호서대학교 하계인턴에 입사해서 직접 실무를 경험하는 것보다
잘 이해할 수 있는 방법은 없습니다.
5주간 호서대 하계인턴의 사원이 되어 팀장님과 제대로된 직무 경험을 만들고, 준비된 신입사원이 되세요.
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현직자의 진짜 실무를 팀장님의 도움을 받아 수행하여, 직무를 깊게 이해할 수 있습니다.
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업무 착수부터 업무보고까지 일의 프로세스를 경험하고, 신입사원으로서 꼭 필요한 역량과 업무스킬을 이해하고 배워갈 수 있습니다.
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메타버스 오피스에서 만나 업무 메신저를 통해 팀장님께 업무를 보고하고 피드백 받는 경험을 할 수 있습니다.
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업무에 대한 1:1 피드백과 코칭이 매주 제공됩니다.
안녕하세요. 빅데이터 10년차 이상 현직자 레비스탈 멘토입니다.
저와 함께 5주 동안 빅데이터 실무를 체험하시겠어요?
요즘 빅데이터가 핫하죠?
핫한 만큼 빅데이터 분야로 취업을 준비하시거나 이직하시려는 분들이 정말 많아요.
그런 분들은 대부분 R이나 Python 등 기술적인 부분을 여러 아카데미를 거쳐 공부를 하시는데 이렇게 열심히 배운 기술들로 막상 현업에 가시면 어렵다고 하소연 하시는 분들이 꽤 많더라고요.
아마, 데이터 분석을 해야하는데, 기술적인 분류만 경험해서 그런게 아닌가 싶습니다.
본 과정에서는 조금 더디더라도 기술적 측면이 아닌 데이터를 바라보는 관점, 분류가 아닌 분석에 대해 얘기하고자고 합니다.
물론 5주라는 시간은, 그러한 관점을 익히기에는 턱없이 부족하죠.
하지만 무엇을 더 공부하고 시도해야 하는 지에 대한 감은 잡으실 수 있을 거라 생각합니다.
시작해 보세요. 생각보다 그리 어렵지 않답니다.
10년차 이상 현직자 레비스탈 팀장
현) 광고회사 빅데이터팀 재직
전) 브랜드 전략 컨설턴트 출신
현직 빅데이터 분석가와 함께하는 "실전 분석 역량" 기르기 주제로 5동안 실무자가 될 수 있게 도와드리겠습니다.
주요 업무 소개
요즘 빅데이터가 정말 핫한 것 같습니다. 현직에 있다고 하면 가끔씩 다른(?) 눈빛으로 보기도 하니까요.
그런데 빅데이터에 대해 많이들 오해하고 계신 게 있더라고요.
R, Python, SQL,.. 등등의 기술들을 어느 정도 알고 있는 지가 곧 빅데이터 분석의 지름길인 것처럼요.
물론 그런 경험과 역량만으로도 충분한 업무들이 많을 테지만, 저는 소비자 관련 데이터를 다루고 있어서 그런지, 기술적 측면을 얼만큼 아는 지보다 정말 데이터 "분석"을 할 수 있는 지가 더 중요한 것 같아요.
실제 많은 분들이 취업 전에 여러 빅데이터 아카데미 과정을 수료하고도 막상 현업에 들어왔을 때 멘붕이 되는 경우가 바로 이 지점인 것 같아요. 예를 들면 '파워포인트'를 아무리 잘 다룬다고 해도 기획서나 보고서를 잘 쓰는 건 아니잖아요?
그런데 주위를 둘러보면 데이터를 다루는 기술적 '스킬(Skill)'을 배울 곳은 많아도 정말 정말 중요한, 데이터를 분석한다는 게 무엇인지, 또 어떤 결과와 흐름을 도출해야 하는 지를 가르쳐주는 곳은 없는 듯 합니다.
물론 본 과정 또한, 데이터를 바라보는 '관점(Perspective)'을 배우기에 충분한 시간은 아닙니다. 다만, 본 과정을 거치는 동안 배운다기 보다는 '스스로 고민하는' 과정을 통해 조금이나마 맛보시게 될 거에요.
