초보 기획자/PM을 위한 Test Case 작성 및 QA 노하우
플래터
첫 프로덕트의 출시를 앞둔 초보 기획자/PM을 위해 Test Case 작성 노하우와 실전 QA 노하우를 알려드려요.
초급
서비스 기획, Test Case, QA(품질보증)
Khóa học SQL không dạy về định nghĩa vấn đề cho phân tích dữ liệu
Hãy học hỏi quy trình xác định vấn đề và xây dựng giả thuyết, những năng lực cốt lõi cho phân tích dữ liệu!
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
Dịch cái này sang tiếng Việt
Quy trình xác định vấn đề cho phân tích dữ liệu
Cốt lõi phân tích dữ liệu thiết yếu trước SQL
Bí quyết định nghĩa vấn đề cho PM/PO/PA
Bạn có đang học SQL từ đầu để phân tích dữ liệu không?
Điều bạn thực sự cần cho phân tích dữ liệu không phải là công cụ, mà là khả năng ' xác định vấn đề và thiết lập giả thuyết '.
Năng lực cốt lõi của phân tích dữ liệu là với lĩnh vực PM tổng thể.
Học cách xác định vấn đề và phát triển giả thuyết.
Khi mới bắt đầu quan tâm đến dữ liệu, tôi đã bị choáng ngợp bởi các công cụ như SQL, Python, R, lý thuyết thống kê và học máy. Tôi đã rất lo lắng, nên đã tham gia các lớp học, tự học và lấy chứng chỉ, nhưng vẫn bế tắc. Tuy nhiên, khi phân tích dữ liệu thực tế và cải thiện sản phẩm/dịch vụ dựa trên dữ liệu đó, tôi nhận ra rằng điều quan trọng nhất đối với phân tích dữ liệu không phải là công cụ, kỹ năng hay lý thuyết khó nhằn, mà là việc xác định vấn đề bạn muốn tìm câu trả lời thông qua phân tích và thiết kế giả thuyết cho vấn đề đó .
Bài giảng này được thiết kế dành cho những ai đang tìm hiểu các công nghệ như SQL để phân tích dữ liệu và đã bỏ lỡ phần định nghĩa vấn đề và thiết kế giả thuyết quan trọng nhất. Không cần thuật ngữ hay công cụ khó hiểu, tôi sẽ chỉ cho bạn những gì bạn thực sự cần làm để phân tích dữ liệu !
Tôi giới thiệu điều này tới những người này!
😥
Đây là lần đầu tiên tôi thực hiện phân tích dữ liệu
Chuyên viên phân tích mới hoặc PM/PO
😎
Ngoài việc viết truy vấn, khám phá các vấn đề
Bất kỳ ai muốn trở thành một nhà phân tích xác minh các giả thuyết
Bạn có lo lắng như thế này không?
Tôi đã học SQL, nhưng bây giờ tôi phải làm gì?
Tôi không biết phải làm gì.
Tôi đã học SQL, nhưng tôi không có kinh nghiệm phỏng vấn và lập hồ sơ năng lực.
Tôi liên tục bị loại khỏi danh sách phản hồi.
Tôi có phải là nhà phân tích không?
Tôi không biết bạn có phải là người viết truy vấn SQL không.
Một nhà phân tích cần những kỹ năng nào nhất?
Tôi muốn biết và học hỏi.
SQL chỉ là một công cụ,
Điều mà một nhà phân tích thực sự cần là định nghĩa vấn đề .
Có rất nhiều thứ được cho là cần thiết cho công việc của một nhà phân tích, chẳng hạn như SQL, Python, R, thống kê, học máy/học sâu, v.v., nhưng chúng chỉ là công cụ và phương tiện. Điều thực sự cần thiết để phát triển thành một nhà phân tích dữ liệu, người có khả năng phát hiện và định nghĩa các vấn đề trong sản phẩm, kiểm chứng các giả thuyết và phát triển sản phẩm thông qua việc này không phải là JOIN và Sub Query, mà là khả năng định nghĩa các vấn đề và thiết kế các giả thuyết để phân tích!
