매주 모여서 다양한 산업 데이터를 분석하는 클래스

지금 혹시, 데이터 분석 포트폴리오 작성하고 계신가요?

포트폴리오에 넣을 분석 프로젝트가 필요한데

어디서부터 어떻게 접근해야 할지 막막하신가요?

어떤 산업이 좋은지, 어떤 데이터가 좋은지, 분석은 어떻게 시작해야 할지..

남들이 많이 찾는 데이터를 쓰자니

왠지 차별화가 안 될 것 같아서.. 망설여지시나요?

열심히 공들여 포트폴리오를 만들었는데,

왜 서류 통과가 안 되는지.. 궁금하신가요?

대부분의 포트폴리오가 좋은 평가를 받지 못하는 이유는

코딩 실력이나 통계 지식 등 기술적인 부분이 부족하기 때문이 아니라,

포트폴리오 자체가 잘 읽히지 않게 작성되었기 때문입니다.

그리고 잘 읽히지 않는 이유 중 하나는

데이터 분석 프로젝트가 차별화되지 않았기 때문이고,

차별화되지 않게 느껴지는 가장 큰 이유는

제대로 된 분석 주제를 잡지 못했기 때문인 경우가 많습니다.

지금 여러분이 작성한 포트폴리에 들어간

프로젝트 구성이 혹시,..

- 소비자 타겟 분석

- 이탈자 분석

- 퍼널 분석, RFM 분석

- 머신러닝 분석(기법)

- 예측 모델 만들기..

처럼 "분석 기법"에만 집중되어 있지는 않나요?

그래서, 실제 포트폴리오에 활용할 수 있는

산업별 데이터 분석 프로젝트를 직접 설계하고 만들어보는

정규 클래스를 준비했습니다.

https://youtu.be/FWawsfhgGFQ?si=zK_1Xii-8oy3w3To

강의 진행 방식

① 주 1회 2시간씩 진행되는 온라인 소규모 정규 클래스로 1개월 단위 진행 예정

② 케글(Kaggle) 사이트에서 미리 선별한 산업별 데이터를 순차적으로 분석 예정

③ 첫 주 분석 대상은 '이커머스' 데이터 (Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist)이며

2주 단위로 금융, 게임 등 새로운 산업 데이터로 변경해 진행 예정

처음에는 비교적 구조가 명확한 데이터부터 시작하고,

참석자들의 기술 역량과 관심 분야에 따라 난이도와 주제를 조정할 예정입니다.

참고로, 첫 주에 시작 예정인 Brazilian E-Commerce 데이터에는

소비자의 카테고리 구매 데이터와 텍스트 리뷰 데이터, 그리고 판매자 데이터가 공존합니다.

그래서 분석 방향은, 소비자의 구매 내역과 리뷰 데이터를 기반으로 병목(Bottleneck) 구간을 찾고,

여기에 판매자가 미친 영향을 함께 보는 방식으로 구성했습니다.

이 데이터를 기반으로는, 다음과 같은 질문을 던져 볼 수 있습니다.

고객 만족도가 낮아지는 지점은 어디인가?

배송 지연은 리뷰 점수에 어떤 영향을 주는가?

특정 카테고리에서 불만이 반복되는가?

셀러 요인이 고객 경험에 영향을 미치는가?

단기적으로 먼저 관리해야 할 위험 요인은 무엇인가?

그래서 분석 주제는 다음과 같이 잡았습니다.

"고객 만족도를 낮추는 주문·배송·셀러 요인을 종합적으로 탐색해

위협 요인을 진단하고

단기적 관점에서 우선 관리 영역 및 요소를 제안한다."

Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist

④ 1주차에는 해당 데이터에 대한 특성과 분석 관점 및 방향을 설명하고

2주차에는 참석자들이 개별 분석한 내용을 기반으로 공유 / 피드백 방식으로 진행

강의에서 다루는 핵심 방향

- 이 수업은 다양한 산업의 인기 데이터를 다룰 예정입니다.

- 하지만 단순히 “좋은 주제 리스트”를 나눠주는 강의가 아닙니다.

- 여러분은 스스로 주제를 직접 찾아내는 관점을 익히게 될 것이고.

