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  • 데이터사이언스
  • 초급

설득력을 높여주는 데이터 기반 보고서 작성

데이터 분석, 더 이상 데이터 분석가만의 역량이 아닙니다. 일잘러가 되고 싶은 모든 분들에게 현업 데이터 활용법을 알려드립니다. 데이터 기반 보고서 작성을 배워 보고서의 설득력을 높여 보세요!

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평생 수강
  • 온라인
    총 37강, 약 05시간 18분

기본 통계 지식과 함께
데이터 분석을 통한 문제 해결 과정을
보고서에 녹여 설득력을 높여 보세요!


강의소개

일을 열심히 말고,
'잘' 하고 싶은 분들께 데이터 분석은 필수입니다.

데이터 보고서 강의

01. 나의 의견에 힘을 실어줄
한 끗이 필요했다면?

이번 강의를 통해 설득력을 UP, 데이터 분석 스킬을 UP 해보세요!
기본 통계 지식뿐만 아니라 현업에서 데이터 분석을 활용하는 방법을 배울 수 있습니다.

02. 시중에 많은 데이터 분석 책과 강의들,
'현업에 어떻게 적용해야 하는지' 고민했다면?

현업자의 데이터 분석 활용법을 배우는 강의!
데이터 분석을 통해 문제를 해결하는 방법을 배웁니다.

03. 필수적인 통계 기초 이론,
어디서부터 시작해야 하는지 막막했다면?

본 강의는 통계학자를 위한 강의가 아닙니다. 강의 내용의 통계 이론은 비전공자도 이해할 수 있는 수준, 프로그래밍 실습은 입문자도 할 수 있는 수준으로 구성되어 있습니다.


본 강의에서
무엇을 얻어갈 수 있나요?

통계적 이론 + R 코드 실습 + 결과 해석 + 시나리오 설정

  • 기초 통계 이론

    비전공자를 위한

    가설검정, T-test, 랜덤 포레스트 등 비전공자도 이해할 수 있는 통계,입문자도 할 수 있는 실습으로 구성되어 있습니다.

    데이터 보고서  강의
  • 현업 경험

    업무 프로세스 그대로

    R 프로그램을 활용한 코드 실습을 병행하면서, 현업에서의 문제 해결을 위한 가설을 설정하고, 결론을 도출하는 과정을 함께 진행합니다.

    데이터 보고서  강의
  • 보고서 작성

    설득력 UP

    앞단에서 배운 일련의 분석 과정을 실제 데이터로 진행, 분석 결과를 보고서 형태로 작성하는 과정을 직접 실습해 봅니다.

    데이터 보고서  강의

오랜 시간 쌓아온 데이터 분석 방법에 대한 철학
여러분과 나누고자 합니다.


본 강의가 특별한 이유는
무엇인가요?

1

통계 기반의
데이터 분석 방법을 익힙니다.

쉽고, 빠르게, 통계 지식을 기반으로 R 프로그램을 활용해서 데이터 별 특징에 맞는 분석 방법을 익힙니다.

2

경영진을 설득할 수 있는
데이터 분석 보고서 작성법을 익힙니다.

데이터 분석에 그치지 않고 실제로 이 결과를 통해 개선할 점을 찾아내고 경영진을 설득할 수 있는 보고서를 만드는 방법을 익힙니다.

3

실전 프로젝트로 데이터 분석!
가설 설정법부터 보고서 작성법을 익힙니다.

두 번의 실전 프로젝트를 통해 강의에서 배우는 내용을 적용하여 현업에서 데이터를 분석하고, 설득력있는 보고서를 작성하는 방법을 익힙니다.

수강 대상

이런 분들은 꼭 들으셔야 해요!


데이터 분석 분야에 입문하고자 하는 취준생


기존에 엑셀만을 활용해 데이터 분석을 하셨던 분


보고서 작성에 +α를 가미하고자 하는 직장인

강사소개

우리 강사님을 소개할게요!

데이터 보고서  강의

현명한 탄천오리

이력사항
  • (현) 대기업 빅데이터분석팀 데이터 분석가
프로젝트
  • 크몽 '데이터 분석 프로젝트 및 데이터 분석 과외' 진행 (만족도 98%)

1. 간단히 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 저는 현재 데이터 분석 업무를 담당하는 10년차 직장인 입니다. 그동안 회사생활에서 기획 & 시스템 구축 & 데이터 분석 업무를 담당하면서 다양한 영역에서 활동하였습니다. 현재는 대학교 전공인 통계학을 살려 R, PYTHON을 활용한 데이터 분석을 하면서 데이터가 하는 이야기에 의미를 부여하는 '데이터 분석가'로 살아가고 있습니다. 최근에는 크몽이란 플랫폼에서 '현명한탄천오리' 로 활동중이며 데이터 분석 관련 과업 그리고 대학생/직장인을 대상으로 과외도 병행하고 있습니다. 비 전공자분들에게 프로그래밍 배워서 할 수 있다! 통계학과 나오지 않아도 데이터 분석가 될 수 있다! 는 희망을 드리고 싶습니다. 앞으로도 다양한 기회로 니즈가 있는 분들께 서비스를 제공하고 싶습니다

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

데이터 분석 강의를 통해 얻어가야 할 첫번째 중요한 목표는 바로 ‘데이터를 보는 눈’을 키우는 것입니다. 제 강의에서는 수 많은 데이터 중에서 내가 무엇을 알아야 하는지, 분석하고자 하는 것은 무엇인지, 시나리오를 세우고 가설을 검정하고 결론에 도달해 가는 과정을 설명할 예정입니다. 또한 데이터 분석은 '가설검정'을 하고 과거의 데이터를 바탕으로 ‘예측’을 하는 과정입니다. 분석을 위한 통계적 이론은 물론 실제 R 프로그램으로 코딩하는 과정까지 함께 담아 실전에 필요한 기술을 선보일 예정입니다. 통계적 이론 + R 코드 실습 + 결과 해석 + 실제 활용 (시나리오 설정) 순으로 차근차근 설명해 갈 예정입니다.

