132,000원
월 26,400원
5개월 할부 시
초급자를 위해 준비한
[기획 · 전략 · PM, 데이터 분석] 강의입니다.
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.
✍️
이런 걸
배워요!
이런 걸
배워요!
데이터 기반 업무 프로세스
프로덕트 데이터 분석
실험 설계(AB Test)
지표 정의하기
데이터 로그 설계(데이터 로깅)
ChatGPT를 사용한 예시
강의를 70% 이상 수강 시 선착순으로 코칭해드려요. (강의 만족도 설문 후)
강의 소개 영상
예상 질문 Q&A 💬
Q. 이 강의를 듣기 전에 고민해보면 좋은 것은 무엇인가요?
여러분들이 회사에서 겪고 있는 "문제"를 정의해보시고, 해당 문제를 해결하기 위해 어떤 것이 필요한지 고민해보세요. 필요한 것 중 데이터가 있다면 이 강의가 도움이 될 수 있습니다.
Q. 해당 강의는 파이썬, SQL 같은 기술적인 내용도 다루나요?
아닙니다. 해당 강의는 데이터를 활용하는 업무 프로세스에 대해 다룹니다. 파이썬, SQL 같은 기술적인 내용보단 실제로 업무를 진행할 때 필요한 문제 정의 역량과 업무를 진행하는 과정에 대해 학습합니다. 추후 별도의 강의로 BigQuery(SQL) 강의를 제작할 예정입니다.
Q. 데이터를 처음 공부하는데, 어렵지 않을까요?
데이터를 처음 공부하는 사람이 수강한다는 가정 하에 강의를 만들었습니다. 데이터를 활용하는 관점이기 강의를 진행하기 때문에 강의에서 수식이 나오지 않습니다. 최대한 기본적인 설명을 담았으며, 어려운 부분이 있으면 언제든 질문주세요!
지식공유자 소개 ✒️
이력사항
- 쏘카 데이터 과학자(2018.09 ~ 2022.07)
- 쏘카 최적화 프로젝트, 머신러닝 알고리즘 개발, 데이터 분석 교육
- 타다 데이터 분석, 머신러닝 알고리즘 개발, 데이터 엔지니어링
- 레트리카 데이터 분석가 겸 데이터 엔지니어(2017.02 ~ 2018.04)
✨ 수강 전 참고사항
학습자료
- 웹페이지
- 슬라이드 : 약 1300쪽
- Workbook 시트 : Action Plan을 정리해둔 시트
- 데이터 로그 설계 Tracking Plan, 노션 회고 템플릿, Metric Store 템플릿 등을 제공합니다.
선수 지식 및 유의사항
데이터를 처음 접한 사람도 들을 수 있도록 최대한 설명을 추가했기에, 필수 선수 지식은 없습니다. 단, 회사에서 해결하고 싶은 문제가 명확하게 존재하시면 더욱 좋습니다.
강의 질문의 답변은 확인할 때마다 답변을 드릴 예정이며, 고민 상담소를 매달 운영해서 해당 내용을 업데이트 할 예정입니다(고민을 말씀해주시는 분의 허락을 얻은 후) 또한 여러분들이 공통적으로 궁금한 내용이 있다면 참고해서 도움을 드릴 예정입니다. 여러 질문을 해주시면 좋습니다! 디스코드에 들어오셔서 질문해주는 것도 너무 좋아요
배운 내용을 블로그에 정리하고 싶은 경우엔, 제 웹페이지와 강의 링크를 꼭 명시해주시면 됩니다 :)
강의를 먼저 보신 분의
후기와 추천사 💫
송뽀송 님(Product Manager, 우아한형제들)
데이터 기반 의사결정을 이제 막 하게 된 PM에게는 한 줄기의 빛이 되어줄 강의라고 생각합니다. PM이라면 누구나 업무하면서 겪게될 사례를 통해 강의 내용을 일할 때 어떻게 적용시킬 수 있을지 확신이 들었습니다. 이직을 하여 새로운 환경에 적응해야하거나, 업무의 범위가 넓어진 PM에게, 또는 이제 막 PM이 된 분들에게는 이 강의를 통해 PM으로서의 문제정의와 성과측정, 실험설계 등 전반적인 의사결정력을 높이고 프로일잘러가 되는 비법서가 될 것입니다.
