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  • 중급

비즈니스 애널리틱스 : 비즈니스 데이터 분석, 대시보드, 사업 적용까지

폭발적인 사업 성장의 비밀, 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics)! 데이터 분석 기초부터 산업별 Case study. 데이터 역량과 사업 역량을 한 번에.

1기
22.11.16 ~ 23.02.08 (총 13회) 매주 수요일 19:00 ~ 22:00 (총 39시간)

Business Analytics
생존을 넘어 압도적 성장을 위한 Mini MBA

유니콘 IT, 네카라쿠배 강사진들과 도메인 지식을 바탕으로 데이터를 비즈니스 전략에 어떻게 반영하는지 배워보세요!

데이터 기반 의사결정을 위한 통계적 인사이트와 데이터&사업 적용 노하우를 한 번에.


강의소개

얼어붙은 시장에도 살아남는 비즈니스의 비밀
바로 데이터 기반 의사결정에 있습니다.

데이터 기반 의사결정

01. 압도적인 성장을 위해 사업 운영과 전략에 데이터를 활용하고 싶은데 막막하셨나요?

Python, SQL을 배워도 막상 사업에 데이터를 적용하는 것은 쉽지 않습니다. 해당 과정은 실무 비즈니스 분석을 위한 통계적 인사이트와 분석, 대시보드 구축, 도메인별 실무 적용 사례까지 한 번에 담았습니다. 이제 우리 조직의 지속적인 성장과 경쟁력을 갖출 데이터 활용 역량과 데이터 기반 의사결정 DDDM(Data-Driven-Decision Making)을 직접 만들어보세요.

02. 네카라쿠배, 카카오, 쏘카처럼 폭발적으로 성장하는 IT 기업을 만들고 싶은 전략, 대표, 비즈니스 애널리스트라면?

라인, 카카오, NHN, 쏘카 출신 강사님들과 함께! 각 도메인별로 BA(비즈니스 애널리스트)가 데이터를 통해 어떤 액션 아이템과 사업의 성과를 가져오는지 Case study를 진행합니다. 고객과 서비스, 재무 데이터 활용, 물류 데이터 기반의 데이터 지표 확인 등 현업에서의 데이터 분석->인사이트->액션 아이템 도출 과정이 어떻게 진행되는지 경험해보세요!

03. 실습으로 익히는 비즈니스 문제 해결과 인사이트 도출 과정

파이썬, SQL, 엑셀 / 구글 스프레드 시트, Data studio 등을 통해 어떻게 데이터 기반 의사결정을 할 수 있는지 함께 배워볼 수 있습니다. 또한 사업 관점으로 내가 원하는 데이터를 뽑아 분석하여 인사이트를 도출해볼 수 있습니다. 직접 문제 정의부터 지표, 데이터 분석, 대시보드 활용을 배워보고, 현업과 유사한 문제상황에 데이터 분석을 해보며 실습해보세요! 강의 이후에는 나만의 데이터 분석 및 시각화 보고서까지.

비즈니스 분석





데이터 기반 의사결정, 분석가만의 역량이 아닙니다.
비즈니스데이터를 연결해, 조직을 탄탄히 성공으로 이끄는 핵심 인력이 되어보세요!

데이터 기반 의사결정

비즈니스를 데이터로 성장시키는 비즈니스 애널리틱스를 위한
13주 간의 BA 커리큘럼

#BA 직무 이해 #데이터 핵심 역량(기초통계, AB Test, 머신러닝)
#데이터 분석 실습(SQL, 스프레드 시트, 데이터 스튜디오) #Case study (고객,서비스/재무/물류,유통)
비즈니스 애널리틱스 강의



본 강의에서
무엇을 얻어갈 수 있나요?

데이터 기반 의사결정을 위한 지표 설정과 분석 노하우, 시각화와 적용과정까지

  • 데이터를 바라보는

    정량적 통계 핵심 역량

    데이터 간 상관관계를 이해하여 내가 원하는 데이터를 어디서 어떻게 뽑고 어떤 방법을 활용해서 분석해야 하는지 명확히 이해할 수 있습니다.
    비즈니스 애널리틱스의 핵심 역량인 통계적 지식과 가설 기반의 AB Test, 예측을 위한 머신러닝 모델트리도 습득해보세요.

