안녕하세요! 6년차 게임 데이터 분석가🎮 Whiz입니다.
데이터 분석가가 되기 위해서는 어떤 스킬을 배워야 할지, 현재 내가 부족한 것은 무엇일지, 도메인 지식은 무슨 말이고 코딩, 쿼리, 데이터 시각화, 머신러닝은 내가 할 수 있는 영역인지 막연하기도 하고 멀게만 느껴지기도 합니다. 데이터분석가가 되고 싶은분들께 문과 학생에서 데이터 분석가가 되기까지 쌓은 노하우와 경험을 바탕으로 취업 성공까지 도착할 수 있도록 도와드리겠습니다!
데이터 분석가 멘토링: https://inf.run/FW41
SQL 실전 문제풀이 강의(Basic): https://inf.run/HLmNR
주요 업무 내역
데이터 파이프라인 및 데이터 마트 설계
서비스 개선을 위한 트래픽 및 매출 데이터 분석
Tableau 대시보드 개발 및 관리
머신러닝을 통한 예측 및 분류
전사 대상 서비스 지표 보고
유저 세분화 및 콘텐츠 분석
트래픽 트렌드 예측
👋🏼멘토 소개
안녕하세요! 현재 게임업계에서 Data Analyst로 근무하고 있는 Whiz입니다😀
데이터 분석가는 데이터를 잘 다루는 것만 중요한 것이 아닙니다. 주어진 분야에 대한 도메인 지식을 바탕으로 팀과 유관 부서에 인사이트를 제공하는 것 까지 나아갈 수 있도록 제가 도와드리도록 하겠습니다!
데이터 분석 경력 뿐만 아니라 2년 이상 취업 컨설팅을 통해 많은 학생들을 넷마블, 넥슨 등 게임업계 뿐만 아니라 여러 IT 업계의 데이터 분석가로 이끌어온 경험을 가지고 있습니다🏆
또한, 분석 기획 포트폴리오 제작을 통해 데이터분석 커리어를 시작하고자 하는 여러분께 취업 시장에서의 우위를 가지고 올 수 있도록 지원하겠습니다✨
이직 & 신입으로 데이터 분석 업계에 처음 도전하는 분 뿐만 아니라, 업계 초입자로서 도움이 필요하신 분들께서도 현재 업무에 대한 고민이나 방향성이 분명하지 않을 때 도움을 드리고자 합니다.
🔎 멘토링 상세
6년 동안 근무하면서 실제 비즈니스에서 필요한 데이터 분석 스킬(SQL, Python, Tableau, 머신러닝 등) 교육을 제공하고 취업에 필요한 자기소개서 작성법, 면접, 과제 가이드 등을 마스터하실 수 있도록 도와드리겠습니다.
- Python 기초
- 실무 SQL
- 데이터 테이블 기획
- 분석 과제 가이드라인
- 자기소개서 및 면접 피드백
- 분석 기획 포트폴리오 제작 및 피드백
- 머신러닝 활용방안
- 현업 데이터 분석 솔루션
💻 진행 방식
- 진행 방식: Zoom을 통한 비대면 화상 방식
멘토링 신청 후에 오픈 채팅을 기준으로 일정을 조율한 후 Zoom을 통해 비대면으로 멘토링은 진행될 예정입니다. (단, 면접 심화 컨설팅이 필요한 케이스는 카메라 등이 필요할 수 있는 점 참고 부탁드립니다!)
