실무에도 통하는 데이터 분석 프로젝트 포트폴리오 만들기
현직자와 함께하는 데이터직무 5주 인턴

실무에도 통하는 데이터 분석 프로젝트 포트폴리오 만들기 주제로 5주 동안 실무자가 될 수 있게 도와드리겠습니다.

데이터 3년차 실무자인 멘티님은 팀장님에게 아래와 같은 업무를 부여받게 됩니다.

A앱의 서비스 기획팀님

데이터팀

담당자

홍길동

중요도

높음

마감일

2024. 04. 27

이번에 제품의 사진을 A안과 B안 중 어떤 것이 거래 실적을 높이는데 도움이 되는지 확인이 필요합니다. 따라서 A/B Test를 수행할 수 있도록 프로젝트 설계 및 데이터 분석 프로젝트를 실행해주세요.

3분기 제품 판매 실적, 마케팅 리포트, 그리고 경쟁사 동향 분석을 실시하세요. 그리고 4분기에는 어떤 전략을 통해 회사가 성장해야 하는지 보고서 올리세요.

과제 소개

과제의 핵심은 자신만의 가설을 기반으로 데이터를 분석하고, 서비스 개선을 위한 Action Item 기획안을 작성하는 것이에요. 총 4개의 과제는 앞에서 언급한 목표를 달성하기 위해서 필요한 단계를 점진적으로 성취하는데 있어요.

첫 번째 과제는 기술 통계에 대한 내용을 학습하여, 실제 EDA를 실시하여 데이터를 통해 그 필드를 정확히 이해하는 내용입니다. 개념적으로 아는 것보다 데이터를 통해 객관적인 현상 진단을 할 줄 알아야 무엇이 문제인지 명확히 밝힐 수 있기 때문에 첫 번째 과제를 기술 통계를 통한 EDA로 선정했어요.

두 번째 과제는 데이터 시각화 실습입니다. EDA를 통해 문제를 발견했다면, 다음 단계로 수행해야 하는 것은 설득입니다. 단순히 말로만 하는 것이 아니라, 자신이 발견한 인사이트를 일목요연하게 보여주는 능력이 반드시 필요합니다.

세 번째 과제는 가설을 설정하여 데이터 분석을 하는 것을 연습할 것입니다. 데이터 분석의 핵심은 자신의 아이디어가 맞다는 것을 검증하여 발표하는 것인데, 그 과정에서 가설 설정 및 분석 연습은 반드시 필요합니다.

네 번째 과제는 바로 이때까지 배웠던 모든 것을 활용하여 실제 Action Item을 도출하는 연습입니다. 모든 과정을 한 번 해 본 것과 안 해본 것은 천차만별이고, 실제 분석 및 기획을 해보면 왜 경험이 중요한지 알게 되실 거에요.

과제를 통해 얻어갈 수 있는 것

이 코스의 과제를 수행하면 가장 크게 얻을 수 있는 것은 자신만의 강력한 포트폴리오를 구성할 수 있다는 것, SQL과 Python의 스킬 업을 시킬 수 있다는 것, 그리고 통계의 기본 지식을 실무에 활용해보는 것입니다. 위에서 언급한 모든 과제는 실제 데이터 셋을 기반으로 할 것이며, 왜 각종 IT 회사에서 SQL을 요구하는지, 그리고 왜 Python, R 등 데이터 분석 Tool을 활용해본 경험이 있는 인재를 선호하는지 알게 될 것입니다. 무엇보다 자신만의 포트폴리오를 구성했기 때문에 IT 기업에서 선호하는 인재로 거듭나게 되실 것입니다.

본 캠프의 목표

- Goal1. 실무 프로젝트가 어떻게 진행되는지 경험을 시켜주는 것.

- Goal2. 분석 포트폴리오로 활용할 수 있는 실제 Report를 작성해보는 것.

권장 수강 대상

- 취준생이나 데이터 분석 직무로 이직을 생각하시는 분들

- 해당 영역에 관심이 있다면 일반 대학생이나 대학원생도 수강해도 무방

선수 지식

- 필수 지식: SQL & Python (Juypter Notebook 환경)

- 있으면 좋은 지식: GTM, Google Bigquery(SQL), Spreadsheet

최종 목표는 위의 skill set을 활용하여 이력서나 면접 진행 시 자신의 관련 경험을 어필할 수 있는 포트폴리오를 구성하는 것입니다.