    데이터 기반 의사결정
  • 데이터와 비즈니스를 관통하는

    데이터 기반 의사결정 노하우

    단순히 데이터 분석만을 위한 과정이 아닙니다. 데이터 Tool을 어떤 식으로 활용하여 사업 문제 해결할 수 있는지 인사이트를 도출해볼 수 있습니다. 또한 데이터를 시각화하고 주변 의사결정자들을 설득할 수 있는 커뮤니케이션 역량과 보고서 작성 노하우를 배울 수 있습니다.

    데이터 기반 의사결정
  • Case study를 통한

    합리적이고 빠른 의사결정 로직

    IT 유니콘 기업과 네카라쿠배 BA(비즈니스 애널리스트), 데이터 분석가들과 함께!
    기업과 시장(마켓), 서비스와 유저의 관계, 재무 데이터와의 연결, 물류 데이터 기반의 데이터 지표와 대시보드 구축 로직을 벤치마킹할 수 있습니다.

    데이터 기반 의사결정

불확실한 환경 속 생존을 넘어 압도적 성장을 불러올
비즈니스 애널리틱스를 지금 시작해보세요!


본 강의가 특별한 이유는
무엇인가요?

1

비즈니스 성장을 빠르게 이끌어 갈 독보적인 비즈니스 애널리틱스 실무 All in one

13주의 BA 과정을 통해 단순히 Tool 활용이나 데이터 분석만을 배우는 것이 아닌, 전체 사업과 비즈니스를 위해 어떤 핵심 지표를 기준으로 데이터를 분석하고 실험하며, 전략을 꾸려나갈지에 대해 배워보실 수 있습니다.

2

IT 유니콘 스타트업 및 네카라쿠배 강사님과 함께하는 Case study와 현업 데이터 활용 노하우

쏘카, 카카오, 크래프톤, 라인부터 국내 이커머스 유니콘 기업 출신으로 이루어진 강사진들과 함께 빠르게 변하는 환경과 리스크에 대응하기 위해 데이터를 어떻게 활용해야 하는지 배워볼 수 있습니다.

3

고객&서비스, 재무, 물류 유통 등 산업군 별 비즈니스 데이터 분석 과정과 데이터 기반 전략 설정과 문제 해결 로직 실습

비즈니스 애널리틱스 실무를 위한 통계, AB test, 머신러닝 등을 배우며 실제 Tool을 활용하여 실무 사례와 유사한 실습을 통해 사업적 개선 방향을 함께 도출해보고 배울 수 있습니다.


망설이는 동안,
누군가는 앞서가고 있습니다.

1

가격, 운영 정책, 마케팅, 시장 분석, 신사업 등 분석 목적별로 데이터 활용 방법을 선택할 수 있습니다.

2

기업과 시장(마켓), 서비스와 유저의 관계 파악하고 주변 부서와 명확히 의사소통하고 협업할 수 있습니다.

3

재무 데이터와 사업 데이터를 연결하여 비즈니스를 분석하고 지표 유형에 따른 대시보드를 구축할 수 있습니다.

4

비즈니스와 데이터 관점에서 물류를 이해하고 물류 데이터 기반의 데이터 지표, 대시보드 구축과 파이프라인 설계과정 배워볼 수 있습니다.

본 강의를 수강하기 전, 안내사항

  • * 본 과정은 오프라인으로 함께 진행됩니다.
  • * 현장 참석이 어려우신 분들을 우해 녹화본이 제공됩니다.
  • * 본 과정은 높은 퀄리티를 위해 수강 인원을 제한하고 있습니다.
  • *수강 신청 접수는 선착순으로 진행되며, 이후 과정이 조기 마감될 수 있습니다.
  • * 개강 안내는 모집 마감 3일 전 안내드립니다.

FAQ

강의에 대해
궁금한 점이 있으신가요?

Q. 강의는 어떤 형식으로 진행되나요?

해당 과정은 오프라인으로만 매주 진행되고 있습니다. 현장에서 바로 데이터를 추출하고 분석해보면서 강사님과 함께 피드백을 받아보실 수 있습니다. 또한 실무 기반의 Case study와 나만의 데이터 보고서를 작성하며 BA 역량을 차근차근 쌓아가실 수 있도록 서포트할 예정입니다. 다만 참여가 어려우신 분들을 위해 강의 녹화본을 함께 제공할 예정입니다.

