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STUDY

취준로그 ver1.4

(1) 데이터 (2) 개인 프로젝트 (3) IT, CS (4) 비즈니스 (5) 콘텐츠/마케팅 의 순서입니다.


 

1-1. 데이터분석가는 어떻게 살아남는가(3): https://brunch.co.kr/@changsikcho33ug/54

 

03화 데이터 분석가와 생각 수집가

생각 없이 데이터도 없더라 | 데이터를 분석은 하나의 행동에 지나지 않는다. 그것으로 무엇을 생각하는지가 수준을 가른다 Google Analytics, Amplitude, Tableau 등등 데이터를 분석하기 쉽게 도와주는

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"데이터를 이해하고 사용하여 문제를 푸는 사람"

- 다양한 책을 많이 읽고 자신의 지식으로 만들어야 한다.

    - 데이터는 사실의 종합일 뿐 자체로 인사이트를 주지는 못하기 때문

 

데이터분석가는 어떻게 살아남는가(4): https://brunch.co.kr/@changsikcho33ug/78

 

04화 데이터 분석의 핵심 1 : 구조적 이해

코딩 조금 한다고 데이터 잘 분석하는 것 아니다 | 데이터를 분석한다는 것은 무엇일까? 사실 말이 데이터 분석이지, 핵심은 결국 현 상황 혹은 객체를 분석한다는 말과 거의 동일하다. 단지 데

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데이터는 도구이다. 생각을 대신해주지는 않는다.

- 데이터 자체를 분석하기 전에 해당 서비스와 산업군에 대한 지식을 학습한 뒤 질문에 대한 분석을 시작해야 한다

- 사물과 현상을 구조적으로 이해하는 것을 먼저 연습하자

 

데이터분석가는 어떻게 살아남는가(5): https://brunch.co.kr/@changsikcho33ug/79

 

05화 데이터 분석의 핵심 2 : 기준의 설정

기준이 없다면 해석도 없다 | 서비스 분석은 기준이 있어야 비로소 시작할 수 있다 우리는 어떻게 특정 상황들은 "비정상" 적인 상황이라고 정의할까? 답은 간단하다. 우리가 평소에 주로 어떤

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데이터 분석가는 서비스의 AtoZ에 관해 PM 못지않게 이해해야 한다.

- 서비스에 대한 이해가 전제되어야 다른사람들에게 영향을 주는 지표와 수치를 발굴할 수 있다

서비스가 어떤 수치를 가질 때 성장이 예상되는지에 대한 기준을 제시할 수 있어야 한다

 

데이터분석가는 어떻게 살아남는가(6): https://brunch.co.kr/@changsikcho33ug/84

 

06화 데이터 분석의 핵심 3 : 기획

어떤 사람들은 그럴 것이다. 데이터 분석가는 분석하는 사람이지 왜 기획까지 해야 하는가? 그것은 PM을 역할이 아닌가? 나는 반대로 물어보고 싶다. 전기차가 대세일 것이라는 확실한 분석 결과

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데이터 분석으로 해결책을 제시하기 위해서는 기획적 사고를 가져야 한다

- 데이터를 다루기 전에 데이터가 만들어지는 맥락에 대한 이해가 선행되어야 한다

 

1-2. 사용자 데이터 분석: https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1967/

 

사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법 | 요즘IT

사용성 평가나 설문 조사 그리고 인터뷰와 같은 사용자 조사는 고객 관점에서의 사업 기회 발굴과 디자인 개선에 대한 인사이트를 제공해 줍니다. 그렇지만 단순히 사용자 조사로 수집된 데이

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정량 데이터 - 통계 분석

- 기술통계: 빈도, 평균처럼 수집된 데이터의 특성을 파악. 

- 추론통계: 표본으로 모집단 추론, 가설 검정. 집단 간 차이를 밝히거나(t-test, ANOVA) 변수 간 연관성 파악(상관, 회귀)

* '데이터 분석에 필요한 기초적인 통계적 지식' 느낌이 강한 글. 세세히 정리하진 않았지만 틈틈이 보면 좋을 듯 하다.

