모집이 종료되었습니다.
많은 관심과 지원 해주신 여러분 감사드립니다. 
(종료)Zoom 오리엔테이션 접속 정보
*처음 방문이시면 위의 인원 모집 링크를 눌러 내용을 보시고 OT 참석자 등록을 진행해주세요.
잊지 마시고 OT에서 뵈어요!
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일정
3월 6일 토요일 오전 11:00~12:00(약 1시간 예상)
*시작 5분 전에 들어와 주세요.
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접속 링크 (링크 접속시 비밀번호 불필요)
OT가 종료되었습니다. 감사합니다!
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이름(대화명) 설정을 꼭 다음과 같이 해주세요.
한글본명/직군(학과)/연차(학년)
직장인 예시) 홍길동/기획자/10년차
학생 예시) 홍길동/데이터분석학과/2학년
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캠은 켜고 마이크는 끈 상태로 입장해주세요.
캠은 필수는 아니나 원활한 커뮤니케이션과 활발한 분위기(?)를 위해 켜주시면 진행에 큰 도움이 됩니다.
안녕하세요! 데이터 분석 스터디 넥스트 레벨(Next Lv.)에서 함께할 첫 스터디원을 모집합니다.
함께 다음 레벨로 올라갈 수 있었으면 좋겠습니다.
오리엔테이션은 누구나 Zoom에서 들으실 수 있으니 오리엔테이션을 들어보고 질문도 하신 후 마음에 드시면 그때 본격적으로 합류하시면 됩니다.
스터디는 1단계부터 시작하여 4단계(단계=레벨, 이하 레벨로 표기)까지 진행됩니다. 모두가 4레벨까지 가야 하는 것은 아니며 1레벨은 가벼운 내용의 책 '데이터 리터러시'로 부담 없이 많은 지원 부탁드립니다. 다만 지원자가 많을 경우 끝까지 함께 하실 수 있는 분을 우선으로 하겠습니다. 1~3레벨 스터디는 책 기반의 북스터디입니다.
1레벨은 Zoom을 통한 온라인 모임이며 2레벨부터는 상황에 따라 온라인, 오프라인 모임이 동시에 진행될 수 있습니다. 오프라인의 경우 서울 강남역 인근이 될 예정입니다.
스터디는 학원이 아닌 러닝 메이트 같은 존재입니다. 혼자 공부할 경우 지속적으로 하기에 어려움과 유혹들이 많죠. 넥스트 레벨 스터디에서는 스터디원을 통해 지속적인 동기부여가 가능하며 기간을 정해 진행함으로 학습기간을 강제하여 목표를 달성하기 쉽도록 합니다. 그리고 캐시백 형태의 회비 운영은 매주 참여에 대한 의욕을 보조해줄 걸로 기대합니다.
그럼 많은 지원 부탁드립니다.
이번에 스터디 할 책
데이터를 소통의 도구로 보고 설득과 대화의 방식으로써 데이터를 읽고 사용하는 방법을 알아보는 책입니다. 요즘 이슈였던 이루다 사건 같은 데이터 윤리에 대한 부분들도 집고 넘어가고 있습니다. 데이터는 무엇이고 어떻게 읽어야 하고 어떤 방향으로 사용해야 하는지 같은 부분들이 데이터 분석 스터디의 시작에 걸맞다고 생각해서 이 책을 선정했습니다.
데이터 리터러시 책표지
책 소개 중
일정
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오리엔테이션
3월 6일 토요일 오전 11:00~12:00(약 1시간 예상), Zoom에서 진행
Zoom 회의 참석 링크 추후 연락처와 본 웹페이지로 공유 예정
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첫 모임
3월 13일 토요일 오전 11:00~13:00 Zoom에서 진행
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1레벨 스터디 기간
3월 13일 ~ 4월 10일(총 5회 예상 기간으로 1~2주 정도 변경 가능성이 있습니다.)
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모임 간격
매주 토요일 오전 11:00~13:00까지 진행
무료 오리엔테이션 참석자 등록하기
오리엔테이션 참석을 원하시면 배너를 눌러 등록해주세요.
*스터디 소식을 받고 싶으시면 카카오톡 채널을 추가해주세요. 누구보다 빨리 새로운 스터디와 행사 정보를 알려드립니다. 카카오톡 채널로 이동
대상
1.
데이터 분석 1도 모르는 0레벨이신 분도 가능
2.
학생, 기획자, 마케터, 디자이너, 개발자 등 IT 전직군
3.
데이터 사이언티스트 준비하시는 분
4.
학생의 경우 데이터 관련 학과 우대
5.
개발언어 1개 이상의 경험이 있으시면 좋음
사칙연산, if문 정도 코딩해본 정도면 충분함
6.