Q. Python, SQL 등의 기초 선수 지식이 필요한가요?

실제 데이터 분석 실습을 해보실 수 있기에 기초 데이터에 대한 지식이 있으시다면, 바로 사업과 전략에 적용해보실 수 있습니다. 다만, 해당 지식이 없으신 분들의 경우 비즈니스 전략 관점에서 어떤 핵심 지표를 설정하고 의사결정하는지에 대한 로직과 가이드라인을 얻어가시면서 향후의 데이터 기반 의사결정의 로드맵을 가져가실 수 있습니다.

Q.강의 중간에 궁금한 것이 생기면 어떡하나요?

본 강의는 강사님-수강생 간의 의사소통과 네트워킹을 활발히 가져가고 있습니다. 수업 중 Q&A 시간을 통해 자유롭게 강사님께 궁금한 것을 물어보셔도 됩니다. 또한 수강생 전용 디스코드 채널을 운영하고 있으니, 편하게 궁금한 점을 함께 나누실 수 있습니다.

수강 대상

이런 분들은 꼭 들으셔야 해요!


데이터 기반으로 사업 기획, 전략, 운영 등의 BA 직무로의 커리어 전환, 개발을 원하는 분


SQL, Python등 을 다룰 수는 있지만, 실제 전략과 사업에 어떻게 데이터 기반의 비즈니스 의사결정 및 지표, 성과 분석을 적용할 지 막막하신 분


생존을 넘어 데이터를 활용하여 의사결정과 전략 설정의 타당성을 높여 압도적 성장을 이루고 싶은 대표 및 실무진

BA 이해 및 재무 Case study

우리 강사님을 소개할게요!

비즈니스 분석 강의

장원준

이력사항
  • (현) 라인플러스 Finance
  • (전) 신한카드 재무기획팀(BA Part), 상품 R&D팀
  • 1) 사내강사 : 데이터 분석, 수익성 분석
    2) 부서강사 : SQL 기초 및 활용
  • (전) PPSI(IOWA소재) 통계연구소 인턴
  • 고려대학교 통계학과 졸업

1. 자기소개 부탁드립니다.

저는 통계학과를 전공으로 하여 경력 10년동안 주로 경영관리팀에서 데이터를 분석하고 대시보드를 만드는 등 BA의 업무를 수행해왔습니다. 신한카드에서 빅데이터를 활용한 지표 분석, 수익성 분석 등 다양한 분석을 진행해왔고, 라인플러스에서는 재무 분석 업무도 함께 하고 있습니다. 이러한 경력들은 데이터를 사업부의 관점에서만 보는 것이 아니라 재무적 관점도 함께 볼 수 있는 인사이트를 기르게 되었습니다. 사업부와 재무부에서 수행하는 데이터 분석의 다양한 관점들을 공유하고 싶습니다.

2. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

강의에서는 주로 비즈니스 분석에 필요한 기초적인 부분과 동시에 실습을 진행할 예정입니다. 지표를 바라보는 관점, 신규 지표 생성 등 역량을 기를 수 있는 방법부터 재무 지표 활용, 대시보드 작성 실습까지 실제 업무에서 활용될 수 있는 컨텐츠 위주로 강의 내용을 구성하게 되었습니다. 데이터를 접하는데 어려움이 있거나, 대시보드 등의 시각화 작업에 두려움이 있는 분들에게 거부감을 없애고 자신감을 심어줄 수 있도록 역량을 기르는데 집중할 것입니다.

3. 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

수강생분들의 각자 다른 현업에서 이 스킬 및 역량을 활용할 수 있도록, 다양한 케이스들을 소개하고 적용할 수 있는 방법을 전달하고자 합니다.

4. 다른 강의와 어떤 차별점이 있나요?