- 그 관점이 산업별로 어떻게 달라야 하는지를 이해하게 될 것이며

- AI 시대 더욱 중요해진 문제 제기, 해석, 인사이트, 실행 제안에 대한

실무적 관점을 체험하게 될 것입니다.

- 한 달 간의 여정이 끝나면 적어도 1개 이상의 분 프로젝트를 갖게 될 것입니다.

- 우리는 데이터 분석에만 몰두하지 않을 겁니다.

- 지금 중요한 건 데이터 분석을 얼마나 잘 하냐보다

포트폴리오에 담을 프로젝트를 어떻게 확보할 것이냐이니까요.

- 그래서 각 프로젝트의 최종 결과물은 5장의 PPT로 작성될 것입니다.

- 수업은 일방적인 강의만으로 진행되지 않습니다.

강의에서 주제 방향을 설명하고, 참석자별로 적용 가능한 분석 주제를 함께 검토하며

포트폴리오 프로젝트로 발전시킬 수 있도록 피드백합니다.

추가로 함께 고민하게 될 내용들

- 분석 주제는 어떻게 좁혀야 하는가

- 기업이 관심 가질 만한 질문은 무엇인가

- 너무 뻔한 주제와 실무형 주제는 어떻게 다른가

- 산업 구조를 분석 주제에 어떻게 반영하는가

- 분석 결과를 포트폴리오 장표 제목으로 어떻게 바꾸는가

- 기술 분석을 비즈니스 해석으로 어떻게 연결하는가 등

이 강의는 이런 분들께 맞습니다

- 데이터 분석 포트폴리오를 만들고 싶은데 주제 선정이 어려운 분

- 케글 데이터나 공공데이터를 받아도 어디서부터 봐야 할지 막막한 분

- 분석 결과는 있는데 포트폴리오 스토리로 연결하지 못하는 분

- “이 분석이 실무적으로 의미 있는가?”를 계속 고민하는 분

- 기법 중심이 아니라, 실제 기업 관점에서 분석 주제를 잡고 싶은 분

- 취업용 데이터 분석 프로젝트를 더 설득력 있게 만들고 싶은 분

강의 정보

- 강의명 : 데이터 분석 주제 설계 정규 클래스

- 진행 방식 : 온라인 실시간 강의 (웨일온)

- 진행 시간 : 주 1회, 회당 2시간

- 운영 방식 : 정기 클래스 / 소수 인원 피드백 방식

- 참여 인원 : 한 클래스당 8명 내외 예정 (인원 증가 시 분반 가능)

- 참가비 및 시작 일정 : 하기 참여 링크에서 확인 가능

신청 링크

강의 신청은 아래 온라인 강의 신청서를 통해 받고 있습니다.

온라인 강의 신청서

https://forms.gle/sMKjpGwsxKZqjpzz5

신청 후 참가비 입금이 확인되면

강의 당일 강의 접속 URL과 카페 등급 조정 안내를 이메일로 보내드립니다.

참고 !!!!

정규 강의 신청 시 뜰랩 카페 가입을 하셔야 하며

본 카페의 해당 게시판을 통해 주요 안내 및 과제 제출이 이뤄질 예정입니다.

https://cafe.naver.com/ddlelab

신청 및 입금 확인 후 클래스 커뮤니티 자료를 열람할 수 있는

상위 등급으로 조정되며 이후 다양한 자료들을 열람할 수 있게 됩니다.

실시간 문의 및 공지

pokoh@naver.com

추가로

데이터 분석 포트폴리오 관련 실시간 문의는

카지노톡 오픈채팅방에서도 가능합니다.

데이터 분석 포트폴리오 클리닉

https://open.kakao.com/o/gw30Pl1h

데이터 분석을 처음부터 잘하는 사람은 많지 않습니다.

하지만 좋은 질문을 잡는 연습을 하면 같은 데이터도 다르게 보이기 시작합니다.

무엇을 분석할지 모르겠다면, 그건 아직 실력이 부족해서라기보다

분석 질문을 꺼내는 방법을 배운 적이 없어서일 수 있습니다.

이번 정규 클래스에서는 그 질문을 함께 찾아보려고 합니다.

데이터는 있는데 주제가 안 보이는 분들,

포트폴리오를 만들고 싶은데 방향이 잡히지 않는 분들께 추천드립니다 ?