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  • 데이터사이언스
  • 초급

N사 데이터 애널리스트의 1:1 포트폴리오 : 유저 데이터를 활용한 패턴 및 리뷰 분석

실무 레벨의 프로젝트 분석부터 보고서 작성, 그리고 비즈니스의 이해까지 현직 데이터 분석가만의 팁을 전수받으세요!

3기
23.05.21 ~ 23.06.18 (총 5회) 매주 일요일 10:00 ~ 13:00 (총 15시간)
  • LIVE
    Zoom 온라인 라이브 (링크제공)

현직 데이터 분석가와 함께 실무 프로젝트부터 포트폴리오 피드백까지!

자신만의 사고방식으로 가치있는 결론을 도출하고 의사결정에 도움을 주는 데이터 분석가가 되고싶다면?


강의소개

게임 내 & 외부의 주요 데이터를 각각 다뤄보는
유일한 게임 데이터 분석 강의

데이터 분석가 강의

01. 수백만 플레이어의 실시간 데이터 수집이 가능한 게임 데이터로 데이터 분석을 시작하세요.

게임 분야 특성 상 발생하는 방대한 양과 다양한 종류의 실시간 데이터를 활용할 수 있기때문에 적은 양의 데이터 셋에서는 확인하기 어려웠던 패턴을 분석할 수 있습니다.

게임 유저의 행동 트래킹에서 나아가 실제 게임의 승리 확률 예측까지, 일반적인 고객 데이터에서는 찾아볼 수 없는 수많은 정보를 활용하는 기법을 습득하실 수 있습니다.

02. 유저의 행동 패턴 분석으로
유저와 서비스의 상호작용 프로세스를 개선합니다.

유저 행동 패턴을 분석해야만 다양한 상황에서 통찰력을 제공할 수 있습니다.

사용자의 이탈률이 높은 페이지는 어디이며, 사용자들의 행동이 어떻게 변화하는지 파악하여 높은 Retention을 유지하기 위한 모든 과정을 현직 데이터 분석가와 함께하세요.

03. 데이터 수집부터 보고서 작성까지,
데이터 기반 의사결정을 위한 통찰력을 이끌어냅니다.

데이터만 적절하게 분석하면 결론이 도출되나요? 아닙니다.

우리는 데이터를 활용하여 무엇을 알아내고 싶으며, 어떻게 해결해야 하는지의 정의부터 시작해야합니다.

현직 데이터 분석가로부터 데이터를 잘 활용하고 데이터 기반 의사결정을 이끌어낼 수 있는 일련의 과정을 경험하실 수 있습니다.


본 강의에서
무엇을 얻어갈 수 있나요?

N사 데이터 분석가의 1:1 피드백 & 멘토링

  • 데이터 분석 보고서 작성 기법

    실무 즉시 적용 가능

    보고서에도 하나의 스토리가 필요합니다.
    상황 파악부터, 문제 발생 그리고 해결방안까지 의사결정권자의 행동을 유도할 수 있는 데이터 분석 보고서를 작성합니다.
    수강생분들간의 리뷰와 강사님의 실무 팁을 활용하여 IT 업계에 즉시 적용 가능한 보고서를 만들어보세요! 

    게임 분석 강의
  • 데이터 분석가가 가져야하는 관점

    데이터, 목적 달성을 위한 도구일 뿐

    데이터 분석가는 분석 이외에도 데이터에서 가치를 발견하여 비즈니스를 이해하고, 알고리즘에 대한 문제 해결 능력이 필요합니다.

    데이터 분석의 실제 프로세스를 경험하여 다양한 분야에도 적용할 수 있는 데이터 분석가만의 관점을 기를 수 있습니다.

    게임 데이터 강의
  • 1:1 멘토링으로 데이터 분석가의 로드맵 구현

    현업자와의 고민 해결

    오직 현직자에게만 들을 수 있는 업계 이야기부터 IT 업계 취업을 위한 필요 역량, 그리고 1:1 멘토링 시간을 활용하여 데이터 분석가로서, 나만의 로드맵을 구현할 수 있습니다. 

    게임 분석 강의

사용자들이 우리 서비스를 잘 활용하고 있는지에 대해 정확하게 대답하실 수 있나요?


본 강의가 특별한 이유는
무엇인가요?

1

이론만으로는 부족합니다.
게임 내/외부 데이터를 활용한 유저 행동 패턴 분석 실습 진행

더 많은 유저가 즐길 수 있는 서비스를 만들기 위해서는 유저가 겪는 어려움부터 개선안까지, 사용성과 관련된 데이터를 분석해야합니다. 

내부 데이터를 활용하여 사용자의 행동 패턴에 맞는 서비스를 제시하고, 외부 데이터로 업계의 전반적인 동향과 우리 서비스의 위치를 파악할 수 있는 실습 프로젝트를 진행합니다.

2

머신러닝, 딥러닝의 이해는
데이터 분석가에게 필수입니다. 

