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  • 데이터사이언스
  • 입문, 초급, 중급

[나노디그리] PM, PO, DA를 위한 프로덕트 애널리틱스

대체불가능한 PM, PO로 성장하는 길. 인정받는 프로덕트를 만들기 위한 데이터 분석의 모든 과정을 경험하세요. 압도적인 성장을 위한 [나노디그리] 프로덕트 애널리틱스 과정.

1기
강의 일정
24.06.13 ~ 24.09.05 (총 12회) 매주 목요일 19:30 ~ 22:30 (총 36시간)

대체불가능한 PM, PO가 되려면
프로덕트 데이터 분석도 할 줄 알아야 합니다.

프로덕트 기획부터 데이터 분석
프로덕트 데이터 분석

데이터 분석까지 하는 PM, PO는
고액 연봉으로 인정받고 있습니다.


프로덕트 데이터 분석

그런데, 프로덕트 데이터 분석
어디서부터 어떻게 공부해야 할까요?

과정소개

커리어 성장이 막막하신 분들을 위해
프로덕트 데이터 분석의
모든 것을 담았습니다.

프로덕트 기획부터 데이터 분석을 통한 대시보드와 보고서 구현까지
인정받는 프로덕트를 만들기 위한 과정을 학습하세요.

PART 1

프로덕트 데이터 분석을 위한 기본 역량 강화

1회차

기업데이터 구조 및
이해 관계자에 따른
데이터 리터러시


2회차

프로덕트 기획 및
고객 니즈 파악


3회차

기본 데이터 분석에
필요한 역량 강화


4회차

보고서 및 발표력 향상
데이터 분석의
소프트 스킬 역량


PART 2

프로덕트 데이터 분석 프로젝트 기획 및 분석 스킬 향상

5회차

데이터 분석 및
프로덕트 기획 실습


6회차

데이터 분석
프로젝트 로드맵 설계


7회차

데이터 분석
EDA 전 과정 실습


8회차

비즈니스 임팩트를
위한 대시보드 구현


3회차

프로덕트 데이터 분석 고급 스킬 학습 및 평가 회고

9회차

머신러닝을 활용한
예측 및 분류 문제


10회차

데이터 분석
보고서 작성 및 발표


11회차

데이터 분석
최종 평가 및 피드백


네트워킹 파티

참여자 전체
네트워킹 파티


수많은 데이터 분석 강의를 듣고도
내 프로덕트에 적용하기 힘드셨나요?

실제 업무에서 일어나는 모든 프로세스로
기획부터 데이터 분석까지 모두 경험하세요.


프로덕트 데이터 분석

이 과정을 통해 시니어급의
프로덕트 데이터 분석을 경험할 수 있습니다.

대시보드와 보고서 구현으로만 끝나면 아무런 의미가 없습니다.
완성하기까지 진행했던 데이터 인사이트를 도출하고
지표와 KPI 달성에 실패했다면, 그 원인을 파악해야 합니다.
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프로덕트 데이터 분석

아래 고민, 한번이라도 하셨다면
반드시 수강하셔야 합니다.

01

나의 프로덕트를 데이터를 통해
문제점을 파악하고 개선하고 싶다면?

숫자는 거짓말을 하지 않습니다.
아직도 "제 생각에는.."으로 프로덕트에 관한 의사결정을 하고 계신가요?
데이터를 활용해 명확한 근거를 대고,
기업에서 인정받는 PM, PO로 성장하세요.

MBA 강의
02

프로덕트에 대한 KPI를 설정하고
데이터로 달성하는 방법이 궁금하다면?

성공하는 프로덕트는 정확한 KPI를 설정하고
데이터로 정확하게 KPI 달성에 성공합니다.
여러분의 프로덕트에도 목표를 설정하고
정확한 수치로 성과를 판단할 수 있습니다.

프로덕트 데이터 분석
03

데이터팀에게 데이터를 요청하지만,
회신이 늦어 지치셨다면?