데이터 분석 업무를 한 번도 해보지 않거나 대시보드 등의 데이터 시각화 업무와 거리가 먼 직원들을 대상으로 사내강사로 활동을 하면서, 어떤 지식이 필요하고 어떤 역량을 갖춰야하는 것인지에 대한 많은 고민을 해왔습니다. 이런 고민과 직원들과의 강의Q&A을 통해 어떤 부분이 실무에서 바틀 넥이 되는지 이해하게 되었습니다. 이런 바틀 넥을 해결하는 방향성을 통해 단순히 분석 업무에 필요한 스킬 뿐 아니라 어떤 데이터를 접하더라도 자신감이 생기도록 하는 것이 저의 강의 목표입니다.

5. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말이 있다면?

데이터 분석업무를 처음 맡았던 제 모습을 돌아보면, 부끄러울 정도로 많이 부족했습니다. 하지만 모든 업무가 그렇듯이, 필드에서의 실전과 이에 따른 반복은 BA 역량향상에 큰 도움이 되었고 누군가에게 제가 가진 지식과 스킬을 강의할 정도로 성장하게 되었습니다. 여러분들도 이 강의와 현업에서의 실전을 통해 BA 역량이 쌓아서 본인만의 무기로 만드신다면, 어떤 데이터를 마주치더라도 잘 해결해낼 수 있을 것입니다. 이 강의를 통해, 각자의 현업에서 좋은 아웃풋을 내실 수 있길 바랍니다.

BA 기초 데이터 역량

우리 강사님을 소개할게요!

비즈니스 분석

장철원

이력사항
  • 「알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬」 저자
  • 「선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬」 저자
  • 「웹 크롤링 & 데이터 분석 with 파이썬」 저자
  • 프로젝트와 함께 배우는 R 데이터 분석 강의, 패스트캠퍼스
  • 파이썬 머신러닝 강의, 한국정보통신기술협회
  • (현) 나노쿠키 대표
  • (전) NHN IT 보안실
  • (전) 크래프톤 데이터 분석실
  • Florida State University 통계학 박사과정 휴학
  • 고려대학교 통계학 석사
  • 충북대학교 통계학 학사
저서
  • 비즈니스 분석

    비즈니스 분석

    비즈니스 분석

1. 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요! 저는 이번 BA 실무과정에서 강의하게 된 장철원이라고 합니다. 저는 크래프톤 데이터 분석실에서 커리어를 시작했고 NHN IT 보안실에서 머신러닝 엔지니어로 근무한 경력이 있습니다. 실제 업무를 통해 익힌 노하우를 여러분께 실감나게 전달드리겠습니다 :)

2. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

본 수업에서는 비즈니스 분석가가 되기 위해 필요한 기초통계, AB테스트, 머신러닝을 중점적으로 다룰 예정입니다. 단편적인 지식을 전달하는 것이 아니라 비즈니스 분석가가 어떤 일을 하고, 그 일이 회사에 어떤 영향을 미치고, 그 일을 하기 위해 필요한 내용을 강의 자료에 담았습니다. 그리고 데이터를 기반으로 스토리 있는 형태로 진행될 예정입니다. 단편적인 지식 전달을 넘어 실제 배운 내용을 데이터를 사용해 실습함으로써 언제 어떤 상황에 사용해야 하는지 익힐 수 있도록 도와드리겠습니다.

3. 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

수업을 진행하면서 하나의 주제에 따라서 활용방법을 설명드리고 직접 실습함으로써 지식을 내것으로 만드는 강의가 될 수 있도록 하겠습니다. “이걸 배워서 어디다 쓰지?”라는 생각이 드시지 않도록 모든 주제를 하나의 스토리로 이어지게끔 진행할 예정입니다. 수업 자체가 수강생이 직접 비즈니스 분석가가 되어서 업무를 수행하는 상황을 가정으로 진행되기 때문에 수업을 따라오시면 배운 내용의 활용법은 자연스럽게 익히실 수 있습니다

4. 다른 강의와 어떤 차별점이 있나요?

제가 실제로 업무를 진행하면서 겪었던 일을 기반으로 실무와 유사한 방식으로 강의가 진행될 예정입니다. 따라서 지루하고 따분한 강의가 아닌 실제로 자신이 회사에서 업무를 맡았다고 생각하고 주체적으로 학습해 나갈 수 있는 점이 다른 수업과의 차별점입니다

5. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말이 있다면?

제가 실무 일을 하면서 생긴 저만의 노하우를 강의에 모두 담았습니다. 비즈니스 분석가가 되고 싶다면 믿고 따라오셔도 좋습니다!