🔗 준비물
제한된 시간이 주어지지만 그 이상의 결과물을 얻어가실 수 있도록 멘토링이 오픈되고 나면 여러가지 사전 질문을 드리고자 합니다. 이에 구체적으로 답변주실수록 더 좋은 퀄리티로 멘토링이 진행될 수 있는 점 참고 부탁드립니다🙇🏼♂️🙇🏼♂️
- 취업 및 이직을 위한 열정
- 멘토링 전 사전 질문 답변
- 뚜렷한 목표 의식
📧 연락처
- 오픈 채팅: https://open.kakao.com/me/datawhiz
- 멘토링에 대한 궁금증 & 데이터분석 취업 관련 궁금증이 있는 경우 위의 연락처로 카톡주시면 확인 후 답변드리도록 하겠습니다 :)
강의
수강평
- [SQL Quest] 실전 문제 풀이로 SQL 역량 강화 하기 (Basic)
- [SQL Quest] 실전 문제 풀이로 SQL 역량 강화 하기 (Basic)
게시글
질문&답변
데이터 관련 커리어에 관하여 질문드립니다.
Q1. 실질적으로 해당 사항은 신입에게 요구되는 역량이라기보다는 실질적으로 IT 및 기타 산업군에서 경력을 가진 적이 있는가에 대한 부분(쉽게 말하면 경력자 우대..)이라고 보시면 됩니다. 서비스 지표의 문제점이라 함은 회사에서 제공하고 있는 지표들이 실무에서 유의미하게 작동하는지, 그렇지 않다면 현업에서 활용도를 높이기 위해 어떤 부분을 바꾸어야 하는 가에 관한 내용입니다.이 부분을 어떻게 공부하냐 라기보다는 지원하시는 회사에서 내가 진행하고 싶은 분석이 있다면 무엇일지, 가능하면 raw data level에서부터 고민해볼 필요가 있습니다. 면접 혹은 서류 전형에서도 '진행하고 싶은 데이터 분석 주제'에 대한 이야기는 자주 등장하는 편입니다. Q2.데이터 파이프라인 개발은 raw data의 수집, 그리고 이를 spark 등의 분산 처리 환경에서 확인할 수 있도록 처리하는 일련의 과정을 말합니다. 이 부분은 분명히 비용적으로 큰 부분이 소요되며, 학생 신분에서는 실행하기 어려운 부분입니다(첫 질문과 마찬가지로 분산처리 환경에서 데이터 엔지니어링을 해본 경력을 가리킵니다..ㅠㅠ)최근에는 Databricks 등 분산 처리 환경을 실습할 수 있는 환경들이 몇몇 존재하기 때문에 이를 통해서 실습해볼 수는 있어 이를 학습할 수 있는 부분들에 대해 고민해보시면 좋을 것 같습니다. 다만, 비전공자상태에서 급하게 준비하기에는 분석 직무에 비해 기술적 허들이 존재한다고 생각합니다. Q3.열심히 문제 풀이해주셔서 감사합니다 🙂 도입부에 테이블 조회 부분(각 테이블 데이터 확인)만 제외해주시고 사용해주시면 될 것 같습니다. (풀이에 대한 고민흔적이 있으니 다른 수강생 분들을 위해 링크는 지워주셔도 될 것 같습니다!)최근 데이터 분석 분야를 비롯해 여러 IT 회사에서 채용 축소에 따라 신입 취준생 분들이 많은 어려움을 겪고 계실텐데, 개인의 이슈라기보다는 외부적인 요인, 경쟁 심화 등의 문제가 분명히 존재하니 너무 좌절하지 마시고 말씀드렸던 데이터 분석 관련 주요 역량들(sql, python, 데이터 시각화, 머신러닝 등)을 잘 챙기신다면 충분히 내년에는 좋은 소식이 있을 것이라고 생각합니다! 힘내세요!
- 1
- 1
- 287
질문&답변
3분 20초 FORMAT_DATE 반환 타입에 관하여
안녕하세요FORMAT_DATE는 STRING 타입으로 데이터를 반환하는 것이 맞습니다 🙂 따라서 작성하신 주석처럼 FORMAT_DATE('%Y', date) = '2022' 로 작업하여야 정상적으로 출력됩니다.강의에서는 예를 들어 설명하다보니 그 부분이 누락된 것 같습니다. 해당 부분은 반영하여 강의에 표기 예정입니다! 확인 감사해요!
- 1
- 1
- 369