윤석진 님(Product Owner, LINER)
"PM을 위한 데이터 리터러시"는 PM의 데이터 활용의 목적부터 적용까지를 아우르는 경험 기반의 노하우를 제공합니다. 두고두고 곱씹을만큼 내용의 밀도가 높고 PM 들의 다양한 고민을 들어주는 강의입니다. PM은 끊임없이 변하는 상황 속에서 제품 전략을 수립하고, 설득하고, 그리고 성공시켜야합니다. "PM을 위한 데이터 리터러시" 강의를 통해 조직의 성장 속도를 이끄는 PM으로 꼭 성장하시기를 바랍니다.
조동민 님(Data Analyst, 넥슨)
<"당신의 Pain Point"는 무엇인가요?> AHA Moment. 많이들 들어보셨을 용어입니다. 하지만 실행하기는 어렵습니다. 왜냐하면 AHA Moment를 찾기 위해서 어떤 기반이 갖추어져 있어야 하는지, 누구와 어떻게 얘기를 해야하는지 등을 잘 모르기 때문입니다. 진짜 Pain Point는 개념이 아니라, 개념을 실행하는 "방법"에 있다는 생각이 듭니다. 그리고, 그 "방법"에 대해 실질적인 해답을 주는 것이 본 강의의 강점이라고 할 수 있습니다.
황태용 님(Product Analyst, 라포랩스)
유관 부서 (특히 제품 조직) 와 협업해서 성과를 내본 경험이 있는 카일의 경험과 고민이 담겨 있는 게 이 강의의 가장 큰 장점입니다. 제품팀과 함께 일해오면서 필요하다고 싶었던 부분들 뿐만 아니라 실제 발생하는 사례가 적절하게 담겨져 있기 때문에 주니어 PM이나 제품 조직과 협업하는 주니어 데이터 분석가에게 꼭 추천해주고 싶은 강의입니다.
박경호 님(AI Research Scientist, 쏘카)
"데이터 중심 조직에서 효과적으로 일한다"라는 말을 언뜻 보면 쉬워 보이지만, "잘" 일하기 위해서는 수많은 고민과 시행착오가 필요합니다. 단순 기술적인 역량를 넘어, 의사결정 과정, 조직문화 세팅, 지표 설정 및 분석 까지 수많은 것들을 이해하는 과정이 필요합니다. 이 강의는 데이터 중심 조직에 입사/이직하기 전인 분들이나 데이터를 기반으로 일하고자 하시는 PM/PO분들께 위에 말씀드린 요소들의 모든 내용을 알려주는 강의입니다. 카일과 함께 일하면서 몸으로 느끼고, 제가 주니어였던 시절에 겪었던 시행착오를 줄일 수 있는 내용들이 모두 포함되어있는 강의입니다. 데이터 중심 조직에서 비즈니스 임팩트까지 이어질 수 있는 업무를 위해 꼭 필요한 강의로 강력 추천합니다.
🌿 그리고 강의 제작에 도움을 주신 분
AC2와 RET(Really Effective Teacher) 교육에서 강의에 도움이 되는 영감을 많이 얻었습니다. 강의 제작시 피드백을 주셨던 김태훈님, 박지수님, 유현영님, 윤석진님, 송뽀송님, 이웅원님, 이창현님, 전하림님, 정하림님, 정해원님, 조동민님, 조성민님, 황태용님 감사합니다.
이런 분들께 추천드려요!
🎓
학습 대상은
누구일까요?
학습 대상은
누구일까요?
데이터에 관심 있는 PM
프로덕트 데이터 분석을 하고 싶은 분
데이터 리터러시 역량을 원하는 분
전반적인 데이터 사고 능력을 원하는 신입 데이터 분석가
데이터 문화를 만들고 있는 분
안녕하세요
카일스쿨 입니다.
카일스쿨 입니다.
8년차 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어로 근무했으며, 쏘카와 타다에서 데이터 분석, 데이터 엔지니어링 개발, 머신러닝 알고리즘을 개발했습니다.
카일스쿨 유튜브에 데이터 커리어 관련 영상을 꾸준히 올리고 있으며, 어떻게 해야 강의를 수강하신 분들이 더 좋은 커리어를 경험할 수 있을까?를 고민하며 자료를 만들고 있어요.
카일스쿨 유튜브 : https://www.youtube.com/c/kyleschool
기술 블로그 : https://zzsza.github.io/
인스타그램 : https://www.instagram.com/data.scientist/
대표 컨텐츠 : https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science
데이터 과학자가 되기 위해 진행한 다양한 노력들 : https://zzsza.github.io/diary/2019/04/05/how-to-study-datascience/
커리큘럼
총 88 개
˙ 14시간 8분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의 소개
4 강
∙ 22분
강의를 만들게 된 계기 & 강의의 특징 : 꼭 보고 결정해주세요!