자신을 사랑하지만 타인에게 배려도 잘하시는 분
7.
일반적인 사회적 예절을 잘 지키시는 분
스터디 목표
1.
일반적인 업무에 적용 가능한 데이터 분석 능력을 얻는 것이 기본 목표입니다.
2.
데이터 분석의 모든 과정을 직접 해보는 것이 두 번째 목표입니다.
데이터란 무엇인지 이해하고 문제를 찾고 데이터를 수집하는 것부터 파이썬 코딩, 시각화, 인사이트 도출까지 데이터 분석의 A부터 Z까지 모든 과정을 직접 해봅니다. 전문가가 아닌 '한번 해봤다', '할 수 있다'가 목표입니다.
3.
몇 단계로 나누어 진행되는 스터디의 마지막 4레벨에서는 '1인 사이드 프로젝트' 단계를 통해 최종적으로 개인 포트폴리오로 활용 가능한 웹페이지를 만듭니다. 이 단계는 아직 미확정이며 진행할 경우 참여 의사가 있는 분에 한해 진행하는 개인 사이드 프로젝트 성격입니다.
순차적으로 지식을 쌓아가는 장기간의 스터디로 시간적인 부분과 멘탈적인 준비가 필요합니다.
스터디 방식
1레벨 이론형 북 스터디
•
Zoom을 통한 비대면 모임
•
매주 토요일 오전 11시~13시까지 2시간 동안 모임 진행
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챕터별 요약 발표자를 정해 발표자가 기본적인 내용 진행 후 토론 진행
•
각자 책을 읽고 오셔야 합니다.
2레벨 통계학에 대한 이론형 북 스터디
•
Zoom을 통한 비대면 모임
•
확정되는 책에 따라 상세 내용 변동됨
3레벨 파이썬 데이터 분석 툴 실습형 북 스터디(미확정)
서울 강남역 인근 모임공간에 모여서 직접 코딩해보거나 Zoom을 통한 온라인 진행을 섞어서 진행하는 것을 고려 중입니다.
4레벨 개인별 사이드 프로젝트 스터디(미확정)
개인별 사이드 프로젝트를 진행하며 중간중간 모여서 진행 내용, 상황 공유 및 발표회 진행합니다.
회비
•
회비는 레벨 별로 시작 시 선납합니다.
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모임 1회당 5000원이며 출석을 한 경우 각 레벨의 모임 종료 후 환급해드립니다.
•
미참석으로 인해 발생된 잉여금액은 스터디 운영을 위해 사용됩니다.
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지금은 참여하고 싶지 않지만 스터디 소식을 받고 싶은가요?
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혹은 카카오톡 검색창에 '넥스트 레벨 스터디'를 검색하셔도 됩니다.
하는 것
스터디는 넓고 얕게 진행하지만 최대한 기본기를 챙기며 데이터 분석 전반을 직접 해봅니다.
구글 애널리틱스 같은 솔루션들을 활용하면 데이터 수집, 전처리, 모델링 등을 이미 된 상태에서 시각화와 탐색 작업에 집중할 수 있는 큰 장점이 있습니다. 하지만 회사내 데이터(회원 정보, 구매내역 등)의 정확한 데이터와는 차이가 있어 데이터를 깊게 분석하려면 좀 더 자유로운 툴로 사내 데이터를 적극적으로 활용하여 분석할 필요가 있습니다.
기본기란?
1.
데이터의 기본적인 이해
2.
데이터 윤리
3.
(서비스의)문제 이해, 정의
4.
데이터를 읽고 분석하기 위한 기본적인 통계 지식
데이터 분석 전반이란?
파이썬 코딩을 포함한 다음의 단계를 말합니다.
하지 않는 것
1.
데이터 과학자처럼 전문적으로 깊게 들어가는 것을 당장의 목표로 하지 않습니다.
2.
스터디는 기본적으로 스스로 공부하는 모임이며 학원이 아니기에 누군가가 일방적으로 가르쳐 주지 않습니다. 스스로에게 강한 동기부여가 필요할 것이며 일단 시작하면 함께하는 스터디원 들은 좋은 자극제가 될 것입니다.
3.
정치 이야기와 잰더 갈등 같은 불필요하게 자극적인 이야기들은 하지 않습니다.
FAQ
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Q: 넥스트 레벨 스터디에 대해 궁금합니다.
A: 넥스트 레벨 스터디는 이번 데이터 분석 스터디를 준비하면서 커뮤니티 형태로 진행하는 것이 좋을 것이라 판단하여 만들어진 스터디 기반 커뮤니티며 지금은 데이터 분석 스터디에 집중할 생각입니다.