데이터 분석 프로젝트 진행 시,  머신러닝과 딥러닝 기술이 요구되는 경우가 많습니다.
'나는 python, SQL만 배웠는데 머신러닝을 이해할 수 있을까?' 라는 생각이 드시나요?

본 강의에서는 프로젝트에 활용하고 있는 기본적인 머신러닝 개념과 예측 모델, 자연어처리 모델에 대해 학습하여 실전에 적용할 수 있는 데이터 분석 프로젝트를 경험하실 수 있습니다.

3

현직자의 실무 노하우를 담은 포트폴리오 제작

데이터 분석가로서의 준비 과정에서 어떤 경험이 필요하며 어떻게 공부해야하는지, 포트폴리오는 어느 정도로 제작해야하는지, 오직 현직자만이 가지고 있는 노하우를 공유드립니다.

나만의 포트폴리오를 제작하여 현직자에게 피드백받을 수 있는 유일한 강의를 러닝스푼즈에서 만나보시기 바랍니다.

게임 분석 강의


💡  본 강의를 수강하기 전, 안내사항

  • * 본 과정은 전체 온라인 live로만 진행되며, 녹화본은 제공되지 않습니다.
  • * 수강 신청 접수는 선착순으로 진행되며, 이후 과정이 조기 마감될 수 있습니다.
  • * 개강 안내는 모집 마감 2~3일 전 안내드립니다.
  • * 수강 시 개인 노트북이 필요합니다.
수강 대상

이런 분들은 꼭 들으셔야 해요!


게임 데이터를 축으로 다양한 분야에 적용할 수 있는 포트폴리오 작성법을 익히고 싶으신 분


방대하고 다양한 유형의 실시간 데이터로 실습 프로젝트를 진행하고 싶으신 분


데이터 전처리부터 분석 보고서 작성까지, 분석가의 실무를 경험하고 싶으신 분

강사소개

우리 강사님을 소개할게요!

게임 데이터 강의
Julia
이력사항
  • (현) N사 데이터 분석가 Lead
강의경력
  • 게임 분야 현직자 취업 컨설턴트
  • 재직자 AI 역량 강화 교육 강사
  • [충청ICT] AI 고급과정 - 2기 강사
  • 전주 인공지능 자격증 반 1기, 2기 강사
  • AI 양재 허브 융합교육 IT 멘토링
  • 한국교통대학교 파이썬 프로그래밍 알고리즘 이해 과정 강사
1. 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요 ? 이번 강의를 진행하게 된 Julia 입니다. 게임 업계에서 현재 데이터 분석가로 근무하고 있으며, 다양한 데이터들을 다루고 분석하는 업무를 진행하고 있습니다.

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

해당 강의에서는 현업에 필요한 실제 역량을 키우기 위해 필요한 사항들을 위주로 강의를 구성하였습니다. 단순히 데이터를 분석하는 행위가 아닌 데이터 수집 -> 전처리 -> 분석 -> 시각화 -> 분석보고서 작성 구조로 데이터에 관련된 일련의 과정들을 함께 진행하는 알찬 강의입니다.

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

이번 강의의 목표는 “강의 수강 이후 어떠한 데이터에 있어도 두려움 없이 분석할 수 있는 역량”을 만드는 것입니다. 실제 분석보고서를 만든 PPT를 기반으로 이외 분석도 무리 없이 진행할 수 있습니다. 더불어 실무에 있어서 도입해볼 수 있는 강의를 만들었습니다.

4. 다른 강의와 어떤 차별점이 있나요?

해당 강의에서는 다양한 예시를 통해 비전공자, 데이터에 처음이신 분들과 소통합니다.실제 만드신 분석 보고서를 1:1 피드백을 드리고 멘토링을 진행하는 과정을 첨부하였습니다. 다양한 데이터를 전체적으로 확인하는 5주차의 탄탄한 강의라고 생각합니다.

5. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말이 있다면?

취업 멘토링 및 게임회사 노하우 보유를 통해 게임 업계에 있어 데이터 분석가로서의 로드맵 구성에 도움 드릴 수 있을 것 같습니다. 아무것도 몰라도 할 수 있어요! 저만 따라오세요. 기존에 분석에 자신감이 없던 분들도 자신감 있는 데이터 분석가로 만들어 드립니다.

커리큘럼 (5)

  • 1주차. 데이터 수집 (API & 크롤링)과 전처리

    강의목표

    • 데이터 분석을 하기 위해선 세상에 있는 다양한 데이터를 가지고 오는 법에 대해서 공부해야 합니다. 데이터가 잘 구축되어있는 캐글, 데이콘과 같은 사이트부터 API와 크롤링을 통한 데이터를 수집하는 방법에 대해 배웁니다. 더불어 실습 진행을 위한 코랩 세팅을 함께 진행합니다.

