[나노디그리] PM, PO, DA를 위한 프로덕트 애널리틱스

강의 목표

• 프로덕트 니즈와 고객 니즈를 구분하고 파악하는 방법 이해
  시장 조사 방법론 및 고객 피드백 분석 기법 숙지
  데이터를 활용하여 제품 개선 및 혁신을 이끌어내는 방법 학습

이론

• 프로덕트 니즈 대 고객 니즈

  1. 정의 및 차이점

  2. 시장 조사의 종류와 방법

  3. 고객 피드백 수집 및 분석 방법

  4. 데이터 기반 의사 결정 과정

실습

• 시장 조사 도구 사용 실습
• 고객 설문조사 설계 및 분석
• 제품 개선을 위한 데이터 분석 프로젝트

실제 업무 지시 과제

• 시장 조사 데이터를 활용하여 우리 프로덕트의 타겟 고객이 누구인지 정의해 보세요.
  그들의 주요 관심사와 필요를 기반으로 고객 페르소나를 작성해 보세요.
• 경쟁사 분석을 통해 우리 프로덕트가 시장에서 차지할 수 있는 위치를 파악해 보세요.
  우리의 강점과 약점은 무엇인지 분석해 보세요.
• 고객 피드백 데이터를 수집하여, 고객들이 우리 프로덕트에 대해 가장 자주 언급하는 문제점은 무엇인지 분석해 보세요.

강의 목표

• 데이터 분석 프로젝트 기획서 작성 방법 숙지
• 탐색적 데이터 분석(EDA) 기법 이해 및 적용 방법 학습
• 분석 대시보드의 기획 및 설계 역량 강화
• 데이터 분석 프로젝트에 필요한 기타 역량 증대

이론

• 프로젝트 기획

  1. 데이터 분석 프로젝트의 목표 설정

  2. 범위 정의

  3. 요구 사항 수집 방법

• EDA 개념 및 중요성

  1. 탐색적 데이터 분석의 목적

  2. 탐색적 데이터 분석의 기법

  3. 데이터의 초기 이해 과정

• 분석 대시보드 기획

  1. 사용자 요구 사항 분석

  2. 정보 설계

  3. 대시보드 레이아웃 및 시각화 선택

• 기타 필요 역량

  1. 데이터 처리

  2. 데이터 정제

  3. 기초 통계 지식

  4. 시각화 도구 활용 능력

실습

• 프로젝트 기획서 작성 : 실제 데이터 분석 프로젝트를 위한 기획서 작성 실습
• EDA 실습 : 데이터 세트를 활용하여 EDA 프로세스 진행, 시각화 및 기초 통계 분석 실습
• 대시보드 설계 : 분석 결과를 효과적으로 전달할 수 있는 대시보드 설계, 시각화 도구(예 : Tableau, PowerBI) 사용 실습

실제 업무 지시 과제

• 특정 데이터 세트를 사용하여 기본적인 통계 분석을 수행해보세요.
  평균, 중앙값, 분산 등의 지표를 계산하고, 이들이 우리에게 어떤 의미인지 설명해보세요.
• 데이터 시각화 도구를 사용하여 우리 데이터의 패턴과 추세를 시각적으로 표현해보세요.
  이를 통해 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지 설명해보세요.
• 데이터 분석 프로젝트에서 팀워크를 증진시키기 위한 방안을 제시해보세요.
  특히, 비데이터 전문가와의 협업 과정에서 발생할 수 있는 문제점들을 어떻게 해결할 수 있는지 고민해보세요.