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Q: 왜 구글 애널리틱스 같은 편한 솔루션을 사용하지 않나요?
A: 구글 애널리틱스 같은 솔루션은 데이터 수집, 전처리, 모델링이 이미 되어 있어 편하게 시각화와 탐색 작업에 집중할 수 있으나 회사 내 데이터(회원 정보, 구매내역 등)의 정확한 데이터와는 차이가 있습니다. 데이터를 깊고 정확하게 분석하려면 사내 데이터를 적극적으로 활용하여 분석할 필요가 있기 때문에 번거롭지만 R이나 파이썬 기반 툴 같은 것들을 사용하여 직접 코딩하는 경우가 발생하게 됩니다. 그래서 본 스터디는 이미 커리큘럼이 잘 정리되고 도서도 많은 데이터 사이언티스트 과정을 적극 참고했습니다. 파이썬 툴은 구글 애널리틱스 보다 LAW한 영역이라고 보실 수 있겠네요. 굳이 그렇게까지 깊게 봐야 하느냐라는 질문에 대답은 어렵습니다. 아직은 구글 애널리틱스 만으로도 충분한 회사가 대다수인 것이 맞기 때문이죠. 다만 이런 LAW한 기술이 필수는 아니어도 이후 데이터 기반 서비스 구축과 운영에 큰 도움이 될거라 생각합니다.
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Q: 개발자도 아닌데 왜 데이터 수집, 전처리 같은 개발 적인 부분을 학습하나요?
A: '기획자, 디자이너가 개발 공부를 해야 하나요?'와 비슷합니다. 개발은 하면 좋고 아니어도 문제는 없겠지만 해보면 자신의 가능성과 시야 모두가 넓어집니다. 기획자나 마케터 기준으로 보면 실무에서는 일반적으로 데이터 시각화와 탐색을 주로 하게 되는데 좀 더 이것저것 해보고 싶어 지면 부족한 데이터를 어디선가 가져와야 하고 입맛에 맞게 가공도 하고... 그런 전처리 단계들의 학습이 필요하기도 합니다. 물론 작은 조직에서는 혼자서 모든 과정을 해야 할 수도 있겠죠. 일단 경험 차원에서 깊게 들어가지 않고 한번 쓱 해보고 지나가는 정도로 진행하려고 합니다.
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Q: 왜 R이 아니고 파이썬인가요? 파이썬이 더 복잡하지 않나요?
A: R은 데이터 분석에 특화된 툴, 혹은 언어입니다. 일반적으로 정적인 보고서 작성이 주 업무라면 R이 좋고 대시보드처럼 실시간 조회가 가능한 웹서비스 개발에는 파이썬이 더 좋다고 하죠. 개발적인 경험이나 지식이 있으면 파이썬이 유리하다고도 합니다. 완전 0부터 시작하는 거라면 전체적인 난이도에서 R이 더 쉽다는 평입니다. 하지만 파이썬의 경우 데이터 분석에 이어 머신러닝 같은 유관 분야로 더 쉽게 연결됩니다. 그리고 파이썬은 개발 언어를 데이터 분석 용도로 사용하는 것이라 학습과정에서 파이썬 코딩 기술을 익히게 되는데 파이썬은 데이터 분석 외에 업무 자동화, iot 코딩, 주식 오토 트레이딩 등 R 대비 활용도가 높으며 세계적으로 코딩 교육에 많이 사용하는 언어이기도 합니다. 지금 초등학생인 사람이 회사를 다닐 즘의 세상을 생각해보면 파이썬이 엑셀만큼이나 자주 볼 수 있는 언어가 될지도 모르겠군요. 무엇보다 R, 파이썬이 양분하던 데이터 분석 직종의 취업 시장에 파이썬이 확실한 대세로 올라왔고 실제 업무도 파이썬으로 많이 한다고 합니다. 이런 다양한 이유들을 고려해서 파이썬을 선택했습니다.
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Q: 스터디원 중에 데이터 전문가가 있나요?
A: 현재는 아니요 입니다. 운영자인 저도 이제 걸음마 수준이라 여러분과 크게 다르지 않습니다. 이번 모집에 능력자 분들이 지원해주신다면 참 좋겠지만 장담할 수는 없습니다. 경우에 따라 데이터나 통계 같은 전공과목을 공부 중이신 대학생분들의 실력이 더 좋을 수도 있습니다. 기본적으론 함께 맨땅에 헤딩하며 우리만의 방법을 만들어가자입니다.
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더 다양한 질문들은 오리엔테이션 참석 설문의 질문란에 해주시면 오리엔테이션에서 답변드리도록 하겠습니다.
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