마케터를 위한 GA4 구글애널리틱스 전자상거래 셋팅 실습(2025)

구글 애널리틱스 입문자를 위한 구체적이고 실용적인 강의입니다. 단편적인 기능보다 시나리오를 기반으로 한 분석을 진행하면서 GA4를 활용한 실질적인 분석 과정을 학습할 수 있습니다. GA4 최신 수정사항에 맞춰서 계속 업데이트 중입니다!

GA4 활용을 위한 핵심 리포트를 만들면서 GA4를 실무에 바로 사용할 수 있도록 학습할 수 있습니다. 데이터 분석을 위해 어떤 리포트를 어떤 방식으로 만드는지 구체적인 사례를 배울 수 있습니다. 실무분석을 위해서 히트맵툴인 Microsoft Clarity의 설치/사용법도 함께 설명하고 있습니다.

구글애널리틱스 자격증(GAIQ) 기출문제만 검색해서 합격만 하면 될까요? 실무에서 GA4를 어떤 방식으로 쓰는지 또는 데이터를 조회하는 방식과 활용하는 방식도 모르면서 취득하는 자격증은 큰 의미를 가지기 어렵습니다. 이번 강의에서는 실제 실무활용에 초점을 맞춰서 직접 리포트와 GA데모계정을 조회해보고, 데모쇼핑몰을 만들어서 셋팅까지 해볼 수 있습니다. 2026년 최신 기준 GAIQ 기출문제를 풀어보면서 실무에 필요한 역량을 배울 수 있습니다.

icrosoft Clarity를 활용해 사용자의 실제 행동을 근거로 문제를 찾고, 필터·세그먼트·퍼널·Smart Event·Custom Tag까지 연결해 바로 실행 가능한 인사이트로 정리하는 방법을 알려드립니다. 제가 실무에서 GA4와 함께 Clarity를 붙여 이탈/전환 저하 원인을 빠르게 특정하고 개선 우선순위를 잡아온 방식을 그대로 담았고, “설치→분석→인사이트 도출 프로세스→고급 설정” 흐름으로 구성되어 있어 처음 쓰는 분도 따라올 수 있습니다. (필요하신 분을 위해 데모 쇼핑몰·GA/GTM 기본 세팅 파트도 포함)

GA4 데모 데이터를 활용해서 루커 스튜디오(Looker Studio, (구)구글데이터스튜디오)의 다양한 기능을 학습합니다. 루커스튜디오의 시각화 요소들에 대한 설명과 실습이 포함되어 있습니다. 특히 SQL을 잘 알지 못하는 마케터나 기획자도 빅쿼리 데이터를 루커스튜디오와 연동해서 사용할 수 있는 쉬운 방법을 배울 수 있습니다. 루커스튜디오를 활용해서 대시보드를 만들 수 있는 방법들을 학습할 수 있습니다.

Bigquery에서 GA4 데이터를 활용할 수 있는 방법을 소개합니다. 빅쿼리에 공개되어 있는 구글머천다이즈스토어(https://www.googlemerchandisestore.com/)의 GA4 Bigquery 데모 데이터를 가지고 직접 기본적인 SQL문의 실습과 함께 마케터나 기획자나 쉽게 GA4 Bigquery 데이터를 활용할 수 있는 방법을 소개합니다.

초보/주니어 마케터를 위한 구글애널리틱스 활용 강의입니다. 구글애널리틱스와 구글태그매니저, 구글옵티마이즈,구글데이터 스튜디오까지 따라하면서 실습해볼 수 있습니다.

Bigquery에서 GA4 데이터를 활용할 수 있는 방법을 소개합니다. 빅쿼리에 공개되어 있는 구글머천다이즈스토어(https://www.googlemerchandisestore.com/)의 GA4 Bigquery 데모 데이터를 가지고 직접 기본적인 SQL문의 실습과 함께 마케터나 기획자나 쉽게 GA4 Bigquery 데이터를 활용할 수 있는 방법을 소개합니다.

구글 애널리틱스 입문자를 위한 구체적이고 실용적인 강의입니다. 단편적인 기능보다 시나리오를 기반으로 한 분석을 진행하면서 GA4를 활용한 실질적인 분석 과정을 학습할 수 있습니다. GA4 최신 수정사항에 맞춰서 계속 업데이트 중입니다!