강의 목표

• 데이터 분석 결과를 효과적으로 전달할 수 있는 보고서 작성 기법 마스터
• 데이터 분석 발표 시 명확하고 설득력 있는 커뮤니케이션 능력 강화
• 데이터 분석과 관련된 필수 소프트 스킬 개발 및 증대

이론

• 보고서 작성의 원칙

  1. 명확한 메시지 전달

  2. 독자 중심의 내용 구성

  3. 시각화의 중요성

• 효과적인 발표 전략

  1. 스토리텔링을 통한 데이터 분석 결과의 설득력 있는 전달

  2. 청중과의 상호작용 증진 방법

• 소프트 스킬의 중요성

  1. 팀워크, 의사소통 능력, 비판적 사고, 문제 해결 기술

  2. 기타 핵심 소프트스킬 소개

실습

• 보고서 작성 실습 : 분석 결과를 정리하여 목적과 청중에 맞는 보고서 작성
• 발표 준비 및 실습 : 데이터 분석 결과를 바탕으로 발표 자료 준비 및 모의 발표 진행
• 소프트 스킬 향상 워크숍 : 그룹 활동을 통한 팀워크 및 의사소통 능력 실습, 비판적 사고 및 문제 해결 기술 연습

실제 업무 지시 과제

• 데이터 분석 결과를 비전문가도 이해할 수 있도록 하는 보고서를 작성해보고, 구체적인 사례를 들어 설명해보세요.
• 효과적인 데이터 스토리텔링 기법에 대해 조사해보고, 실제 데이터를 바탕으로 한 스토리를 만들어 발표해보세요.
• 데이터 분석 프로젝트에서 발생할 수 있는 윤리적 고려사항은 무엇인지 조사해보고, 이를 어떻게 관리할 수 있는지 방안을 제시해보세요.

강의 목표

• 실제 데이터 분석 프로젝트의 기획 과정을 실습을 통해 체험
• 프로젝트 기획의 핵심 요소 이해

이론

• 프로젝트 기획의 중요성 : 프로젝트 성공을 위한 첫걸음으로서 기획의 역할과 중요성 설명
• 목표 설정 및 요구 사항 분석 : SMART 기준에 따른 목표 설정 방법과 요구 사항 분석의 접근법 소개
• 프로젝트 기획서의 구성 : 효과적인 프로젝트 기획서를 작성하기 위한 구성 요소 및 작성 팁

실습

• 프로젝트 아이디어 발굴 : 시장 조사, 최신 트렌드 분석을 통한 프로젝트 아이디어 도출 실습
• 요구 사항 수집 및 분석 : 실제 데이터 분석 프로젝트를 예로 들어, 요구 사항 수집 및 분석 과정 실습
• 기획서 작성 : 도출된 아이디어와 분석을 바탕으로 프로젝트 기획서 작성 실습

실제 업무 지시 과제

• 데이터 분석 프로젝트의 목표를 설정해보고, 이를 달성하기 위한 구체적인 계획을 수립해보세요.
  목표는 SMART(구체적, 측정 가능, 달성 가능, 관련성, 시간 기반) 기준에 부합해야 합니다.
• 프로젝트의 범위를 정의하고, 주요 이해관계자와 그들의 요구사항을 파악해보세요.
  이를 기반으로 우선순위를 정하는 방법을 고안해보세요.
• 가능한 위험 요소와 문제점을 사전에 식별해보고, 이에 대한 대비책을 마련해보세요.
  리스크 관리 계획을 구체적으로 작성해보세요.

강의 목표

• 프로젝트의 전체적인 흐름을 계획
• 단계별 목표와 마일스톤을 설정하여 프로젝트 로드맵을 설계할 수 있는 능력 개발
• 프로젝트 일정, 리소스 배분, 위험 관리 계획을 포함하는 종합적인 로드맵 설계 방법 이해

이론

• 프로젝트 로드맵의 정의와 중요성: 프로젝트 성공을 위한 로드맵의 역할과 필요성 설명
• 로드맵 설계 기본 원칙: 효과적인 로드맵 작성을 위한 계획, 실행, 모니터링, 조정의 원칙 소개
• 일정 관리 및 리소스 배분: 프로젝트의 범위와 시간 제약 내에서 최적의 리소스 배분 방법과 일정 관리 전략