    이론

    • 데이터 수집 사이트 소개 (캐글, 데이콘 등)
    • 데이터 분석에 필수적인 용어 안내
    • 데이터 분석 포트폴리오 준비 방법

    실습

    • Colab 환경 설정
    • 데이터 수집 및 분석에 필요한 기초 함수 소개
  • 2주차. 배틀 그라운드 게임 데이터를 통한 게임 내 데이터 분석 (1)

    강의목표

    • 데이터 분석에 쓰이는 다양한 패키지 (numpy, pandas 등) 에 대해서 알아보고, 다양한 함수에 대해서 기초 쓰임 방안을 확인합니다. 해당 함수들을 바탕으로 이후 유튜브 데이터, API 데이터에 대해 전처리를 진행하고 데이터의 구조를 파악해 봅니다.

    이론

    • 데이터 분석에 쓰이는 대표 함수 20가지 알아보기
    • 클러스터링 이론 및 기법 소개
    • 데이터 내 인사이트 도출 방법 소개

    실습

    • 이상치 / 결측치 , 정규화 표준화 진행
    • 1) 승리한 유저들의 공통점 분석
    • 2) 순위와 이외 변수들에 대한 상관관계 분석
    • 3) 게임 내 유저들의 통계 수치 파악 (평균 킬수, 움직인 총량에 대한 차이 등… )
    • 4) 매치 모드 별 유저들의 게임 내 로그 차이 분석
  • 3주차. 배틀 그라운드 게임 데이터를 통한 게임 내 데이터 분석 (2)

    강의목표

    • 2회차에 진행한 데이터 전처리, 분석 이해를 기반으로 유튜브 데이터, 배틀 그라운드의 데이터의 분석을 진행합니다. 데이터 속 인사이트를 도출하고, 데이터를 활용하는 방안에 대해서 함께 토론하는 과정을 진행합니다.

    이론

    • 데이터 시각화 함수 소개 ( Seaborn, plotly, matploltlib 등..)
    • 데이터 시각화 코드 공유
    • 시각화에 대한 다양한 그래프 소개 ( 산점도, 히트맵, 히스토그램, Boxplot, violinplot 등..)
    • 머신러닝에 대한 개념 및 모델 소개

    실습

    • 유저 클러스터링을 통한 게임 내 유저 패턴 분석
    • 2주차 데이터 분석 사항을 기반으로 데이터 시각화
    • 데이터를 기반으로 승리 예측 머신러닝 모델 구축
  • 4주차. 2022년 9월 애플스토어 게임 TOP 10 리뷰 분석

    강의목표

    • 데이터 시각화를 위한 함수에 대해 소개하고, 크롤링 과정에 대해 알아봅니다. 직접 크롤링하여 준비하신 애플스토어 데이터를 통해 각 게임에 대한 리뷰와 추천 수 등을 분석해 봅니다. 실제 기업에서도 경쟁사의 리뷰와 상품 분석을 위해 사용하고 있는 방법을 실습해 보면서 현업의 분석 방법을 배워보실 수 있습니다.

    이론

    • 한국어 자연어 처리
    • 데이터 설명 진행 (9월 애플스토어 게임 top10 리뷰 분석)

    실습

    • 리뷰 데이터 분석 (긍정/부정 확인 (STAR) 수 , 게임 별 리뷰 평균 길이 확인)
    • USER 별 교집합 확인 ( 여러 게임에 리뷰를 달아 놓은 친구가 있는지?)
    • 게임 별 워드 클라우드 생성 (긍정 데이터 워드 클라우드 , 부정 데이터 워드 클라우드)

    과제

    • 실제 4주차까지 진행 사항과 추가 분석을 통한 포트폴리오 제작(*분석 보고서를 위한 PPT 가이드 제공)
  • 5주차. 나만의 포트폴리오 제작 및 1:1 멘토링

    강의목표

    • 실제 취업, 현업 이직에 있어서 포트폴리오를 제출하기 위해서 사용되는 포트폴리오 구조에 대해서 이해하고 함께 포트폴리오를 만들어나가는 일련의 과정을 함께합니다. 이외 과제로 진행한 포트폴리오 제작을 1:1 피드백을 진행하고, 추가적인 멘토링 과정을 통해 전처리-분석-실습의 모든 과정을 정리하는 회차입니다.

    이론

    • 분석 보고서 작성 팁
    • 게임 회사 관련 데이터 분석가 취업 TIP / 데이터 분석 관련 사이트 및 자격증 소개
    • 각자 만들어 낸 분석 보고서 리뷰

    실습

    • 좋아요가 일정 이상 높은 글들의 리뷰 확인하기
    • 출시 시기에 따른 별점 변화 수 (출시가 오래된 게임, 출시가 최근에 된 게임 과의 별점 변화 수 확인)
    • 영어 리뷰 비율
    • 게임 장르에 따른 별점 평균 / 게임 배급사 별 평균 like 수

커리어 성장으로 가는 길, 러닝스푼즈와 함께 하세요!

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LIVE

N사 데이터 애널리스트의 1:1 포트폴리오 : 유저 데이터를 활용한 패턴 및 리뷰 분석

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