💡 Bài giảng này!
- Bất kỳ ai cũng có thể nghe mà không cần có kiến thức trước về phân tích dữ liệu hoặc thống kê.
- Toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu được giải thích từng bước bằng các ví dụ thực tế.
- Thay vì học tập hay nghiên cứu, chúng tôi cung cấp góc nhìn, tư duy và bí quyết phù hợp với môi trường kinh doanh.
#1.
Xác định vấn đề
Trước khi bắt đầu viết truy vấn, chúng ta hãy cùng xác định câu hỏi mà chúng ta thực sự muốn trả lời.
#2.
Thiết lập giả thuyết và
Quyết định ưu tiên
Liệu chúng ta đã biết điều gì để giải quyết vấn đề đã xác định chưa? Và liệu chúng ta có thực sự cần phải phân tích tất cả những điều đó không? Chúng ta sẽ xem xét quá trình thiết kế giả thuyết và ưu tiên nhiều giả thuyết.
#3.
Thiết kế nhiệm vụ phân tích
Bạn có thực sự cần phải viết các truy vấn SQL để phân tích các vấn đề và giả thuyết đã xác định không? Và bạn nên lấy những con số nào? Hãy cùng xem xét những điều cần cân nhắc khi thiết kế một tác vụ phân tích.
#4.
Giải thích kết quả và
Phát triển một kế hoạch hành động
Chúng ta nên diễn giải các con số thu được từ phân tích như thế nào? Và liệu công việc của chúng ta đã hoàn tất sau khi phân tích chưa? Hãy cùng xem xét những nhiệm vụ chính cần thực hiện sau khi phân tích.
#5.
Thủ tướng/Phiếu tiếp dân/Thẩm phán
Dành cho những ai muốn
Liệu các kỹ năng SQL nâng cao có cần thiết cho PM/PO và PA, những người phân tích dữ liệu để phát triển sản phẩm không? Tại sao chúng ta lại phân tích dữ liệu ngay từ đầu? Hãy cùng xem xét bối cảnh cốt lõi của công việc dữ liệu của chúng ta.
Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp 💬
H. Bạn có thể dạy tôi SQL không?
Khóa học này sẽ không giải thích về SQL! Thay vào đó, tôi sẽ giải thích quy trình xác định vấn đề và thiết lập giả thuyết, vốn rất cần thiết cho việc phân tích dữ liệu. Nếu bạn học SQL, Python hoặc R dựa trên nền tảng này, bạn sẽ có thể phát triển nhanh hơn!
H. Với tư cách là một nhà phân tích, công nghệ có quan trọng không?
Chẳng phải phân tích cuối cùng là một phương pháp hay quy trình để tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi của chúng ta sao? Nếu vấn đề chúng ta muốn tìm câu trả lời không rõ ràng, bất kể câu hỏi được viết phức tạp đến đâu hay lý thuyết thống kê được đề cập đến khó khăn đến đâu, liệu chúng ta có thể tìm ra câu trả lời đúng không?
H. Vậy ý bạn là tôi không nên học SQL hoặc các công cụ khác phải không?
Tất nhiên, việc xác định vấn đề và thiết lập giả thuyết không có nghĩa là quá trình phân tích đã hoàn tất! Tôi nghĩ rằng nếu bạn hiểu rõ quy trình xác định vấn đề và thiết lập giả thuyết được đề cập trong lớp học này, sau đó học hỏi và thành thạo các công cụ và phương tiện cần thiết, bạn sẽ tiến gần đến thành công!
✔️ Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học
- Lợi ích chỉ có ở khóa học này
- Những người để lại đánh giá về khóa học sẽ nhận được phiếu giảm giá cho các khóa học khác sẽ mở trong tương lai!
- Tham gia phòng KakaoTalk mở để nhận các câu hỏi và trả lời liên tục, các bài giảng sắp tới và các phiên họp đặc biệt, cũng như tài liệu bài giảng được cập nhật trước!