미리보기
17:15
추천 학습 방법 : 꼭 보고 결정해주세요!
미리보기
05:22
강의 자료, 디스코드 안내
[코칭 이벤트] 강의 수강 후, 만족도 설문하면 선착순 100분에게 코칭
섹션 1. 3년차 PM. 이직 1일차, 무엇을 해야 할까요?
8 강
∙ 58분
1-1. 이직 1일차, 일을 잘 하기 위해 고민할 것들
미리보기
05:22
1-2. 제품(Product)에서 꼭 확인해야 하는 내용 : 강의 자료 존재
17:01
1-3. 회사와 비즈니스 모델 체크리스트
06:27
1-4. 제품과 조직 구조 체크리스트
06:54
1-5. 데이터 조직 구조 체크리스트
07:57
1-6. 데이터, 데이터 문화 체크리스트
02:55
1-7. 데이터 인프라 체크리스트
08:32
1-8. 정리와 Action Plan
03:33
섹션 2. 데이터를 활용하는 데이터 리터러시
5 강
∙ 41분
2-1. Intro와 카일스토리
01:17
2-2. 데이터란 무엇인가?
미리보기
10:33
2-3. 데이터와 관련된 여러 생각들
09:36
2-4. 데이터 리터러시란? : 결국 목적 중심으로 사고해야 합니다
18:10
2-5. 정리와 Action Plan
01:51
섹션 3. 모든 것의 근본 - 문제 정의
5 강
∙ 35분
3-1. Intro와 카일스토리
01:55
3-2. 문제와 문제 정의란?
미리보기
06:19
3-3. 문제 정의 프레임워크 : MECE, Logic Tree, So What / Why So?
19:21
3-4. 아인슈타인 문제 정의 비법
05:31
3-5. 정리와 Action Plan
02:10
섹션 4. 성과 측정을 위한 지표(Metric) 정의
13 강
∙ 1시간 23분
4-1. Intro와 카일스토리
02:04
4-2. 지표의 개념
13:28
4-3. 지표의 구성 요소
07:55
4-4. 많이 활용되는 대표 지표 : Active User(DAU, WAU, MAU)
04:04
4-4. 많이 활용되는 대표 지표 : Page View(PV)와 Unique View(UV)
02:10
4-4. 많이 활용되는 대표 지표 : Conversion Rate(CVR, 전환율)와 Click Through Rate(CTR, 클릭률)
09:56
4-4. 많이 활용되는 대표 지표 : Duration Time(체류 시간), Session, User Engagement
05:00
4-4. 많이 활용되는 대표 지표 : 퍼널(Funnel), AARRR, RARRA
05:46
4-4. 많이 활용되는 대표 지표 : Retention(리텐션)과 Cohort(코호트)
05:26
4-5. 지표 정의 Process
11:11
4-6. 지표 관련 여러 생각들
07:19
4-7. 정리와 Action Plan
03:45
4-8. 지표 정의 연습 문제(꼭 풀어보세요!) - 7문제
05:38
섹션 5. 결제 전환율 개선 프로젝트 - 문제 정의, 데이터 기반 프로젝트 진행 Process
5 강
∙ 38분
5-1. Intro와 카일스토리
03:48
5-2. 일반적인 프로젝트 진행 Process
03:33
5-3. Foodie Express 프로젝트 문제 정의하기
26:58
5-4. 데이터 기반 프로젝트 진행 Process
02:36
5-5. 정리와 Action Plan
01:37
섹션 6. 데이터 로그 설계, 데이터 QA
9 강
∙ 2시간 28분
6-1. Intro와 카일스토리
03:37
6-2. 데이터 로그 설계란?
06:59
6-3. 데이터 로그 설계를 위한 데이터 기초 지식
24:28
6-4. 데이터 로그 설계 Process
34:49
6-5. 데이터 로그 설계를 기록하는 Tracking Plan(Event Taxonomy)
30:24
6-6. Foodie Express 프로젝트 데이터 로그 설계하기
18:44
6-7. Foodie Express 데이터 로그 설계 연습 문제 : 꼭 풀어보세요!
03:48
6-8. 저장된 데이터를 확인하는 데이터 QA
17:28
6-9. 정리와 Action Plan
08:24
섹션 7. 프로젝트 회고
5 강
∙ 50분
7-1. Intro와 카일스토리
01:24
7-2 회고와 회고 Process
26:27
7-3. Foodie Express 프로젝트 회고하기
13:37
7-4. 회고 고민 상담소 : 회고를 하려니 이런 반발이 있어요. 어쩌죠?