그리고 그렇게 맛보신 경험은 앞으로 여러분이 스스로 학습할 수 있도록 이끌어 줄 겁니다.
때문에 본 과정에서는 R, Python, SQL 같은 기술들도 '반드시' 필요하지는 않습니다.
우리의 목적은 '얼마나 코딩을 잘 할 수 있는지'가 아니라 어떠한 '관점'으로 데이터를 바라보고 '스토리'를 만들 것인 지를 학습하는 거니까요.
코딩 언어를 사용하실 분들은 충분히 사용하셔도 되고,
엑셀이나 파워포인트 등에 익숙하신 분들은 활용 가능하신 만큼 사용하셔도 됩니다.
과제 소개
우리는 '트렌드 분석'을 진행할 예정입니다. 스스로 분석 주제와 소재를 선정하고, 분석 방법을 설계/수행하며, 나아가 파워포인트로 보고서까지 작성하게 됩니다. 분석 데이터는 누구나 접근 가능한, 네이버 데이터랩 / 쇼핑인사이트 등 온라인 검색 및 행동 데이터를 활용할 것이며, 그 외 개인이 접근 가능한 데이터는 마음껏 활용하셔도 무방합니다.
(위 말풍선에 있는 패션회사의 '메타버스' 시장 분석 요청은 하나의 사례일 뿐입니다.
즉 메타버스 시장을 분석하는 것이 아닌 자유롭게 트렌드 주제를 '스스로' 선정하셔서 분석하시게 될 것입니다.)
앞서 공유했듯이 엑셀로 분석하셔도 되고 R이나 Python을 통해 분석하셔도 됩니다.
다만 단순한 분석이 아닌 꽤 설득력 있는 Insight를 뽑아 내셔야 합니다. 여기서 Insight라 함은, 유의미한 결과 뿐만 아니라 유의미한 결과로 도달하기까지의 과정, 즉 누가 봐도 호기심이 들 정도의 Story로 풀어내셔야 합니다.
수강 대상
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소비자 데이터 분석을 통해 Insight를 발견하는 직무로 취업하고자 하시는 분들에게 적합합니다.
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R, Python을 배웠지만 아카데미에서의 팀 과제 경험이 전부인 분들이나
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분석 보고서 작성을 경험하고 싶으신 분들이 들으시면 좋습니다.
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머신러닝/딥러닝 등 데이터 엔지니어를 지원하시는 분들에게는 적합하지 않습니다.
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본 과정에서는 R, Python 등의 코딩 언어에 대해 교육하지 않습니다.
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다만, R, Python을 통해 참석자가 스스로 데이터를 분석했을 경우, 해석에 대한 간단한 코칭은 있을 수 있습니다.
수강 학습 요건
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PPT, 엑셀 중급 이상(sumif(s), count(if,ifs, a), vlookup, 피벗테이블 등 활용 가능한 정도)인 분들이 들으면 좋습니다.
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본 과정에서는 네이버에서 무료로 제공하는 '검색어트렌드' '쇼핑인사이트' 등의 자료를 활용하니,
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본 과정 수강에 앞서 https://datalab.naver.com 사이트를 둘러보시고 결정하시기를 추천합니다.
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강조하지만, R, Python 등의 스킬이 반드시 필요한 과정이 아니니 편하게 수강해 주세요.
업무를 통해 얻어갈 수 있는 것
"그냥 분석 결과가 이렇게 나온 거라.."
"원래 코딩하면 이렇게 나와서.."
거짓말 같겠지만, 분석 결과를 묻는 상대에게 적지 않은 분석가들이 실제 이런 얘기들을 합니다.
그리고 고개를 젓는 상대에게 데이터를 몰라서 그렇다며 혀를 차죠.
분석은 단편적으로 추출된 결과물의 나열이 아닙니다. 데이터를 '분류'하는 것과 '분석'하는 것은 엄연히 구분되어야 합니다. 또한 내가 분석한 내용을 얼마나 잘 설득할 수 있느냐가 관건입니다.