간단한 데이터 업무라고 생각하는데,
매번 데이터팀에 요청하고 기다리느라 힘들지 않으신가요?
본인의 프로덕트 성격은 본인이 제일 잘 알고 있습니다.
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프로덕트 데이터 분석
04

프로덕트와 데이터를 다루는
모든 직군과 네트워크를 만들고 싶다면?

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프로덕트 데이터 분석

커리큘럼 (13)

  • TASK 1. 부서별 데이터 구조를 분석하고 매핑해 보세요.

    대주제

    • 기업 데이터 구조 및 이해관계자에 따른 데이터 리터러시

    강의 목표

    • 기업 내 데이터 유형 및 구조 이해, 이해관계자별 데이터 요구와 사용 방식 파악
      데이터 리터러시의 중요성 및 효과적인 데이터 의사소통 능력 개발

    이론

    • 기업 데이터의 종류와 특성
    • 데이터 구조 기본 이해
    • 이해관계자별 데이터 사용 사례 분석
    • 데이터 리터러시의 중요성

    실습

    • 데이터 구조 탐색
    • 이해관계자별 데이터 요구사항 분석
    • 데이터 리터러시 향상을 위한 대화 모의 실습

    실제 업무 지시 과제

    • 각 부서별 데이터 구조를 분석하여, 어떻게 서로 연결되어 있는지 매핑해 보세요.
      이해관계자별로 중요하게 생각하는 데이터 지표가 무엇인지 조사해 보세요.
    • 현재 사용 중인 데이터 시스템의 한계점은 무엇인지 파악하고, 개선 방안을 제시해 보세요.
      특히 데이터 품질과 접근성에 초점을 맞춰 분석해 보세요.
  • TASK 2. 우리 프로덕트 타겟 고객이 누구인지 정의해 보세요.

    대주제

    • 프로덕트 및 고객 니즈 파악

    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.
  • TASK 3. 데이터 시각화 도구를 사용해 데이터의 패턴과 추세를 파악해 보세요.

    대주제

    • 기본 데이터 분석 역량 증대 및 기타 역량 증대 방안

    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.
  • TASK 4. 데이터 분석 결과를 비전문가도 이해할 수 있도록 보고서를 작성하세요.

    대주제

    • 보고서 및 발표력 증대 / 기타 데이터 분석 소프트 스킬

    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.
  • TASK 5. 프로젝트의 범위를 정하고 주요 이혜관계자와 그들의 요구사항을 파악해보세요.

    대주제

    • 프로젝트 기획 실습

    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.
  • TASK 6. 프로젝트의 전체 타임라인을 설계하고 각 단계별로 필요한 KPI를 설정해보세요.

    대주제

    • 프로젝트 로드맵 설계

    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.
  • TASK 7. 데이터 품질을 평가하고 데이터 정제 및 전처리가 필요한 부분을 식별해보세요.

    대주제

    • 데이터 EDA(Exploratory Data Analysis) 실습

    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.
  • TASK 8. 사용자 친화적인 대시보드를 설계하고 주요 지표와 KPI를 시각적으로 표현해보세요.

    대주제

    • 데이터 EDA(Exploratory Data Analysis) 실습

    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.
  • TASK 9. 우리 기업 데이터를 바탕으로 예측 모델을 구축해보세요.

    대주제

    • 머신러닝 방법론을 활용한 예측 및 분류 문제 해결 방법 학습

    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.
  • TASK 10. 보고서를 작성하고 중요한 인사이트를 어떻게 명확하게 전달할 것인지 계획해보세요.

    대주제

    • 보고서 작성 및 발표

    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.
  • TASK 11. 프로젝트의 전반적인 성공을 평가하기 위한 기준을 설정해보세요.

    대주제

    • 평가 및 피드백

    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.
  • TASK 12. 전체 피드백을 바탕으로 어떤 방향성을 가질지 논의해봐요.

    대주제

    • 강의 마무리

    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.
  • 전체 네트워킹 및 프로젝트 회고

    - 전체 네트워킹 및 프로젝트 회고

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