실습

• 로드맵 작성 도구 소개: 프로젝트 관리 도구 사용법 소개 및 실습
• 실제 프로젝트 로드맵 설계: 주어진 프로젝트 사례를 바탕으로 실제 로드맵 설계 실습, 단계별 작업 계획과 일정, 필요 리소스 및 예상 위험 요소 식별
• 피드백 및 조정: 설계한 로드맵에 대한 피드백 수집 및 이를 바탕으로 로드맵 수정 실습

실제 업무 지시 과제

• 프로젝트의 전체 타임라인을 설계해보고, 각 단계별로 필요한 자원과 활동을 명시해보세요.
  마일스톤과 핵심 성과 지표(KPI)를 설정해보세요.
• 팀 내 역할 분담과 책임을 명확히 정의해보세요.
  각 팀원의 강점을 어떻게 활용할 것인지, 효율적인 협업을 위한 전략은 무엇인지 고민해보세요.
• 프로젝트 진행 과정에서 예상되는 장애물과 도전 과제를 식별하고, 이를 극복하기 위한 전략을 수립해보세요.
  변화 관리 계획에 대해서도 논의해보세요.

강의 목표

• 데이터 EDA 실습을 통해 데이터의 기본 구조를 이해하고, 주요 특성과 패턴을 탐색하는 방법 학습
• EDA의 개념과 중요성을 이해하고, 다양한 EDA 기법을 실제 데이터에 적용할 수 있다.
• 데이터 세트의 주요 통계적 특성을 파악하고, 시각화를 통해 데이터를 분석하는 기술을 습득한다.
• 데이터 분석 및 모델링 전에 데이터를 탐색하고 이해하는 데 필요한 기초적인 능력을 갖춘다.

이론

• EDA의 정의와 목적: 데이터 분석 프로젝트에서 EDA가 차지하는 역할과 그 중요성 설명
• 주요 EDA 기법: 데이터의 분포, 중심 경향성, 변이, 상관 관계 등을 파악하는 기법 소개
• 시각화 도구와 기법: 막대 그래프, 히스토그램, 산점도, 상자 그림 등 데이터 시각화 도구 및 기법 소개

실습

• 데이터 세트 선택 및 준비: 실생활 데이터 세트를 선택하여 EDA를 준비한다.
• 기본 EDA 실행: Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn 등)을 사용하여 데이터의 기본적인 통계적 특성 파악 및 시각화 실습
• 인사이트 도출: 실습을 통해 도출한 데이터의 특성과 패턴을 분석하고, 가능한 인사이트 도출 실습

실제 업무 지시 과제

• 주어진 데이터 세트에 대해 탐색적 데이터 분석을 수행해보세요.
  데이터의 분포, 이상치, 패턴을 파악하고, 이를 바탕으로 가설을 세워보세요.
• 데이터의 품질을 평가하고, 데이터 정제 및 전처리가 필요한 부분을 식별해보세요.
  어떤 기법을 사용할 것인지 구체적으로 계획해보세요.
• 다양한 시각화 기법을 활용하여 데이터를 분석해보세요.
  어떤 시각화가 가장 유익한 인사이트를 제공하는지 평가해보고, 이유를 설명해보세요.

강의 목표

• 데이터 대시보드 구성을 통해 분석 결과를 시각적으로 효과적으로 전달하는 방법 학습
• 대시보드의 목적과 중요성을 이해하고, 기본적인 대시보드 구성 원리를 학습한다.
• 다양한 시각화 도구와 기술을 사용하여 사용자 중심의 대시보드를 설계하고 구현할 수 있다.
• 데이터 분석 결과를 대시보드를 통해 명확하게 전달하는 능력을 갖춘다.