- Ghi chú
- Đối với các câu hỏi liên quan đến bài giảng, chúng tôi sẽ trả lời ngay sau khi kiểm tra. Đối với các câu hỏi thường gặp, chúng tôi sẽ cung cấp thêm video trong tương lai.
- Bản quyền của tất cả tài liệu được sử dụng trong bài giảng thuộc về người biên soạn bài giảng. Tuy nhiên, nếu bạn muốn sắp xếp và chia sẻ những gì đã học trên blog cá nhân, v.v., vui lòng chia sẻ liên kết đến bài giảng này!
Khuyến nghị cho
những người này
Khóa học này dành cho ai?
Người đang phân vân học SQL trước không, khi nghe nói PM/người hoạch định cũng cần dữ liệu.
Những người gặp khó khăn trong phân tích dữ liệu dù đã học SQL
Người muốn học SQL ngay để phân tích dữ liệu.
577
Học viên
29
Đánh giá
1
Trả lời
4.3
Xếp hạng
2
Các khóa học
사수 없이 시작하고 성장하는 기획자, PM/PO, 분석가를 위한
역량 개발 실험실 플래터 워크랩을 운영하고 있습니다.
서비스 기획, 프로덕트 매니징, 프로덕트 데이터 분석의 지식과 노하우를 나눕니다.
- <성장하는 PM을 위한 프로덕트 매니저 가이드> 저
- <전략적 사용자 행동분석> 저
- 네이버 클라우드, 우아한형제들 등 기업 및 기관 강의 다수
- 300명 이상의 취업준비생 및 주니어 멘토링 및 강의
브런치 : https://brunch.co.kr/@539insight
뉴스레터: https://maily.so/platter.worklab
Chương trình giảng dạy
Tất cả
12 bài giảng ∙ (2giờ 54phút)
Ngày đăng:
Cập nhật lần cuối:
Đánh giá
Tất cả
2 đánh giá
4.0
2 đánh giá
Dahye YounĐánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 3.0
- 양유미 양념이
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
42% đã tham gia8년차 개발자입니다. PM으로 직무를 변경하였고 자료를 찾다가 이 강의를 듣게 되었는데요. 데이터분석을 하려면 SQL이 필수이고, 이미 쿼리를 짤 수 있지만 어떤 수치를 어떻게 볼 지 결정하는 것은 항상 고민이 되더라구요. 해당 데이터를 바탕으로 솔루션을 내야하기 때문에요. 내가 중요하다고 생각한 데이터를 다른 사람들에게도 설명할 만한 근거를 찾고 싶었습니다. 해당 강의를 들으면서 데이터 분석을 위해 먼저 문제 정의를 하는 방법을 알게되었고, 어떤 지표를 보면 좋을지 결과물은 어떻게 생성되어야할지, 또 어떻게 해석하면 좋을지에 대해 답을 얻게 되었습니다. 이미 PM을 하시는 분도, 준비하시는 분들이 들어도 좋을 강의입니다 :)
- 플래터Giảng viên
정성스런 리뷰 감사드립니다 :) 이후에 본 강의에서 제공한 예시 외에, 프로덕트에서 다루는 다른 분석 예시를 추가해서 문제 정의부터 액션 플랜 도출까지의 과정을 더 생생하게 만들어보겠습니다!
1.042.748 ₫
Khóa học khác của platter
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khóa học tương tự
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[GA4를 활용한] 근거있고 빠른 의사결정을 위한 데이터분석과 프로토타입 제작(Data Driven UX)강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332755/cover/266f2e0f-f985-4904-a2c7-635cc025c60b/332755.png?f=avif&w=420)
![[9월 정기 교육 세션 다시보기] 상관관계 - 인과성에 대해 이야기하는 법강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332336/cover/29ee0047-5227-4fcc-9ecb-5e1f49ff0b00/332336-eng.jpg?f=avif&w=420)