여러분들은 본 과정을 통해 실제 세상에서 일어나고 있는 사실들을 기반으로 어떤 해석들을 첨가하여 스토리로 구성할 수 있는 지를 배울 것입니다. 그리고 그러한 경험들은 여러분들이 앞으로 여러 낯선 데이터를 마주할 때 두려워하지 않고 마주할 수 있는 힘을 길러줄 것입니다.
이 업무를 선정한 이유를 알려드릴게요!
구직자들의 흔한 오해
반복해서 말하지만, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트를 지향하는 많은 취업준비생분들이 막상 취업을 하면 어떻게 데이터를 '분석'하고 '정리'하는지에 대해 난감해 합니다. 데이터를 기술적으로 정제/가공, 분류하는 방법에 대해서만 배워왔기 때문이지요.
기술적인 정제/가공 과정과 달리, 데이터를 분석한다는 것은 연구자의 판단, 즉 의견이 들어가는 것이고, 그 의견의 시작은 '가설'이며 '가설'은 최종 결과에 대한 가설이 아닌, 분석 과정에 대한 '가설'이어야 합니다.
그리고 그러한 의견과 주장들이 생겼을 때, 상대방을 설득할 수 있는 힘이 있어야 하고 그 힘은 내가 분석한 결과들을 정리하는 'Story'를 통해 형성됩니다.
많은 사람들이 R, Python을 배우면 데이터를 분석할 수 있다는 오해들을 하십니다. 하지만 앞서 언급했듯 파워포인트를 잘 다룬다고 해서 보고서를 쓸 수 있다는 것은 아니잖아요.
코딩 스킬을 늘리는 것은 두 세달 단기 코스만으로도 가능할지 모르겠으나 데이터의 가설에 접근하는 관점과 풀어내는 능력은 짧게 잡아도 몇 년이 걸리는 일입니다. 그런데 안타까운 건 그마저도 배울 수 있는 교육 과정이 없다는 것이에요. 그리고 회사에서조차 그 누구도 여러분를 장시간 교육시켜 주지 않습니다.
그래서 관건은 가만히 있어도 많은 프로젝트를 통해 학습할 수 있는 회사에 입사하거나, 개인적인 훈련을 통해 함양하는 방법밖에는 없습니다.
본 과정은 앞으로 여러분들이 꾸준히 스스로 훈련하도록 도와드리기 위해 개설되었습니다.
해당 업무가 빅데이터 분석의 실제 일과 역량을 체험해볼 수 있는 이유
실제 소비자 데이터를 다루는 기업에서 일을 하고자 하신다면 데이터를 분석하는 기법을 얼마나 많이 알고 있는 지보다 기업이 궁금한 내용들을 어떻게 잘 전달할 수 있는 지가 중요한 역량이 됩니다.
기업은 늘 시장의 변화를 캐치하고 싶어하고 데이터가 의사 결정의 수단으로 역할해주기를 바라죠. 그래서 여러분들이 빅데이터 분야로 취업하고자 하신다면, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트를 넘어 데이터 컨설턴트를 목표로 하셔야 합니다.
누구보다 시장의 트렌드를 이해하고, 데이터로 풀어낼 수 있는 방향을 제시하며, 실제 분석된 결과로 설득하고, 마케팅이나 기업 방향에 어떻게 적용 가능한 지까지 설득할 수 있어야 하죠.
그렇기 때문에 본 과정에서는
1.
시장에 널리 흩어져있는 트렌드를 발견하고 정리하는 방법과
2.
데이터를 통해 분석하고 풀어내는 방법
3.
데이터를 분석하는 과정에서 외부 자료를 활용하는 방법
4.
나아가 기업이 효율적인 의사결정을 할 수 있도록 제안하는 방법
까지를 한 Cycle로 학습하게 될 것입니다.
상세한 업무 일정을 설명드리겠습니다.
3회의 회의와 4회의 업무수행을 통해 경쟁력있는 신입으로 거듭날 수 있습니다.