단순히 기능 열거식 강의가 아닌, 진짜 활용을 위해 직접 만져보면서 실습을 할 수 있는 구글 애널리틱스 강의에요 :)

icrosoft Clarity를 활용해 사용자의 실제 행동을 근거로 문제를 찾고, 필터·세그먼트·퍼널·Smart Event·Custom Tag까지 연결해 바로 실행 가능한 인사이트로 정리하는 방법을 알려드립니다. 제가 실무에서 GA4와 함께 Clarity를 붙여 이탈/전환 저하 원인을 빠르게 특정하고 개선 우선순위를 잡아온 방식을 그대로 담았고, “설치→분석→인사이트 도출 프로세스→고급 설정” 흐름으로 구성되어 있어 처음 쓰는 분도 따라올 수 있습니다. (필요하신 분을 위해 데모 쇼핑몰·GA/GTM 기본 세팅 파트도 포함)

하둡과 빅데이터를 배우고자 하는 수강생들은 이 과정을 통해 빅데이터 세계를 경험하는 놀라운 발전을 기념할 것입니다!

mongoDB, NoSQL 요즘 많이 들리지만 아직은 낯선 데이터베이스인가요? 관계형 데이터베이스(RDS/SQL)처럼 사용하고 계시지는 않으신가요? 아무리 좋은 기술도 올바르게 사용하지 않으면 역효과가 발생합니다. 그래서 몽고디비 사용 실패 사례도 종종 보이는데요. 이 강의는 mongoDB를 최대한 mongoDB스럽게 사용할 수 있도록 기본 개념부터 실무 노하우까지 가르쳐드려요.

숫자만 보면 머리가 하얘지는 수포자 마케터를 위한 2시간의 데이터 리터러시 입문 강의

High Availability가 보장되는 빅데이터 시스템 또는 분산처리 시스템 클러스터 (HDFS, Zookeeper, Spark, Zeppelin) 를 직접 구축해보는 코드랩 위주의 수업입니다.

딸깍하면서 배우는 쉽고 재미있는 수업입니다. 포트폴리오의 방향성을 참고하실 수 있습니다.

Python 문법은 알지만 서비스를 만들기 어려운 문제를 네이버 실무 경험과 단계별 실습으로 해결합니다.

'아는 것과 전달하는 것은 다릅니다.' 요즘 [보제프]는 카톡 PDF로 봤을 때도 쉽게 이해할 수 있도록 구성해야합니다. 짧은 영상에 익숙해져있기 때문이지요. 미팅 전, 회의 전 미리 카톡으로 확인 후 진행하면 결과는 항상 긍정적이었습니다.

브랜드 하나 만들어보고 싶은데, 어디서부터 손대야 할지 막막하잖아요? 브랜드도 제품도 없는 0 상태에서, 클로드와 함께 가치 정의부터 상세페이지 완성까지. 한 자리에서 모든 과정을 시연으로 공개합니다.

가상의 이커머스 기업 Aurora Market을 예제로, Snowflake 기반 데이터 웨어하우스를 처음부터 끝까지 구축합니다. 원본 데이터 적재부터 스테이징·코어 변환, 팩트·디멘션 모델링, 증분 ELT 파이프라인, 데이터 품질 검증, 데이터 마트 제공, 성능·비용 최적화, 운영 및 복구 전략까지 실무 전 과정을 경험하며 엔터프라이즈급 데이터 웨어하우스 설계 및 운영 역량을 습득합니다.

30년 경력 DBA 강사가 실무에서 바로 적용 가능한 SQL 튜닝 핵심 기법 45가지를 실전 예제로 알려드립니다. 실행계획 분석부터 인덱스 최적화, 조인 튜닝까지 느린 쿼리를 10배 빠르게 만드는 실무 노하우를 습득하세요!

데이터 시대, 진정한 가치를 발견하라! 📊 데이터에 집중된 어플리케이션 설계는 이제 필수가 되었습니다. 최신 트렌드와 실무 중심의 사례로 회사가 원하는 인사이트와 실력을 키워보세요. 효율적인 데이터 처리와 설계 비법, 지금 바로 시작하세요! 당신의 다음 스텝, 데이터 중심의 세계로 도약하세요!

최신 스타트업에서 활용하는 풀스택과 데이터과학 기술의 기본 기술 중 하나인 빅데이터를 다룰 수 있는 NoSQL 기술을 익힙니다. 몽고DB는 NoSQL 중에서도 가장 쉬우면서 빠르게 활용할 수 있는 기술입니다. 본 강의에서는 짧은 시간 안에 몽고DB 기초를 익히고, 파이썬으로 몽고DB를 다루고 활용할 수 있는 기술까지 학습해 봅니다.

