커리어 성장 컨퍼런스_데이터분석 전문 데프콘 강의 후기

 

※ 참고

   - 강의를 진행해 주신 분들에 실명 공개는 해도 될지 잘 모르기 때문에 수강생님이라고 작성했습니다!

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카카오 데이터 분석가 강의

 

 

☞ 먼저 카카오 기업의 데이터 분석가로 계신 수강생님의 특강을 먼저 들었습니다. 어떤 것이 중요했고 도움이 되었는지 많이 설명해 주셨던 좋은 시간이었습니다. 수업이 끝나서 저녁 7시부터 9시 30분까지 진행되었는데 시간이 늦었지만 꿀정보가 많아서 열심히 듣고 질문했어요!

 

 

■  사이드 프로젝트를 해보는 것이 중요하다고 하셨습니다!!

  - 주제를 선정하고 데이터를 직접 크롤링을 하거나 샘플 데이터를 찾아서 사용

  - 다양한 Tool을 익혀서 분석을 해보고 결과물을 뭐라도 만들어두는 것이 중요!! 이게 결국 실무에서 중요하겠더라고요!!

 

■ 이 수료생분은 음악 관련된 데이터 분석을 하셨다던데 계속 듣다 보니 좋아하는 것을 주제로 정해서 프로젝트를 해보는 게 좋은 시작이라는 생각을 들도록 해주었습니다.

 

■ 직접 크롤링하거나, 샘플 데이터를 찾기

  → 스포티파이 데이터 직접 크롤링

 

■ 최대한 다양한 Tool을 사용!

  →  R, Python, Tableau 대표적으로 설명해 주셨는데 저는 다행히도 전 직장에서 Power BI를 사용해 본 경험이 있어서 한 가지 Tool 사용을 약간이나마 할 줄 알아서 다행이라고 생각해요!!

 

 

■ 프로젝트를 하면서 얻은 결과물은 여러 블로그, 링크드인, 인스타그램 등등 한 가지 정해서 노출시키기

  → 결국 결과물을 노출시키다 보면 그 도메인에 관심을 가지고 있는 분들과 소통할 수 있는 기회가 되기도 하고 나만의 자료로 사용할 수 있기 때문에 이 부분 설명 들을 때 열심히 들었습니다!!! (별표 꽝꽝!! ★ ★ ★)

 

 

 

◆ 결론

무엇을 할 것인지???  ☞ 도메인을 결정하는 것, 내가 좋아하는 것을 선택하는 것!

어떻게 보여줄 것인가!? ☞ Tool, 내가 자신 있게 사용할 줄 아는 Tool 만들어 놓기!!

 

 

■ 현업 업무 소개를 해주었어요!

① 데이터 프로덕트 개발

   - PM : 프로젝트 운영

   - 데이터 엔지니어 : 데이터 파이프라인 개발

   - 데이터 사이언티스트 : 모델링

   - 데이터분석가 : 기획, 시각화, 분석

 

② 대시보드 개발

   - 한눈에 파악하여 이해하기 쉽고, 활용을 잘할 수 있도록 돕는 대시보드 개발

 

③ 실험과 사후 분석

   - 개발한 데이터를 활용하여 실험을 진행하여 성과 측정 및 인사이트 발견

     (사업부, 마케팅 부서와 함께 진행)

 

④ 데이터 활용 플랫폼 개발

   - 현업에서 지속적인 데이터 수요가 있다면 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 시스템 개발

 

 

■ 사이드 프로젝트에 적용해 보기

① 상황 설정

 

② 샘플 데이터를 만들어보기

    ex) 숏폼 영상을 많이 조회/ 클릭하는 사람 + kpop을 많이 듣는 사람 + kpop 가수를 팔로잉하고 있는 사람 등

 

③ 분석

    ex) 타깃을 설정하고 타깃들이 얼마나 광고를 보고 클릭했는지 성과를 측정

       - 광고 클릭률 측정, 대시보드로 시각화, 랜덤 대상과 비교해서 얼마나 성과가 좋은지

 

④ 리포트 작성/ 대시보드 

    - 분석 결과를 모두가 알기 쉽도록 문서화!!!하기!!

 

⑤ 사이드 프로젝트에 도움 되는 링크

    - 공공 데이터, 캐글, Makeovermonday, 데이터 직접 스크랩, API 활용

 

⑥대시보드 필사

    - 태블로에서 제공하는 대시보드 다운로드해서 따라 해보기!

 

⑦ 기타

    - 관심 있는 회사에 다니는 사람의 블로그 참고

 

 

■ 데이터 관련 역할 종류(데이터 사이언티스트/ 데이터 분석가/ 비즈니스 애널리스트)

 

① 데이터 사이언티스트(기존의 데이터를 가지고 새로운 데이터를 만들어내는 일)

     - 데이터 파이프라인 개발

     - 데이터 모델링

     - A/B 테스트

 

② 데이터 분석가(존재하는 데이터를 활용하여 분석하는 일)

  - 데이터 분석, 인사이트 발견, 데이터 시각화

 

③ 비즈니스 애널리스트(존재하는 데이터를 활용하여 분석 후 전략까지 수립하는 일)

  - 데이터 분석, 인사이트 발견, 비즈니스 전략 수립(협업)

  - 프로젝트 관리, KPI 관리

 

☞ 특강을 들어보면 데이터 분석가가 저에게 좀 더 맞는 업무라고 느꼈어요!!