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

제 강의는 통계학자를 위한 강의가 아닙니다. 강의 내용은 통계적인 이론은 비전공자도 이해 할 수 있는 수준, 프로그래밍 실습은 입문자도 할 수 있는 수준으로 구성할 예정입니다. 저의 목적은 수강생이 데이터 안에서 인사이트를 찾고 그것을 리포팅하여 보고하고, 팀장 나아가 경영진을 설득할 수 있는 자료를 만드는데 있습니다. 그 과정이 쉽지만은 않습니다. 개념적으로 이해해야 할 것도, R 프로그램도 공부해야 하지만 저와 함께 천천히, 조금씩 하다 보면 어느 새 ‘아 데이터 분석이 이런 것이구나’ 라는 감이 잡힐 것이라고 확신합니다.

4. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말이 있나요?

저는 대학교 졸업 전에 취업한 자동차 부품회사에서 10년째 일해오고 있습니다. 입사하고 초기에는 기획부서에서 근무하였습니다. 다양한 기획업무를 담당하면서 보고서 작성의 중요성을 깨닫고 내가 하고 싶은 이야기를 보고서에 담는 방법 그리고 상사를 설득시키는 방법을 연구하게 되었습니다. 그러던 중 우연한 기회로 통계학과 전공을 살릴 수 있는 데이터 분석 업무로 보직 이동을 하게 되었습니다. 처음에는 EXCEL로만 데이터 분석을 하였습니다. EXCEL로도 충분히 데이터 분석을 할 수 있었고 결론을 낼 수 있었기 때문입니다. 하지만 어느 순간 시각화 및 모델링에 대한 한계를 느끼게 되었습니다. 언제까지 EXCEL만으로 데이터 분석을 할 수 있을까? 라는 고민을 하게 되었습니다. 그러던 중 R 프로그램을 접하게 되었고 그때부터 새로운 데이터 분석의 세계를 알게 되었습니다. 처음에는 프로그래밍에 익숙하지 않았기 때문에 모든 것이 새로웠습니다. 데이터를 프로그램으로 Import 하는 방법부터 변수를 찾고 할당하고, 시각화 및 모델링 하는 과정이 저에겐 너무나 큰 산같이 다가왔습니다. 온라인으로 강의 신청도 해보고 오프라인 강의도 참석해 봤지만 저만을 위한 강의는 아니었기에 모르는 부분은 철저히 혼자서 감당해야만 했습니다. 시간이 흘러 다양한 데이터를 분석을 경험하고 인사이트를 찾고 결론을 내면서 결국 저만의 데이터 분석 접근방법에 대해 철학을 가지게 되었고 이제 그 방법을 통계학과 비전공자들에게 나누어 드리고 싶습니다.

커리큘럼 (37)

  • SECTION 1. 데이터 분석 알아보기

    00:29:12

    1-0. Intro

    00:01:40

    1-1. 데이터 분석이란

    00:04:24

    1-2. 데이터 분석 프로세스

    00:04:13

    1-3. 데이터 분석 방향 설정

    00:04:49

    1-4. 데이터 수집 방법

    00:03:15

    1-5. 데이터 분석의 2가지 접근 방법

    00:05:23

    1-6. 데이터 분석의 방법

    00:03:37

    1-7. Excel과 R의 차이

    00:01:51
  • SECTION 2. R 기초

    00:22:27

    2-1. R 설치 및 환경설정

    00:06:10

    2-2. R 데이터 로드

    00:02:37

    2-3. R 기본 기능

    00:07:31

    2-4. R 그래픽

    00:06:09
  • SECTION 3. 데이터 분석 기초

    00:38:48

    3-1. 데이터 형태 확인

    00:10:33

    3-2. 기초통계량 및 상관계수

    00:08:27

    3-3. R 명령어 상세

    00:19:48
  • SECTION 4. 가설 검정

    01:07:32

    4-1. ggplot (1)

    00:18:53

    4-2. ggplot (2)

    00:13:02

    4-3. 가설검정

    00:05:00

    4-4. T-test

    00:07:30

    4-5. T-test 실습

    00:08:54

    4-6. ANOVA

    00:03:14

    4-7. 카이제곱검정

    00:03:30

    4-8. 카이제곱검정 실습

    00:07:29
  • SECTION 5. 데이터 분석 모델링

    00:46:33

    5-1. 모델링 구성 단계

    00:03:44

    5-2. 선형회귀분석

    00:03:58

    5-3. 선형회귀분석 실습

    00:13:59

    5-4. 로지스틱 회귀분석

    00:11:34

    5-5. 의사결정나무

    00:07:34

    5-6. 랜덤포레스트

    00:05:44
  • SECTION 6. 데이터 분석 리포팅

    00:12:14

    6-1. 리포팅을 위한 준비

    00:05:58

    6-2. 설득을 위한 보고서 작성법

    00:06:16
  • SECTION 7. 실전 프로젝트(1)

    00:40:55

    7-1. 실전 프로젝트 (1)

    00:18:31

    7-2. 실전 프로젝트 (1) 실습

    00:22:24
  • SECTION 8. 실전 프로젝트(2)

    01:00:24

    8-1. 실전 프로젝트 (2)

    00:18:39

    8-2. 실전 프로젝트 (2) 실습

    00:24:52

    8-3. 구글트렌드

    00:08:45

    8-4. 마무리

    00:08:08

커리어 성장으로 가는 길, 러닝스푼즈와 함께 하세요!

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