데이터 분석 및 tool 활용

우리 강사님을 소개할게요!

비즈니스 분석 강의

이민우

이력사항
  • (현) 코인원 제품전략 / Data Analyst
  • (전) 쏘카 데이터사이언스 / Data Analyst
  • (전) 아크 / 신사업기획 / PM
  • (전) AZUBU / 서비스기획 / PM
  • (전) SYN Comm. / 서비스기획 / 기획자

1. 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 데이터 분석가로 일하고 있는 이민우입니다. 저는 최근 6년간 분석가로 일하며 다양한 종류의 분석 업무에 참여해왔습니다. 일해왔던 회사의 산업 특성 상 다양한 도메인의 데이터를 볼 수 있었고 분석가에게 요구되는 기술과 도구, 지식 또한 다양하고 복잡한 프로젝트들이 많아서 다양한 분야에 대해 배우며 재미있게 일 할 수 있었습니다. 저는 분석가로 일하기 전에는 PM으로 일했습니다. 분석가와 정말 거리가 먼 전공을 가지고 있기도 합니다. 그렇게 숫자에 대한 기본 소양이 없는 상태에서 일하다보니 데이터를 활용하는 기획력이 부족함을 느꼈고 소화 가능한 다양한 책과 강좌를 찾아보며 데이터 분석에 대해 배우기 시작했었습니다. 이 강좌를 관심있게 보시는 분들과 비슷하리라 생각합니다.

2. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

용어와 개념 소개, 현업에서의 사례 등을 소개합니다. 소개드린 내용을 바탕으로 보며 따라할 수 있는 실습을 진행합니다. 실습 이후 과제를 통해 현업에서 겪을 고민을 간접 체험할 수 있도록 합니다.

3. 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

나중에 비즈니스 애널리스트 또는 비즈니스 데이터 분석을 하게 되실 때, 해당 Tool을 실제 현업에서 일상적인 업무 중 반복적으로 사용하시게될 것입니다. Tool을 어떻게 하면 효율적으로 사용할 수 있을지에 대해 많이 고민해왔기에, 현업에 가셔도 문제를 빠르고 쉽게 풀 수 있도록 알려드릴 예정입니다.

4. 다른 강의와 어떤 차별점이 있나요?

보통 강의에서 듣고 이해한 것을 실제 일에서 접하게 되면 반드시 생각하게 됩니다. 그때 이해한 것이 잘 이해한 것이 아니구나. 하고요. 단순히 듣고 이해하고 기록하는 것으로는 체득하는 것이 어려운 것이 보통입니다. 이 강의에서는 실습과 과제를 통해 충분히 이해될 수 있도록 돕겠습니다. 강의를 통해 이해한 일부분으로는 실제 일로 접하게 되는 때의 다양한 환경과 도메인별 특성에 압도되기 마련입니다. 이 강의를 통해서 일반적인 정보는 커리큘럼을 통해 확인하실 수 있을 것이고, 강사와의 질문/답변을 통해 강의 밖 세상에서 일어나는 실제 업무 경험과 예외적인 상황 들의 대처 방법을 공유받으실 수 있을 것입니다.

5. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말이 있다면?

같이 즐겁게 일해보시죠! 잘 부탁드립니다.

고객, 서비스 Case study

우리 강사님을 소개할게요!

비즈니스 분석 강의

진영호

이력사항
  • (현) 삼쩜삼 데이터 팀 데이터 분석가 (User / Product Analysis, A/B Test, Pricing 로직 점검)
  • (전) 쏘카 데이터 그룹 비즈니스 데이터팀 (사고 데이터 분석, 수요 예측)
  • (전) 아토스터디 (회원 Funnel, 생존 분석 및 상권 분석을 통한 Pricing 전략)
  • (전) 아프로파이낸셜 회계부 (추세 분석)
  • (전) 아이펠 X 쏘카 [수요 예측] 강사

1. 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요, 삼쩜삼 서비스를 운영하는 자비스앤빌런즈에서 데이터 분석가로 일하고 있는 진영호 입니다. 저는 처음부터 데이터 분석 커리어로 시작한 것은 아니었습니다. 회계 결산과 운영 직무를 두루 거치고, 여러 산업 도메인을 경험하면서 데이터 분석 직무로 커리어를 전환하여 이어가고 있습니다.

2. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

제가 경험하였던 업무와 프로젝트 직접 소개 해 드리고, 그 케이스와 연관된 실습을 해 볼 예정입니다. 케이스 스터디 형식으로 여러 사례를 접하신 다음, 실제 데이터를 가지고 분석 해 보거나 문서화 하는 실습이 있는데, 구글스프레드시트와 간단한 python 코드 작성으로 실습이 진행될 예정입니다.

3. 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

어느 하나의 케이스를 다른 업무에 그대로 적용할 수는 없습니다. 매 업무마다 새로운 주제들의 연속입니다. 그래서 새로운 것들을 수시로 익히게 되는 경우가 많지만, 이전에 수행하였던 업무들을 스스로 밴치마킹하여 접근하는 경우도 많습니다. 여기에서 얻으신 내용들이 앞으로 벤치마킹 하실 소스가 되었으면 좋겠습니다.

4. 다른 강의와 어떤 차별점이 있나요?

다양한 산업군을 경험하면서 진행하였던 업무들을 케이스 스터디로 같이 생각 해 보는 시간을 갖습니다. 한 곳에서 도메인을 오랫동안 경험한 것도 좋지만, 다양한 도메인을 두루 경험하는 것 또한 그것의 장점이 있습니다. 처음부터 두가지를 한번에 얻기는 어려우니, 그 중 한 가지를 먼저 간접 경험 시켜드리고자 합니다.

5. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말이 있다면?

케이스 스터디는 말 그대로 케이스 스터디이므로, 여기에서의 간접경험이 앞으로의 길에 조금이나마 도움이 되셨으면 합니다. 그 발판이 될 수 있도록 도와드리겠습니다.

물류, 유통 Case study

우리 강사님을 소개할게요!

비즈니스 분석 강의

공석빈

이력사항
  • (현) 카카오페이 데이터 분석가(유저 대시보드 개발)
  • (전) 유니콘 이커머스 기업 Senior Business Analyst(물류 서비스 관련 대시보드 개발)
  • (전) 이크레더블 데이터 분석가(기업 부실 조기예측 ML모형 개발)

1. 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요, 현재 카카오페이에서 데이터 분석가로 일하고 있는 공석빈입니다. 반갑습니다.

2. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

저는 물류/유통 case study 파트를 담당하고 있습니다. 이전 이커머스 기업에서의 물류 데이터 대시보드 개발 경험을 바탕으로 물류/유통 BA가 바라본 비즈니스, 데이터의 특징과 BA의 주요 역할 및 실제 업무 사례를 나눌 예정입니다. 물론 데이터를 통해 간접적으로 BA 실무를 체험할 수 있는 실습시간도 강의 후반부에 준비되어 있으니 함께 물류 및 유통 파트에서 데이터가 어떻게 비즈니스에서 흐르며 적용되고 있는지 경험해보시면 좋을 것 같습니다.

3. 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

Case study를 통해서는 무엇보다 도메인 지식과 데이터 핸들링 스킬이 요구되는 Business Analyst에 대한 높은 직무 이해도를 가져가실 수 있습니다. 특히 각 도메인별 특성을 바탕으로 데이터 역량을 함께 키우시면서 이를 바탕으로 향후 취업/전직에도 활용하실 수 있을리라 생각됩니다.

4. 다른 강의와 어떤 차별점이 있나요?

이론 중심의 강의가 아니라 Case study 형식의 강이인만큼, 실제 제가 비즈니스 애널리스트로서의 업무를 진행하면서 느꼈던 이슈와 사례 등을 가감없이 전달드릴 예정입니다. 현업에서 느끼는 어려운 점이나, 문제를 해결해갔던 로직 등의 관점을 함께 공유하고자 합니다.

5. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말이 있다면?

부족한 저의 경험이 여러분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다. 만나서 많은 질문 부탁드립니다!