1주차 | 6월 29일(일) 15:00~17:00 | 팀,부서,직무 소개
-직무 입문 방법
-직무담당자가 실제로 하는 일
-직무담당자로 일하는 장, 단점과 요구 역량
-주차 별 프로젝트 소개 및 선정 이유 |
7월 4일()
~23:59 | 1차 업무 수행
[주제] 분석 주제 정하기
본 과정을 통해 심층 분석할 주제를 스스로 정해보세요. 최근 소비 트렌드 정보의 경우, BtoB 영역보다 BtoC 영역의 트렌드 탐색을 권장합니다.
1. 시장 조사(Desk Research)를 통해 최근의 소비 트렌드 정보 수집
2. 트렌드 정보 중 자신에게 잘 맞는 분석 주제 3가지를 선정
3. 3가지 주제에 대해 선정 이유, 트렌드 현황, 분석 접근 가설, 분석 방법 등의 내용을 작성
*과제 결과물 : word 1 page로 3가지 Trend를 정리하여 제출 | |
2주차 | 7월 7일(월)
~23:59 | 업무피드백
팀장 개별 리뷰 및 1차 업무 피드백 |
7월 11일(금)
~23:59 | 2차 업무 수행
[주제] 실제 데이터 분석해보기
1차 과제 진행 후 멘토가 선정해준 주제를 바탕으로 시장환경 / 경쟁자동향 등 거시적인 측면에 시간을 쏟지 말고 실제 데이터를 분석해보세요.
1. 검색 트렌드, 쇼핑 인사이트, 광고 키워드 등 오픈된 데이터를 활용해 의미 있는 단서 추출
2. 어떤 키워드에 집중해야 하는 지, 최대한 소비자의 언어에 입각해 단편적인 결과들을 뽑아낼 것
3. 설명하지 않아도 이해 가능하도록 문장을 공들여 작성
*과제 결과물 : PPT 포맷 자료 1부 (분량 제한 없음) | |
3주차 | 7월 13일(일) 15:00~17:00 | 팀미팅
업무 발표 및 팀장 2차 업무 피드백 |
7월 18일(목)
~23:59 | 3차 업무 수행
[주제] 데이터 분석 보고서 작성 (1): Desk Research 자료를 활용해 보기
2차 과제에서 데이터를 분석해보았다면, 이제는 내가 뽑아낸 분석 결과를 뒷받침해 줄 수 있는 시장 자료 찾아보세요. 본 과정을 통해 온라인을 통해 자료를 찾는 방법을 연습하고 고민해보며,나만의 즐겨찾기 폴더 역시 구성해볼 수 있습니다.
1. Desk Research 자료는 본인의 인사이트를 뒷받침하는 용도로만 제한적으로 활용
2. 추가로 탐색된 내용에 대해서는 검색 트렌드 등 데이터 분석 얼마든지 가능
*과제 결과물 : 2차 과제 PPT 자료에 합산한 보고서 1부 (분량 제한 없음) | |
4주차 | 7월 21일(월)
~23:59 | 업무피드백
팀장 개별 리뷰 및 3차 업무 피드백 |
7월 25일(목)
~23:59 | 4차 업무 수행
[주제] 데이터 분석 보고서 작성 (2): 최종 보고서 완성하기
현업 요청 사항대로 추출하는 최종 SQL을 작성하세요.
수집된 자료, 분석된 내용들을 한 군데 모아 설득 가능한 Story를 구성해보세요. 하고 싶은 이야기가 있어야 결국 Story도 만들 수 있습니다.
1. 아무리 좋은 자료라도 Story에 방해가 된다면 미련 없이 삭제
2. Story 구성은 읽지 않아도 자연스럽게 설명이 이어질 수 있는 구조로 구성
*과제 결과물 : 최종 PPT 분석 보고서 1부 (분량 제한 없음) | |
5주차 | 7월 27일(토) 15:00~17:00 | 팀미팅
업무 발표 및 팀장 4차 업무 피드백 |
매주 현업의 문제와 문제 해결에 필요한 정보를 팀장님이 부여합니다.
업무 안내서 예시1
업무 안내서 예시2
매주 팀장님의 1:1 업무 피드백이 제공되며, 어려운 점은 언제든 답변 드립니다.
호서대 하계인턴 오피스 예시1
호서대 하계인턴 오피스 예시2
