차시 별 과제 소개

첫 번째 과제

참여자분들이 실제 데이터 분석업무로 실무에 투입될 경우, 가장 먼저 그리고 가장 많이 수행하는 대표적인 작업 중 하나인 데이터 탐색 작업입니다. 해당 과제는 데이터 탐색 과정에 대한 전반적인 경험과 실제 실무에서 진행되는 프로세스에 기초하여 요약 및 정리된 데이터를 대상으로 진행하며 본 과제를 통해 데이터에 대한 관점과 해당 데이터를 어떻게 써야 하는지에 대한 전반적인 설계 기초 과정으로 수행합니다.

두 번째 과제

통상 데이터 분석 업무의 역할은 인하우스에서 수행하는 업무와 외부 컨설팅으로 수행하는 업무가 그 성격이 매우 다릅니다. 인하우스에서 특정 기업의 데이터 분석 업무를 수행하는 상황에서는 보통 제공되고 있는 데이터에서 어떤 인사이트를 찾아낼 수 있는지, 그리고 그 인사이트가 합리적이며 설명가능한 내용으로 정리가 가능한지에 중점을 두고 있다면, 외부 컨설팅 업체로 참여하는 데이터 분석 업무의 경우 통상 고객사에서 요구하는 정의된 문제에 대해 어떻게 데이터를 분석하고 해당 문제를 해결 할 수 있는 방법 및 실제 분석 모델 설계 업무를 주로 진행합니다. 본 과제에서는 참여자분들이 인하우스 업무 담당자라는 전제를 가지고 실제 기업 내부에서 데이터 기반 의사결정 절차에서 분석 업무가 어떤 프로세스를 통해 해당 과정에 기여하는지를 따라가는 절차로 기획 되었습니다.

세 번째 과제

본 과제의 경우 참여자가 통상 외부 컨설팅 회사의 데이터 분석 업무 담당자로서, 고객사가 가지고 있는 문제를 해결해 주기 위해 투입된 상황을 가정합니다. 이 과제의 경우 고객사가 데이터를 토대로 목표변수에 대한 예측 모델을 수립하고 싶어한다는 주제 및 문제정의를 가지고 있다고 가정한 상황에서 데이터 분석 컨설턴트의 입장으로 분석업무를 수행합니다. 이 경우 문제 정의와 목표가 확정된 경우 이기 때문에 두 번째 과제에 비해 실제 분석 모델 수립에 있어 검증과정이 필수적으로 진행 되어야 하며, 수립한 모델이 가지고 있는 설명력 및 정확도에 대한 근거 자료 역시 같이 기술되어야 한다는 점이 특징이라고 할 수 있습니다. 인하우스 영역에서도 동일하게 수행되지만, 외부 컨설팅으로 진행되는 프로젝트의 경우 특정된 목표에 대해 보다 깊게 접근해야 한다는 점에서 본 과제가 설계되었습니다.

마지막 과제

이 과제의 경우 보다 포괄적인 데이터 분석 절차에 대한 실제 실무 케이스를 바탕으로 설계 되었습니다. 참여자가 실제 데이터 분석 컨설턴트로 실무를 진행할 때, 고객사의 상황이 생각보다 정리가 되어 있지 않은 경우가 많습니다. 경우에 따라서 데이터 분석 작업을 수행하기에 앞서 먼저 고객사의 데이터 구조를 먼저 파악하거나, 때로는 데이터 구조 제설계의 업무가 부가적으로 발생할 수 있습니다. 본 과제는 IT 역량이 지속적으로 개선되어야 하는 특정 업체의 데이터를 기준으로 참여자분들이 실제 데이터 구조를 어떻게 구축해야 하는지, 구축과정에서 데이터에 대한 탐색적 분석을 통해 실제 해당 고객사가 가지고 있는 문제점은 무엇이며, 이 문제점을 어떻게 해결해야 하는지에 대한 컨설팅 성격의 과제로 설계되어 있습니다.

과제를 통해 얻어갈 수 있는 것

본 과제를 순차적으로 수행 하실 경우 가장 짧게는 빅데이터 산업에서 실제 근무하는 인력들이 어떤 일을 하고 있는지에 대한 현업 관점에서의 업무 경험과, 실제 부트캠프 참여자분들이 어떤 직렬을 목표로 취업준비를 하셔야하는지에 대한 전체적인 경험을 제시하는데 그 목표가 있습니다. 실제 본인 역시 위에 상기한 과제 단위로 인턴 생활을 시작했으며 해당 과정을 수행하면서 산업에 대한 이해도 및 기술에 대한 이해도를 높일 수 있는 매우 귀중한 기회를 얻었다고 생각합니다. 본 부트 캠프를 통해 보다 객관적인 시야에서 데이터 기반 분석 직무에 대한 이해도를 높일 수 있는 시간이 될 수 있으리라 생각합니다.