커리큘럼 (13)

  • 1주차. [장원준 강사님] BA 직무와 데이터 기반 사업 개발, 운영의 이해

    1. BA 직무 및 데이터 분석 기획의 이해

    2. BA의 비즈니스 및 데이터 분석 필요 역량

    3. 비즈니스 유형(Y-Combinator에서 분류)에 따른 지표 분석

    4. 주요 지표 접근 및 분석 기초

  • 2주차. [장철원 강사님] BA 기초 역량: 데이터에 대한 이해 (1) 기초통계와 확률

    1. 확률의 기초 
    - 확률의 개념 
    - 조건부 확률
    - 데이터에 확률을 적용해서 확인해보기 

    2. 기초통계량
    - 히스토그램으로 데이터 분포 확인하기 
    - 평균으로 데이터 위치 확인하기
    - 분산으로 데이터의 흩어짐 확인해보기 

    3. 확률분포 
    - 분포의 핵심 정규분포 
    - 카이제곱 분포 

    4. 우리가 알고 싶은건? 
    데이터 상관관계(서로 어떤 관계가 있는데?) 
    - 상관관계로 가기 위해 알아야 할 공분산 
    - 상관계수로 데이터 사이의 상관관계 파악하기

  • 3주차. [장철원 강사님] BA 기초 역량 데이터에 대한 이해 (2) AB 테스트

    1. 가설 검정 개요 
    - 가설 검정이란 
    - BA가 가설 검정을 하는 이유 
    - 단측검정 vs 양측검정 - p-value 

    2. 두 집단의 평균 차이 테스트 
    - 특정 액션 주어지기 전 후를 비교하기
    - 데이터 크기가 작을때 사용하는 t 테스트 
    - 데이터 크기가 클때 사용하는 z 테스트 

    3. 세 집단 평균 차이 테스트 튺정 액션이 주어졌을 때, 고객 간 행동을 비교하기 
    - ANOVA 테스트의 개념 
    - 집단 내 오차 
    - 집단 간 오차 
    - 정규성 테스트 
    - 등분산성 테스트 
    - ANOVA 테스트 

    4. 요인 간 연관성 테스트 
    - 분할표 
    - 카이제곱 테스트

  • 4주차. [장철원 강사님] BA 기초 역량 데이터에 대한 이해 (3) 머신러닝, 회귀 트리와 모델트리

    1. 머신러닝이란? 
    - 머신러닝의 개념 
    - 지도학습 vs 비지도학습 
    - 성능 평가

    2. 회귀 모형 
    - 회귀 분석의 개념 
    - 제약식을 고려한 회귀 분석 

    3. 트리 모형 
    - 의사 결정 나무 
    - 앙상블 학습의 개념 
    - 랜덤 포레스트

  • 5주차. [이민우 강사님] 데이터 분석 실습 - SQL 데이터 분석

    1. 용어 및 개념 소개 
    - 데이터베이스, 데이터웨어하우스 
    - 테이블 설계, ERD 
    - 정규화/비정규화 

    2. 업무 환경 사례 
    - 데이터 파이프라인 및 조직 구조 
    - 인프라 구성에 따른 SQL 사용 방법 
    - 테이블 설계 사례에 따른 데이터 조회 방법 및 한계 안내 

    3. SQL 문법 기초 
    - Select Data 
    - Aggregation 
    - Join / CTE 
    - Function / Procedure 

    4. SQL 실습 
    - GCP 계정 생성 
    - BigQuery Console 기능 소개 
    - SQL 실행 및 결과 확인 

    5. 연습 문제 
    - 연습 문제 1 (select/from/where) 
    - 연습 문제 2 (groupby/having/pivot) 
    - 연습 문제 3 (CTE, join) 
    - 연습 문제 4 (Transform)

  • 6주차. [이민우 강사님] 데이터 분석 실습 - 지표 추출과 데이터 기반 의사결정

    1. 지표 관련 용어 소개 
    - KPI, Output/Input, Long/Short Term, Proxy, OEC 

    2. Data Driven Decision Making Guide 
    - 문제 정의와 인사이트 도출, 액션아이템 발굴과 실험 설계, 배포, 관측의 반복 과정 
    - 데이터 드리븐 조직에 필요한 기술과 환경 
    - 지표 개발 및 전파 방법 
    - 실행 가능하며 효과적인 지표 개선 방법 
    - 세그먼트 찾기 