 

 

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넥슨 UX분석가 강의

☞ 평소 게임에 관심이 많기 때문에 카카오도 열심히 들었지만 넥슨을 좀 더 열심히 듣게 되더라고요. 꿀팁도 많이 알려주셔서 들으면서 재미있었고 이 수강생님은 경력자셨고 어떠한 준비들을 해보고 신입이라도 충분히 지원할 수 있겠다는 자신감을 얻었고 Q&A 때 궁금한 부분 질문을 2개나 했어요. 사실 하나가 더 있었는데 시간상 마지막 질문의 대한 답변을 들을 수가 없어서 조금 아쉬웠지만 다른 훈련생분들이 좋은 질문을 많이 해주셔서 의외의 정보를 많이 들었습니다!

 

 

■ 분석 tool을 잘 활용하는 것이 도움이 된다!

 

■ UX분석가의 업무과정

   - 조직 내 분석결과가 전파될 수 있도록 애프터 미팅, 보고회를 통해 알리는 것이 중요

 

■ 스몰데이터(정성데이터, Qualitative)

   - 인터뷰나 설문을 통해 데이터를 얻어 → 비정형 데이터 다루기

   - 표본 수가 적으며 설문이나 인터뷰 등의 물리적인 리서치 프로세스에 의해 수집된 데이터라고 합니다.

   - 설문(객관식 응답, 주관식 응답), 인터뷰(영상/녹음, 스크립트-주관식 응답)  

   - 사용자의 행동 패턴에 숨겨진 의도나 생각을 파악

 

 

■ 빅데이터(정량데이터, Quantitative)

   - 표본 수가 크고, 사용자 행동을 추적하기 위해 미리 심어 놓은 로그를 조회하여 수집할 수 있는 데이터입니다.

 

■ 로그, 크롤링 → 빅-스몰 데이터 연계 분석

 

■ 로그(수집 응답 형태-특정 행동의 횟수, 소요시간 등 숫자로 나타낼 수 있는 데이터), 크롤링(수집 응답형태-SNS, 커뮤니티 등에서 수집한 비정형 데이터)

 

 

 

※ 게임 UX분석에 관심이 있는 사람들을 위한 서적 추천

    - 게임유저 리서치(스티브 브롬리 지음)  ☞ 저는 게임 쪽에 관심이 많기 때문에 이 책이 궁금하더라고요. 기회 될 때 서점에서 한번 봐보고 구매나 도서관을 이용하여 읽어봐야겠어요!!

 

 

 

<꿀팁>

 

★ 본인들이 다루는 데이터 종류에 대해서 한계를 두지 않았았으면 좋겠다고 하셨어요.

  ☞ 저도 이 부분은 공감이 되더라고요. 한 가지만 아는 사람보다 여러 지식을 갖춘 사람이 되는 게 업무에서 많은 도움이 될 것이라고 생각하고 실제로 직장생활을 하면서 한 가지를 알기보다는 여러 가지를 알고 있어야 여러 업무가 주어졌을 때 해결할 수 있었습니다.

 

★ 분석결과를 어떻게 잘 보여줄 수 있을지 방법을 고민해 보기!!

  - 파일 형식, 데이터 시각화, 스토리텔링

 

★ 포트폴리오 작성팁

    - 노션이나 PPT로 작성로 작성하고 PPT 같은 경우엔 이력서에 파일 첨부하기

    - 프로젝트 내용을 간단하게 한 줄 요약하여 기재하고 어떤 역할을 수행했는지 기여도 기재하기

 

 

♬ 특강을 듣고 난 후

 

실제 수료를 했고 현업에서 업무를 하고 있는 분들의 경험과 꿀팁을 듣는 시간이 무척 저에겐 많은 정보를 알 수 있는 유익한 시간이었습니다. 또한 이 과정을 통해서 내가 어떤 데이터 분석가로 변하게 될지 미래의 모습이 기대되면서 궁금해지도 해요! 또, 데이터 분석가에 대해서 수료를 하고 어떤 식으로 준비하는 것이 도움이 되었고 어떤 부분이 아쉬운 점으로 적용했는지까지 알려주셔서 "나는 그렇게 하지 않고 미리미리 프로젝트가 끝날 때마다 정리해야겠다"라고 느끼게 해 주었습니다. 확실히 막연하게 수업만 듣는 것보다는 모두 꿈을 가지고 수업을 듣는 것이기 때문에 이런 특강들을 한 번씩 들으면서 생각 정리도 해보는 걸 추천드립니다!!