이론

• 대시보드 기본 개념: 데이터 대시보드의 정의, 기능, 사용 사례 소개
• 시각화 원칙: 효과적인 데이터 시각화를 위한 디자인 원칙과 시각화 기법 소개
• 대시보드 도구: Tableau, Power BI, Google Data Studio 등 대시보드 구성에 사용되는 도구 및 플랫폼 소개

실습

• 대시보드 디자인: 사용자 요구 사항을 기반으로 한 대시보드 디자인 초안 작성
• 시각화 구현: 선택된 도구를 사용하여 데이터 시각화 요소 구현 및 대시보드 구성 실습
• 인터랙티브 기능 추가: 사용자의 상호작용을 유도하는 필터, 드릴다운 등의 인터랙티브 기능 구현 실습

실제 업무 지시 과제

• 사용자 친화적인 데이터 대시보드를 설계해보세요.
  주요 지표와 KPI를 어떻게 시각적으로 표현할 것인지 고민해보세요.
• 대시보드의 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX) 디자인 원칙을 연구해보고, 이를 대시보드 설계에 적용해보세요.
• 대시보드의 상호작용성을 증진시키기 위한 기능(필터링, 드릴다운, 시간 범위 선택 등)을 계획해보세요.
  이를 통해 사용자가 데이터를 보다 깊이 있게 탐색할 수 있도록 하세요.

강의 목표

• 머신러닝의 기본 개념과 예측 및 분류 문제에 대한 이해를 바탕으로 실제 데이터에 적용할 수 있다.
• 실생활 문제 해결을 위한 적절한 머신러닝 모델 선택 및 최적화 방법을 학습한다.

이론

• 머신러닝 개요: 머신러닝의 정의, 종류(지도학습, 비지도학습, 강화학습), 학습 방법론 소개
• 예측과 분류: 예측(prediction)과 분류(classification) 문제의 차이점 및 적용 사례 소개
• 모델 선정과 평가: 회귀 모델, 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM, 신경망 등 다양한 모델의 특성 및 선택 기준, 모델 평가 지표(정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등) 소개

실습

• 데이터 준비: 예측 및 분류 문제에 적합한 데이터 세트 선택 및 전처리
• 모델 구현: Python과 라이브러리(scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등)를 활용하여 다양한 머신러닝 모델 구현
• 성능 평가 및 최적화: 교차 검증, 하이퍼파라미터 튜닝을 통한 모델 성능 평가 및 최적화 실습

실제 업무 지시 과제

• 우리 기업데이터를 바탕으로 예측 모델을 구축해보세요.
  어떤 머신러닝 알고리즘을 선택할 것인지 그 이유와 함께 설명해보세요.
• 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위한 전략을 수립해보세요.
  교차 검증, 하이퍼파라미터 튜닝 등을 포함하여 구체적인 방법론을 제시해보세요.
• 분류 문제를 해결하기 위한 머신러닝 모델을 설계해보세요.
  목표 변수와 예측 변수를 어떻게 선택할 것인지, 그리고 모델의 평가 지표는 무엇으로 할 것인지 논의해보세요.

강의 목표

• 데이터 분석 및 머신러닝 프로젝트의 결과를 명확하고 구조적으로 보고서에 정리할 수 있는 능력 개발
• 프로젝트 결과를 설득력 있게 발표하는 기술을 습득하고, 청중과의 커뮤니케이션 방법을 이해한다.

이론

• 보고서 작성 원칙: 보고서의 목적, 대상 독자, 구조 설계 원칙 소개
• 발표 기술: 데이터 분석 결과의 효과적인 전달을 위한 발표 기술 및 스토리텔링 방법
• 시각화의 역할: 데이터 시각화의 중요성 및 주요 시각화 도구와 기법 소개

실습

• 보고서 작성 실습: 분석 또는 머신러닝 프로젝트 결과를 바탕으로 보고서 작성 실습
• 발표 준비 및 연습: 프로젝트 결과를 요약하여 발표 자료 준비 및 연습 발표 진행
• 피드백 수집 및 개선: 발표 연습 후 동료 및 강사로부터 피드백을 수집하고 발표 내용 및 방식을 개선

실제 업무 지시 과제

• 분석 결과를 바탕으로 보고서를 작성해보세요. 중요한 발견과 인사이트를 어떻게 명확하게 전달할 것인지, 그 구조와 내용을 계획해보세요.
• 데이터 분석 프로젝트의 결과를 효과적으로 발표하기 위한 전략을 수립해보세요. 청중의 관심을 끌고 정보를 명확하게 전달하기 위한 방법을 고려해보세요.
• 프로젝트의 성공 사례와 배운 점을 공유하는 시간을 갖고, 팀 내외부의 피드백을 수집해보세요. 이 피드백을 바탕으로 개선할 수 있는 점은 무엇인지 논의해보세요.