07:17
7-5. 정리와 Action Plan
01:48
섹션 8. 데이터 레포트 작성, 데이터 시각화
5 강
∙ 1시간 2분
8-1. Intro와 카일스토리
02:27
8-2. 데이터 분석 레포트 작성/공유 Process, 레포트 TIP
28:13
8-3. 데이터 시각화 - 목적에 맞는 그래프를 선정하는 기준
16:53
8-4. 데이터 시각화 도구 도입 기준과 기능
12:55
8-5. 정리와 Action Plan
02:31
섹션 9. 메트릭 하이라키(Metric Hierarchy)
3 강
∙ 26분
9-1. Intro와 카일스토리
02:09
9-2. 메트릭 하이라키의 정의와 예시, 구축 Process
20:51
9-3. 정리와 Action Plan
03:04
섹션 10. 실험 설계, AB Test
8 강
∙ 1시간 47분
10-1. Intro와 카일스토리
02:34
10-2. 실험의 정의와 조직의 실험 문화 역량 레벨
15:34
10-3. AB Test Process
02:17
10-4. AB Test 핵심 요소 - 실험 타겟, 지표, 실험 기간, 통계
30:45
10-5. AB Test를 잘 진행하기 위한 13가지 규칙
13:19
10-6. Foodie Express에서 실험을 했다면?
12:24
10-7. 실험 플랫폼 선정 가이드와 실험 플랫폼의 핵심 기능
21:49
10-8. 정리와 Action Plan
08:37
섹션 11. 의사 결정(Decision Making)
5 강
∙ 49분
11-1. Intro와 카일스토리
02:34
11-2. 의사 결정이 왜 어려울까?
14:46
11-3. 의사 결정 Process - WRAP Process
18:34
11-4. 의사 결정 TIP
11:44
11-5. 정리와 Action Plan
02:14
섹션 12. 데이터 문화 만들기
4 강
∙ 47분
12-1. Intro와 카일스토리
04:34
12-2. 데이터 문화를 만들기 위해 필요한 요소
17:00
12-3. 데이터 문화 구축 Process
22:32
12-4. 정리와 Action Plan
03:17
섹션 13. Case Study + 고민 상담소
7 강
∙ 55분
13-1. Intro
01:36
13-2. Case Study : 쏘카 차량 예약 퍼널 개선기
17:07
13-3. Case Study : 콴다 팀의 실험 플랫폼과 Metrics Store
09:55
13-4. UX 대규모 개편시 고려해야 하는 것은 무엇일까요?
06:28
13-5. 상사 드리븐 의사 결정, 직관 의사 결정만 하는 회사, 어떻게 해야 할까요?
10:16
13-6. 보고 싶은 것, 하고 싶은 것이 너무 많아요
05:00
13-7. 회사에 데이터 직무(데이터 분석가, 데이터 엔지니어)가 없어요
05:20
섹션 14. 앞으로 무엇을 해야 할까요?
2 강
∙ 20분
14-1. 전체 강의 총 정리 & Action Plan
06:46
14-2. ChatGPT를 업무에 활용하기 : 시도해본 데이터 업무 공유
13:19
강의 게시일 : 2023년 02월 21일
(마지막 업데이트일 : 2024년 04월 11일)
수강평
총 43개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
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43개의 수강평
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카일스쿨님 너무 감사해요!! 딱 실전에 마주쳤을 때 들으려고 남겨놓은 것 빼고 다 들었어요 항상 문제에 부딪힐 때 들쳐볼 수 있는 꿀 강의입니다 ㅠㅠ 만들어주셔서 감사합니다! 주위에도 계속 추천하고 있어요 상담도 정말 정성스럽게 해주셔서 항상 감사드립니다..!! https://sowhatmylifeismine.tistory.com/263
제가 강의를 들으며 활용한 부분을 정리한 글입니다! 부족하지만 다른 분들에게 조금이라도 도움이 되셨으면 좋겠어요!
2023-06-07
데이터 분석 스킬 보다는 데이터로 문제를 어떻게 해결하고, 의사결정할 것인가에 대한 사고 방식, 마인드셋 등 위주로 구성 된 강의여서 너무 좋았습니다. 사고방식이나 마인드셋 만이야기 하는 것이 아닌 실제 케이스 스터디를 통해 실제로 일어날 만한 상황을 기반하여 생각하고 행동 할 수 있게 강의를 구성해주신 것이 너무 좋았습니다. 그래서 그런지 저도 바로 팀원들과 시도해보고 도움도 받았습니다.