[거대한 재배선(The Great Rewiring)을 통한 공학적 조직 전략 및 개별 역량 로드맵] 1. 서론: '거대한 재배선(The Great Rewiring)'과 조직 패러다임의 전이 현대 기업은 인공지능(AI) 도입의 초기 국면인 이른바 '거대한 재배선(The Great Rewiring)'이라 일컬어지는 전례 없는 기술적 전환점에 직면해 있습니다. 이는 단위 기술의 단순 도입이나 부분적인 업무 자동화를 초과하여, 조직이라는 거대 시스템의 구조적 설계도를 근본적으로 재구성해야 하는 복합적 과업으로 정의됩니다. 생성형 인공지능(Generative AI)이라는 고효율 동력원의 공급에도 불구하고, 상당수의 조직은 구조적 관성에 매몰되어 성능 저하 및 시스템 불안정을 경험하고 있는 실정입니다. 이러한 현상은 동력원의 출력은 강화되었으나, 해당 에너지를 제어하고 유의미한 비즈니스 성과로 변환하기 위한 프로세스(Process)와 구조(Structure)의 재설계가 수반되지 않은 데서 기인하는 것으로 분석됩니다. 본 과정은 조직을 고도화된 유기적 시스템으로 진화시키기 위한 심층 아키텍처 설계 전략을 제시하고자 합니다. 2. [진단] 인공지능 도입 단계에서의 3대 구조적 결함 분석 ① 조직 하부 구조의 강성 부족 (Chassis Collapse) 경직된 수직적 계층 구조를 유지한 채 인공지능이라는 초고성능 동력원을 탑재할 경우, 가속화된 정보 처리량과 의사결정 속도를 기존 구조가 수용하지 못하는 현상이 발생합니다. 이는 의사결정 체계가 기술적 전개 속도에 상응하지 못해 발생하는 조직적 기능 부전으로, 궁극적으로는 리더십의 권위와 관리 시스템의 물리적 와해를 초래할 가능성이 농후합니다. ② 성능 경계의 오판과 시스템 신뢰성 저하 (Jagged Frontier) 확률론적 추론 기제인 생성형 인공지능을 엄격한 결정론적 논리가 요구되는 과업에 무분별하게 투입함으로써 발생하는 문제입니다. 수학적 정밀성이나 법적 준거가 필수적인 영역에서 인공지능의 확률적 특성을 간과할 경우, 시스템 전반의 신뢰도가 급격히 하락하는 '시스템 노킹(System Knocking)' 현상이 발생하며, 이는 조직에 막대한 유무형적 자산 손실을 야기합니다. ③ 인지적 마찰과 심리적 불안정의 방치 (NVH: Noise, Vibration, Harshness) 기계적 진동과 소음이 시스템의 피로도를 높이듯, 조직 내에 확산된 고용 불안정성 및 모호한 직무 가이드라인은 구성원의 인지 부하를 임계치까지 가속화하는 요인이 됩니다. 이러한 조직 내 심리적 NVH(Noise, Vibration, Harshness) 현상을 적절히 제어하지 못하는 조직은 지능형 시스템 도입에도 불구하고 구성 요소 간의 불협화음으로 인해 내부적인 자멸 위기에 직면할 수 있습니다. 3. [개별 역량] 수동적 순응에서 주권적 아키텍트로의 진화 인공지능 시대의 개별 구성원은 기술에 종속된 '수동적 양(Passive Sheep)'의 지위에서 벗어나, 시스템을 해체하고 재배선하는 '실존적 아키텍트'로 거듭나야 합니다. ① 지적 주권의 회복과 노예 도덕(Slave Morality)의 탈피 인공지능의 산출물을 무비판적으로 수용하고 분석 과정을 기계에 전적으로 위임하는 행위는 '인지적 오프로딩(Cognitive Offloading)'을 초래하며, 이는 결과적으로 실행 제어 네트워크(Executive Control Network)의 퇴화를 유발합니다. 기술의 편의성에 안주하는 '착한 양'의 위치를 거부하고, 시스템의 부조리와 기술적 부채에 대해 비판적 분노를 표출할 수 있는 '주권적 주체(Sovereign)'로서의 각성이 요구됩니다. ② 인지적 가소성 확보를 위한 '의도적 마찰' 설계 개별 구성원은 AI가 제공하는 매끄러운 해답에 저항하며 의도적인 '인지적 마찰(Cognitive Friction)'을 업무 프로세스에 설계해야 합니다. 