    3. 지표 추출 실습 
    - 데이터 소개 및 미리보기 
    - 스키마와 값 파악 
    - SQL 실행 및 결과 확인 

    4. 연습 문제
    - 연습 문제 1 (DAU, NRU) 
    - 연습 문제 2 (Revenue/Profit) 
    - 연습 문제 3 (User Segment) 
    - 연습 문제 4 (Test)

  • 7주차. [이민우 강사님] 데이터 분석 실습 - 데이터 분석 도구 및 BI 학습: EDA / Report

    1. 업무 환경 
    - BA를 위한 인프라와 도구 소개 (Notebook, BI, Analysis Platforms) 

    2. Notebook 실습 - 데이터 분석 도구 
    - Jupyter Notebook 소개 
    - 데이터 조회 (pandas dataframe + BigQuery) 
    - 데이터 분포 파악 (dataframe info, describe, quantile) 
    - 데이터 조회 및 요약본 생성 (pandas-profiling, sweetBiz) 
    - 시각화 (seaborn, altair) 

    3. 스프레드시트 실습 
    - 데이터 추출과 데이터 확인 (data connector) 
    - 피봇 테이블, 쿼리 사용 
    - 시각화 

    4. BI 도구 실습 (Data Studio)
    - 데이터 추출 및 가공 
    - 시각화 
    - 데이터 갱신

  • 8주차. [진영호 강사님] CASE STDUY: 고객, 서비스(1)

    [ Case 소개 ]

     1. 분석 목적 환기 
    - 의사결정: pricing, 운영 정책 근거 mkting, 
    - IR: 마켓 분석, 앞으로의 가능성 
    - 신사업: 스크래핑, 크롤링 - etc 

    2. 실험 
    - ABTest 
    - ABT가 불가할 경우 
    - ABT의 한계 

    3. 실습 
    - ABT 분석 결과 문서화하기 (스프레드 시트)

  • 9주차. [진영호 강사님] CASE STDUY: 고객, 서비스(2)

    [ Case 소개 ] 

    1. 기업과 시장( 마켓 ), 서비스, 유저의 관계 
    - 사업 흐름 도식화 
    - 모델링 

    2. 협업 
    - 사업/경영 전략, 기획 등 head 성격의 부서 // PR부서 
    - 외부 데이터의 활용 

    3. 실습 
    - 여행시장: taxi trip

  • 10주차. [장원준 강사님] CASE STDUY: 재무(1)

    1. 기초 통계에 대한 이해 및 활용 

    2. 데이터 구조 이해 (다른 유형의 데이터 결합) 

    3. 재무 데이터의 기초 

    4. 재무 데이터를 활용한 비즈니스 분석 실습

  • 11주차. [장원준 강사님] CASE STDUY: 재무(2)

    1. 대시보드 기초 (유형, 대상지표, 주기 등) 

    2. 지표 유형(성과 지표, 재무 실적, 사업계획 관리 등)에 따른 대시보드 활용 

    3. 대시보드 시각화 기초(색상, 배열, 폰트 등) 

    4. 엑셀을 활용한 대시보드 실습

  • 12주차. [공석빈 강사님] CASE STDUY: 물류, 유통(1)

    1. 비즈니스 관점의 물류 
    - Domain 소개 
    - 목적 
    - 비즈니스 문제 
    - 주요 지표 

    2. Data 관점의 물류 
    - 데이터 분석 환경 구축의 중요성 
    - ERD(Entity Relationship Diagram) 소개 
    - Data Filtering & Handling Ability 

    3. Business Analyst 
    - BA role 
    - Key Responsibilities 
    - workflow 
    - Preferred Skill

    [실습]
    SQL 활용 물류 데이터 handling 요건에 따른 데이터를 추출, 주요 지표 확인하기 (1)

  • 13주차. [공석빈 강사님] CASE STDUY: 물류, 유통(2)

    1. BA 업무 사례 
    - Data Extract(SQL) 
    - Dashboard 
    - Data Pipeline Automation 

    2. 실습 
    - Data Set 설명 
    - Data insert 및 Query 진행 
    - 주요 지표 추출 
    - 데이터 분석 및 통계적 검증 
    - 대시보드 생성

    [실습]
    SQL 활용 물류 데이터 handling 요건에 따른 데이터를 추출, 주요 지표 확인하기 (2)

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