70% 이상 수강하면 카일님과 1대1로 코칭을 받을 수 있는 것도 너무 좋았습니다. 많은 분들이 이 강의를 통해 데이터 문제해결 및 의사결정 프로세스도 익히고 회사에서 일잘러 되셨으면 좋겠습니다.
좋은 강의 만들어주셔서 진심으로 감사합니다.
2023-04-02
요즘 PM은 당연하고 데이터 분석가의 핵심 역량은
단순히 툴을 다룰 줄 아는 것이 아닌, 문제 해결하는 능력이라고 생각합니다.
이 강의는 데이터 기반으로 서비스 문제를 해결하기 위한 과정인 '문제 선정', '핵심 지표 설정', '어떤 데이터를 봐야 하는가?' 등의 능력을 길러주는데 크게 영향을 미친다고 생각합니다.
강의를 알게된 것이 정말 행운이라고 생각이 듭니다. 감사합니다!
2023-03-21
강의 내용이 저에게 많은 도움이 되어서, 수강을 고민 중이신 분들께 조금이라도 도움이 될까 하여 자세히 후기를 남겨봅니다 :)
[강의를 듣게 된 배경]
- 저는 디지털 마케팅 에이전시에서 Ad Tech와 데이터를 보다 잘 활용하여 광고 성과를 정확히 측정하고 개선하도록 돕는 업무를 하고 있습니다.
- 다만 팀이 새로 신설되어 사수없이 업무를 하다보니 데이터를 기반으로 문제를 해결하는 프로세스가 잘 확립되어 있지 않아서, 팀의 업무 시스템을 안정화해보고자 강의를 듣게 되었습니다.
[어떤 식으로 강의를 들었는지]
- 개인의 의지 만으로 완강하는 건 사실상 불가능할 것 같다고 생각되어 디스코드에서 스터디 멤버를 모았습니다...! (생각보다 저 같은 사람들이 많았습니다 ㅎㅎ)
- 비슷한 목적과 의지를 가지신 분들을 모집하여 스터디 그룹을 개설하고 1) 강의 완강, 2) 서로의 경험 공유를 목적으로 운영하였습니다.
- 실무를 하다가 바로 필요한 내용들이 강의에서 다뤄진 경우가 종종 있었는데, 그 때마다 강의를 띄워놓고 핸드북처럼 참고하면서 업무를 하였습니다.
- 새롭게 알게된 내용들이나, 팀원들에게 공유하고 싶은 내용들은 지라 컨플루언스에 문서로 정리하여 공유하고 팀 내에 지식을 전파하였습니다.
[강의를 듣고 어떤 부분이 개선되었는지]
- 기존의 데이터 관련 다른 강의들은 기술적인 부분을 다루는 경우가 많았던 것 같은데, 이런 기술적인 부분들보다는 당장 현업에서 가장 필요한 소프트 스킬을 쌓을 수 있었습니다.
- 그 동안 이름도 모르고 실행해왔던 프레임워크나 방법론들에 대해 이름을 붙여주면서 커뮤니케이션이 좀 더 명쾌해졌습니다.
- 특히 문제정의 프레임워크나 데이터 로그 설계 부분이 저의 도메인과 가장 밀접한 부분이라 이 부분의 도움을 많이 받았습니다.
- 기존에 알지 못했던 여러 방법론들을 알게되면서 문제를 새로운 방법으로 접근하고 해결할 수 있게 되었습니다.
[어떤 사람에게 추천하는지]
- 취준생보다는 현직자에게 좀 더 도움이 될 것 같습니다 (강의 보다보면 맞아맞아 하면서 격하게 공감하는 모먼트가 정말 많습니다...)
- 데이터를 기반으로 소통하는 마케터분들에게도 큰 도움이 될 것 같습니다 (GA나 Appsflyer등 트래커를 어떻게 활용할지에 대한 인사이트를 얻어가실 수 있습니다)
- 그 외에 데이터를 기반으로 문제를 해결하고자하는 모든 분들에게 추천드립니다 ㅎㅎ 모두 화이팅입니다!
2023-06-18
현재 데이터분석가로 일하고 있습니다. 카일님의 강의가 올라왔다는 얘기를 접하자마자 바로 결제해서 흥미있는 파트들을 먼저 빠르게 봤는데요. PM 뿐만 아니라 데이터 직군 종사자들에게도 도움이 될 강의라고 생각합니다. 특히, 조직의 데이터 리터러시 역량과 데이터 문화에 관심이 많으신 분들이 봐도 좋을 것 같아요.
2023-02-22