인공지능을 단순한 정답 생성기가 아닌, 인간의 사고를 자극하고 심화시키는 대항적 파트너로 활용함으로써 뇌의 신경가소성을 유지하고 지적 근력을 강화해야 합니다. ③ 인공지능 지휘 역량: S.E.E.D 프롬프트 아키텍처 단순한 질의를 넘어, 인공지능이 처리 가능한 논리적 인터페이스를 설계하는 능력이 필수적입니다. S.E.E.D 프레임워크: 상황(Situation), 기대 결과(Expectation), 공학적 구조(Engineering Structure), 근거 데이터(Data)를 체계적으로 구조화하여 인공지능을 정밀하게 제어하는 '디렉터(Director)'로서의 역량을 함양합니다. 4. [방법론] 인지적 파워트레인 구축을 통한 조직 혁신 전략 ① 이중 엔진 아키텍처 설계 (Cognitive Powertrain) 조직의 인지 프로세스를 예측형 모델과 생성형 모델로 명확히 분리(Decoupling)하여 시스템 최적화를 도모합니다. 예측형 인공지능(Predictive AI): 정밀한 논리 체계 및 정량적 분석 업무를 전담하여 시스템의 안정성을 담보합니다. 생성형 인공지능(Generative AI): 창의적 종합 및 맥락 생성 업무를 담당하여 혁신적 동력을 제공합니다. ② 신뢰성 공학 기반의 지능형 협업 프로토콜 (Golden Pattern) 환각(Hallucination) 리스크를 제어하기 위해 인간과 인공지능의 협업 과정을 시스템화합니다. 직렬 프로세스 최적화: 생성형 AI의 정보 처리, 인간의 논리적 필터링, 재최적화 출력으로 이어지는 표준 작업 절차를 확립합니다. 인간 중심 게이트키퍼(Gatekeeper) 역량: 인간은 시스템의 방향성을 지휘하고 최종 의사결정을 수행하는 주권적 위치를 확보함으로써 기술적 정합성을 유지합니다. ③ 행동 소프트웨어 공학(Behavioral Software Engineering)의 적용 리더와 구성원 모두 정서적 저항과 인지적 부하를 능동적으로 완화할 수 있는 공학적 접근이 필요합니다. 윤리적 지연(Ethical Latency)의 전략적 설계: 기술 도입의 속도전이 윤리적 파산으로 이어지지 않도록 의도적인 검토 단계를 삽입합니다. 투명한 피드백 루프: 상호 신뢰 비용을 최소화하기 위한 피드백 메커니즘을 이식하여 조직 운영의 투명성을 극대화합니다. 5. 결론: 주권적 아키텍처를 통한 미래 경쟁력의 확보 본 마스터클래스는 추상적인 담론을 지양하며, 거대 시스템을 조율해 온 40년의 공학적 통찰을 인공지능 시대의 비즈니스 언어로 치환하여 전달합니다. 구조적 관성과 기술적 편의성에 함몰되어 서서히 퇴화하는 '착한 양'으로 남을 것인가, 아니면 시스템의 허상을 꿰뚫고 주체적으로 재배선하는 '실존적 아키텍트'가 될 것인가? 인공지능이라는 강력한 동력원을 완벽히 통제하여 조직의 지속 가능한 성장을 견인할 수 있도록, 정밀한 인지적 파트너십을 통해 귀하의 조직과 개인의 아키텍처를 재설계해 드릴 것입니다.

생성형 AI(Chat GPT, Cursor AI)를 통해서 웹 사이트 개발과 배포하는 과정을 전반적으로 학습합니다.

Microsoft AZ-900 자격을 동시에 대비 할 수 있는 이론적 토대를 마련 할 수 있는 특강이며 2025년 5월 기준의 출제 범위를 반영한 최신 콘텐트로서 핵심 데이터 개념 ,Azure의 관계형 데이터 ,Azure의 비관계형 데이터,Azure의 분석 워크로드에 관련된 내용을 이론과 실습이 겸비된 형태로 제공함으로서 자격증 취득은 물론 데이터 전문가로의 첫걸음 다지는 의미있는 교육 기회로 활용 할 수 있습니다

ChatGPT 유저에 그치지 마시고, 장고/채널스와 함께 GPT 서비스 개발자로 거듭나세요. 이 강의와 함께 장고/채널스의 진수를 빠르게 익혀보세요!