SQL 강의가 알려주지 않는 데이터 분석을 위한 문제 정의
데이터 분석을 위한 핵심 역량인 문제 정의와 가설 수립 프로세스를 배워보세요!
입문자를 위해 준비한
[기획 · PM· PO, 데이터 분석] 강의입니다.
이런 걸
배워요!
데이터 분석에 필요한 문제 정의 프로세스
SQL에 앞서 정말로 필요한 데이터 분석의 핵심
PM/PO/PA에게 필요한 문제 정의 노하우
혹시 데이터 분석을 위해 무턱대고 SQL부터 배우고 계신가요?
데이터 분석을 위해 정말로 필요한 건 도구가 아닌 ‘문제 정의 & 가설 수립’ 역량입니다.
현업 그로스 PM과 함께 데이터 분석의 핵심 역량인
문제 정의 & 가설 수립 노하우를 배워보세요.
제가 처음 데이터에 관심을 가졌을 때 SQL이나 Python, R과 같은 도구와 통계 이론, 그리고 머신러닝 등에 압도당했어요. 불안한 마음에 강의도 찾아 듣고, 공부도 하고, 자격증도 취득했지만, 여전히 제자리였어요. 그러나 현업에서 데이터를 분석하고 이를 통해 제품/서비스를 개선하며 깨달았어요. 데이터 분석을 위해 가장 중요한 건 도구나 스킬, 어려운 이론이 아니라, 분석을 통해 답을 구하고자 하는 문제를 정의하고, 이를 위한 가설을 설계하는 것임을요.
그래서 본 강의는 지금 이 순간에도 데이터 분석을 위해 SQL과 같은 기술부터 배우느라, 가장 중요한 문제 정의 및 가설 설계를 놓친 분들을 위해 기획되었어요. 어려운 용어나 도구 없이도, 데이터 분석을 위해 정말로 해야 하는 일들을 알려 드릴게요!
이런 분들에게 추천해요!
😥
처음 데이터 분석을 하게 된
신입~주니어 분석가나 PM/PO
😎
쿼리를 짜는 것을 넘어 문제를 발견하고
가설을 검증하는 분석가로 성장하고 싶은 분
이런 고민, 있으신가요?
SQL은 배웠는데 이제 뭐부터
어떻게 해야 할지 모르겠어요.
SQL은 배웠는데 면접과 포트폴리오
피드백에서 자꾸 떨어져요.
내가 분석가인지,
SQL 쿼리를 짜는 사람인지 모르겠어요.
분석가에게 어떤 역량이 가장 필요한지
알고 배우고 싶어요.
SQL은 도구일 뿐,
분석가에게 정말 필요한 건 문제 정의입니다.
SQL, Python, R, 통계, 머신러닝/딥러닝 등 분석가의 업무에 필요하다고 이야기하는 건 정말로 많지만 이는 어디까지나 도구, 수단입니다. 프로덕트의 문제를 발굴하고 정의하여, 가설을 검증하고 이를 통해 프로덕트를 성장시키는 데이터 분석가로 성장하기 위해서 정말로 필요한 건 JOIN과 Sub Query가 아니라 분석을 위해 문제를 정의하고 가설을 설계하는 능력입니다!
💡 이 강의는요!
- 데이터 분석이나 통계학 등에 대한 선수 지식 없이 누구나 들을 수 있습니다.
- 데이터 분석의 전 과정을 실제 사례와 함께 차근차근 설명합니다.
- 공부나 연구가 아닌, 비즈니스 환경에서 적합한 관점과 사고방식, 노하우를 알려드립니다.
#1.
문제 정의하기
쿼리부터 짜기 전에, 우리가 정말로 답을 구해야 하는 질문이 무엇인지 정의하는 과정을 살펴봅니다.
#2.
가설 수립과
우선순위 판단
정의한 문제를 해결하기 위해 우리가 이미 알고 있는 정보는 없을까요? 그리고 그 모든 걸 정말 다 분석해 봐야 할까요? 가설을 설계하고 수많은 가설의 우선순위를 판단하는 과정을 살펴봅니다.
#3.
분석 과제 설계하기
정의한 문제와 가설을 분석하기 위해 꼭 SQL 쿼리를 짜야 할까요? 또한 어떤 숫자를 도출해 내야 할까요? 분석 과제를 설계하는 데 고려해야 할 것들을 살펴봅니다.
#4.
결과 해석과
액션 플랜 도출
분석을 통해 도출한 숫자는 어떻게 해석해야 할까요? 그리고 분석만 하면 우리의 업무는 끝인 걸까요? 분석 이후에 꼭 챙겨야 하는 핵심 업무에 대해 살펴봅니다.
#5.
PM/PO/PA를
희망하는 분들을 위해서
프로덕트를 성장시키기 위해 데이터를 분석하는 PM/PO 그리고 PA에게 필요한 능력은 SQL 고급 실력일까요? 애초에 우리는 왜 데이터를 분석할까요? 우리의 데이터 업무의 핵심 맥락을 살펴봅니다.
예상 질문 Q&A 💬
Q. SQL을 알려주나요?
본 수업에서는 SQL을 설명하지는 않아요! 대신에, 데이터 분석에 그 무엇보다도 필요한 문제를 정의하고 가설을 수립하는 과정을 설명해 드릴게요. 이를 토대로 여러분들이 SQL이나 Python, 또는 R을 배운다면 더 빨리 성장할 수 있을 거예요!
Q. 분석가로서 중요한 건 기술이 아닌가요?
분석이란 건 결국 우리의 질문에 답을 구하기 위한 방법, 프로세스 아닌가요? 우리가 답을 구하고자 하는 문제가 불분명하다면 아무리 고급 쿼리를 작성하고 어려운 통계 이론을 참고한다 한들, 과연 제대로 답을 구할 수 있을까요?
Q. 그럼 SQL이나 다른 툴을 배우지 말라는 건가요?
물론 문제를 정의하고 가설을 수립한다고 해서 분석이 되는 건 아니죠! 이 수업에서 다루는 문제 정의와 가설 수립 등의 프로세스를 잘 이해한 뒤 필요한 툴과 도구를 배우고 익히시면 화룡점정이 될 거라 생각해요!
✔️ 수강 전 참고사항
- 이 강의만의 혜택
- 강의 수강평을 남겨주시는 분께는 이후 오픈되는 다른 강의의 할인 쿠폰을 제공해 드려요!
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- 유의사항
- 강의 관련 질문의 경우 확인하는 대로 답변 드릴 예정입니다. 자주 발생하는 질문에 관해서는 추후에 추가적인 영상을 제공할 예정입니다.
- 강의에 사용된 모든 자료의 저작권은 강의 제작자에게 있습니다. 다만 배운 내용을 개인 블로그 등에 정리하여 공유하고 싶으신 경우엔, 반드시 본 강의 링크를 공유해 주세요!
이런 분들께
추천드려요!
학습 대상은
누구일까요?
PM/기획자라면 데이터도 필요하다던데...SQL부터 배워야하나 고민중인 분
아무리 SQL을 배워도 데이터 분석이 어려운 분
데이터 분석을 하려고 무턱대고 SQL부터 배우려는 분
커리큘럼
전체
12개 ∙ (2시간 54분)