인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

데이터를 활용하고 싶은 PM 분들을 위한 강의입니다. PM 직무에서 데이터를 활용하는 모든 과정이 포함된 강의로 이직 1일차의 삶부터 프로젝트 시작과 종료까지 업무의 흐름을 모두 담았습니다. 데이터 기반 사고부터 논리적 사고, 지표 정의, 로그 설계, 실험 설계, 데이터 문화 만들기 등을 모두 다루며 생각하는 힘을 키우기 위한 데이터 입문 강의입니다. PM을 위한 강의로 만들었지만 데이터 분석가도 보면 좋을 내용으로 구성했습니다(실제로 많은 분석가분들이 수강해주셨어요) 그 외에도 마케터, 디자이너, 사업 기획 직무 분들도 많이 수강하고 계셔요.

데이터에 관심있는 개인이나 리더를 대상으로 데이터 팀이 하는 일을 소개하고 조직의 데이터 활용 능력을 나타내는 데이터 문해력이 어떤 것인지 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!

SELECT, WHERE 같은 문법 나열이 아닌, “최근 매출은?”, “누가 더 사나요?”, “Top5 상품은?” 같은 비즈니스 질문을 풀어가며 SQL을 배웁니다. 무료 환경(BigQuery Sandbox + Looker Studio)에서 직접 실습하고, 분석 결과를 대시보드로 완주합니다. 지루하지 않게, 실무 데이터 분석 사고방식을 SQL 기초와 함께 얻을 수 있습니다.

언제 어디서나 쉽고 강력한 데이터 분석! 코딩을 몰라도 오렌지 3로 간단하게!

좋은 사수가 없어서 고군분투하는 주니어 PM/PO들에게 알려주고 싶은 것들을 꾹꾹 눌러 담았습니다. 일 잘하는 PM/PO들이 사용하는 각종 기법과 멘탈 모델(Mental Models)을 아낌없이 알려드립니다.

초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문 강의입니다. 데이터를 가공하는 방법이 궁금하신 분에게 추천합니다. 백엔드 개발 관점보다는 데이터 분석, 데이터 엔지니어링 관점의 SQL을 알려드립니다.

데이터를 하는 사람이라면 꼭 알아야하는 기본 기술은 SQL입니다. 이번 강의에서는 SQL을 데이터 분석이란 관점에서 실습 위주로 학습해보겠습니다. 실습은 DuckDB를 가지고 Google Colab에서 진행합니다.

한국에서는 찾기 어려운 믹스패널 사용법에 대해서 상세하게 다루는 강의입니다. 이 강의를 통해 믹스패널에 대해서 알아보고 데이터 리터러시 역량을 높여보세요!

Chat GPT로 누구나 데이터 분석을 배울수 있어요. 다양한 분석 실습을 통한 실무 적용 방법에 대해 알 수 있어요. (꼭!! ChatGPT 유료 버전이 필요합니다!)

1세대 데이터분석가로서 많은 인사이트와 성공을 보여준 데이터오븐 CEO 하용호님에게 인사이트를 얻어보세요. 2024년 7월 18일 진행한 데이터 직군을 위한 밋업 영상입니다.

데이터를 기반으로 사용자 경험에 있어서 문제를 정의하고 액션 아이템을 도출은 물론 프로토타입으로까지 만들어 볼 수 있는 강의 입니다.

실제 IT 업계에서 마주칠 수 있는 다양한 문제들을 통해 SQL의 기초를 탄탄하게 다지는 강의입니다. 문제 풀이 퀘스트를 해결하며, 데이터 분석의 첫 발을 내딛고 실전에 활용 가능한 SQL 역량을 강화해보세요!

데이터 분석을 위한 핵심 역량인 문제 정의와 가설 수립 프로세스를 배워보세요!

설득의 핵심 Key, 시각적 데이터 스토리텔링! 이제 구구절절 설명하지 않고 내가 전하려는 핵심 메시지를 스토리로 담아 설득할 수 있습니다.

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

생성형 AI 도구를 활용한 노코드 데이터 분석을 주제로 합니다. ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Julius 등의 AI 도구를 사용하여 데이터 수집, 분석, 시각화, 보고서 작성 등 데이터 분석의 모든 단계를 수행합니다.

이 강의는 데이터 분석을 처음 시작하는 학습자부터 실무에서 활용하려는 학습자까지 모두를 대상으로, R을 활용한 데이터 처리와 시각화 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 우선 기초 세팅 단계에서는 개발 환경 설치부터 시작하여 DataFrame과 Series 생성 방법을 익히며, R 프로그래밍에 필요한 기본기를 탄탄하게 다집니다. 이어서 핵심 기능 학습으로 넘어가 인덱싱, 슬라이싱, 정렬, 필터링, 결측치 처리 등 데이터 분석에서 가장 자주 사용되는 기능들을 실습 중심으로 학습합니다. 기초를 다진 후에는 중급 기능으로 확장하여 날짜·시간 데이터 처리, 그룹화 연산(groupby), 데이터 병합(merge, concat), 함수 적용(apply, lambda) 등 실제 데이터 분석 업무에서 필수적으로 요구되는 기능들을 집중적으로 다룹니다. 이를 통해 단순한 데이터 조작을 넘어, 복잡한 데이터 구조를 다루는 능력을 기를 수 있습니다. 마지막으로, 시각화 파트에서는 선 그래프, 히스토그램, 박스플롯, 시계열 그래프 등 다양한 시각화 기법을 다루어 데이터를 보다 직관적으로 표현하는 방법을 학습합니다. 시각화를 통해 분석 결과를 효과적으로 전달하는 능력까지 함께 습득할 수 있습니다. 특히 본 강의는 이론 학습에 그치지 않고, 다양한 예제와 단계별 실습을 통해 배운 내용을 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 따라서 수강생은 강의를 따라가는 것만으로도 실무 감각을 자연스럽게 키우고, 나아가 실제 프로젝트에도 활용 가능한 데이터 분석 역량을 확보할 수 있습니다.

이 강의는 데이터의 기본 개념부터 심화 분석 기법까지 체계적으로 다루며, 학습자가 데이터 기반 의사결정 능력을 갖출 수 있도록 설계되었습니다. 먼저 데이터, 정보, 지식, 통찰의 개념과 특징을 이해하고, 정형·반정형·비정형 데이터의 유형과 예시를 살펴보며 데이터가 실제 경영 및 분석에서 어떤 역할을 하는지 학습합니다. 이어서 명목형, 순서형, 범주형 데이터와 이산형·연속형·수치형 데이터의 차이를 익히고, 데이터 수명 주기와 빅데이터의 등장 배경, 효과와 특성을 통해 현대 데이터 활용의 흐름을 파악합니다. 또한 빅데이터 관련 기술과 해석 관점, 중요성, 그리고 해석 오류를 피하기 위한 기초적인 탐색적 데이터 분석(EDA) 방법을 배웁니다. 마지막으로 통계학의 기초를 다루며, 기술통계와 추론통계, 확률과 확률분포, 사건과 표본공간, 이산·연속확률분포를 학습하고, 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터를 가치 있는 지식으로 전환하는 방법을 익히게 됩니다. 본 과정을 통해 학습자는 단순한 데이터의 이해를 넘어, 실제 문제 해결과 전략 수립에 활용할 수 있는 분석 역량을 갖출 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정은 주관적인 판단과 직관에 의한 결정으로 인한 오류를 최소화할 수 있으며, 다양한 리스크를 사전에 예측하고 다양한 전략을 수립하는 데 중요한 바탕이 될 것입니다.