니다.
  • 전공자가 아닌 입장에서는 이런 세미나가 흔한 기회가 아닌데 기회의 장 만들어주셔서 감사합니다!
  • 보통 세미나를 들으면 어쩔 수 없이 추상적인 레벨에서 이야기가 진행되었는데, 데이터리안 세미나에서는 취준생이나 실무자들이 궁금해하는 부분을 시원하게 긁어주는 것 같아서 아주 좋았습니다 :) 앞으로도 유익한 세미나 많이 많이 부탁드립니다!
  • 매번 세미나 들을 때마다 데이터리안 분들은 정말 좋아하는 일을 하고 계시구나 :) 라는 생각이 들어요. 단순히 일이라고 생각하면 이런 긍정의 기운을 못 느꼈을 거예요.
  • 데이터 분석가라는 직무에 대해 궁금해하는 사람들에게 매우 적합하고, 탄탄한 세미나 내용이 좋았습니다.
  • 주변에 관련 업계 종사자가 없어 막막했는데 현업에 계신 분들의 실질적인 조언과 생각을 전해 들을 수 있어 유익한 시간이었습니다. 감사합니다.
  • 늘 듣던 얘기, 하는 얘기가 아닌 정말 궁금했던 이야기, 구체적인 이야기, 실무 이야기를 전해주는 데이터 커뮤니티여서 너무 좋습니다!
  • 데이터 직무 전환을 위해 준비하며 가장 도움이 많이 되는 곳이에요. 데이터리안 사랑해요^^
  • 데이터 분석의 A-Z까지를 쉽게 얻어갈 수 있다는 게 데이터리안을 알게 된 가장 큰 장점이라고 생각합니다. 믿고 보는 사람들이 많은 만큼, 앞으로도 양질의 정보 많이 공유해주세요!
  • 수고 많으셨습니다. 유익한 시간이었어요. 용어조차 혼동되는 불분명한 직업 세계에서 데이터리안 같은 커뮤니티가 있다는 것은 이 직군을 희망하는 입장에서 큰 의지가 되어요. 감사합니다!
  • 세미나는 처음 들어봤는데 많은 도움이 되었던 것 같습니다. 뭔가 우물 안 개구리라는 느낌도 들었고 ㅎㅎ 많은 걸 느끼고 갑니다. 감사합니다!
  • 매번 세미나가 알찬 것 같아요. 세미나를 통해 데이터 분석가에 대한 직무를 더 깊게 알아갈 수 있어서 좋았습니다.
  • 데이터리안 인스타 팔로우 후 처음 듣는 세미나였는데 덕분에 유익하고 좋았습니다, 감사합니다.
  • 늘 풍성하고 알찬 콘텐츠 준비해 주셔서 감사드립니다! 데이터리안 화이팅!

 


2023 월간 데이터리안 
지난 세미나 다시보기 📺

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • IT 회사 데이터 분석가로 일하고 있는 현직자들의 이야기를 들어보고 싶은 분

  • 여러 도메인을 거친 데이터 분석가의 커리어가 궁금하신 분

  • 현재 데이터 분석가로 일하고 있는데, 다른 회사 분석가들은 어떻게 일하는지 궁금하신 분

  • 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트 뭐가 다른지 궁금한 취업준비생

안녕하세요
데이터리안입니다.

수강생 수

27,481

수강평 수

2,542

강의 평점

4.9

강의 수

37

실무 경험이 탄탄한 현업 분석가들이 데이터 분석 교육을 기획하고, 직접 강의합니다.

데이터리안에 대해서 더 알아보고 싶다면

👉 https://www.datarian.io

커리큘럼

전체

5개 ∙ (2시간 5분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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