강의 목표

• 프로젝트 결과의 객관적인 평가 방법을 이해하고 적용할 수 있다.
• 구성적인 피드백을 제공하고 받는 방법을 학습하여, 개인 및 팀의 성장을 촉진한다.
• 평가 및 피드백을 통해 발견된 개선점을 식별하고, 이를 바탕으로 미래 프로젝트의 성과를 높일 수 있다.

이론

• 평가의 중요성: 프로젝트 평가의 목적, 이점, 그리고 일반적인 평가 기준 소개
• 피드백의 원칙: 효과적인 피드백의 특징 및 구성적인 피드백 제공 방법
• 개선 사항 도출 및 적용: 평가 및 피드백을 통해 식별된 개선 사항의 식별 및 미래 프로젝트에의 적용 방법

실습

• 프로젝트 평가 실시: 프로젝트 결과에 대한 동료 평가 및 자가 평가 실습
• 피드백 세션 진행: 프로젝트 발표 후, 구성원들 간의 구성적인 피드백 공유 세션 진행
• 개선 계획 수립: 받은 피드백을 바탕으로 개인 및 팀의 개선 계획 수립 실습

실제 업무 지시 과제

• 프로젝트의 전반적인 성공을 평가하기 위한 기준을 설정해보세요.
  구체적인 성과 지표와 함께, 팀원 개개인의 기여도도 평가해보세요.
• 팀원과 이해관계자로부터 구체적인 피드백을 수집하고, 이를 바탕으로 다음 프로젝트에서 개선할 수 있는 방안을 모색해보세요.
• 데이터 분석 과정에서 겪었던 주요 도전과제와 성공 사례를 문서화해보세요.
  이를 통해 무엇을 배웠는지, 어떻게 개선할 수 있는지 공유해보세요.

강의 목표

• 교육 과정의 핵심 내용 요약 및 정리, 참가자들의 학습 경험 공유, 그리고 앞으로의 학습 방향 제시
• 교육 과정을 통해 습득한 지식과 기술의 핵심 요약 및 정리
• 참가자들의 학습 경험 공유를 통한 상호 학습 촉진
• 앞으로의 지속적인 학습과 성장을 위한 방향성과 전략 제시

이론

• 과정 요약: 강의에서 다룬 주요 주제들과 학습한 내용의 종합적인 요약
• 학습 경험의 중요성: 개인 및 팀 학습 경험의 공유가 지속적인 성장에 미치는 영향 분석
• 지속적 학습 전략: 자기 주도 학습, 온라인 리소스 활용, 네트워킹, 실무 프로젝트 참여 등을 통한 지속적인 학습과 성장 방법 소개

실습

• 경험 공유 세션: 참가자들이 교육 과정 동안의 학습 경험, 성공 사례, 어려웠던 점 등을 공유
• 피드백 및 리플렉션: 강의 내용과 학습 방법에 대한 참가자들의 피드백 수집 및 개인별 리플렉션 시간 제공
• 학습 계획 수립: 교육 과정 이후의 학습 목표 설정 및 개인별 학습 계획 수립 지원

실제 업무 지시 과제

• 이번 강의에서 가장 유익했던 부분과 개선할 점을 정리해보세요. 피드백을 바탕으로 어떤 방향성을 가질지 논의해봐요.
• 데이터 분석가로서의 경력 발전을 위한 네트워킹 전략을 수립해보세요. 업계 내에서 멘토를 찾고, 전문가 네트워크에 참여하는 방법 등을 고려해보세요.