 

1-3. SQL 분석가 대체하기: https://datarian.io/blog/crunchbot-sql-analyst-gpt

 

[해외 데이터 분석 소식] 26개의 재귀적 GPT 프롬프트로 SQL 분석가 대체하기

Replacing a SQL analyst with 26 recursive GPT prompts

datarian.io

- 프롬프트 생성 -> GPT모델 실행, 5개 이상의 SQL문 획득 -> SQL실행, 가장 나은 결과 선택 -> Slack 봇에 연결

- GPT는 SQL 쿼리작성 능력에 한계를 보이지 않는 듯 함. 

* ㄷㄷㄷ 무섭다... 진짜 SQL쿼리 짜는 게 주 업이였던 사람들은 이제 포지셔닝을 새롭게 해야 살아남을 수 있을 듯.

 

2. ADsP 준비

저 몰랐는데 5/20이 ADsP 시험이더라구요? ㅎㅎ 까먹고 있었음... 그래서 부랴부랴 준비해봅니다.. ^^

- https://yongku.tistory.com/entry/ADSP-%EC%9E%90%EA%B2%A9%EC%A6%9D-%ED%95%84%EA%B8%B0-%EC%9A%94%EC%95%BD 를 참조하였습니다.

 

ADSP 자격증 필기 요약

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 1과목 1. 데이터의 유형 1) 정성적 데이터 - 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모 되는 언어, 문자 형태의 데이터-> 회사 매출이 증가 등 - 정형화가 되지 않아

yongku.tistory.com

1과목

- 데이터 유형: 정성 데이터(주관적인 언어, 문자), 정량 데이터(객관적인 수치, 기호)

- 지식경영: 암묵지(조직 지식으로 공통화된, 개인에게 내면화된 지식), 형식지(언어, 숫자, 기호로 표출화된 것이 개인 지식으로 연결화)

- DIKW 피라미드: 데이터(Data, 가공 전의 순수 수치 및 기호), 정보(Information, 가공해 의미를 부여한 데이터), 지식(Knowledge, 정보패턴을 이해 및 예측한 결과), 지혜(Wisdom, 깊은 이해를 바탕에 둔 아이디어)

- 데이터: 관념적, 추상적 개념 -> 기술적, 사실적 개념. 추론과 추정의 근거로서, 다른 객체와의 상호작용을 통해서 가치를 가짐

- 데이터 특성: 존재적 특성(객관적 사실(fact)), 당위적 특성(추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거(basis))

- DB의 일반적인 특징: (1)통합(integrated, 중복x) (2)저장(stored, 저장매체에 저장) (3)공용(shared, 공동이용) (4)변화(changable, 갱신)

- DB의 다양한 측면에서의 특징: (1)정보의 축적 및 전달(기계가독성, 검색가독성, 원격조작성) (2)정보 이용 측면(다양한 정보 신속히 획득, 원하는 정보 정확하고 경제적으로 탐색 가능) (3)정보 관리 측면(정형화시킨 정보 축적 및 갱신) (4)정보기술 발전 측면(정보전송을 위한 네트워크 기술발전 견인) (5)경제/산업 측면

- 1980년대 기업 내부 DB (1)OLTP(OnLine Transaction Processing, 호스트 컴퓨터와 단말들 간의 처리. 실시간 처리와 비슷. 데이터 갱신 위주로 구조 복잡) (2)OLAP(OnLine Analytical Processing, 정보 위주 분석 처리. OLTP의 데이터 분석.데이터 조회 위주로 구조 단순)

- 2000년대 기업 내부 DB (1)CRM(Customer Relationship Management, 고객 관계 관리. 고객관련 내외부 자료 분석/통합해 마케팅) (2)SCM(Supply Chain Management, 공급망 관리. IT로 공급망 단계를 최적화해 필요한 제품을 시간과 장소에 맞게 제공)

- 분야별 DB (1)제조: ERP(Enterprise Resource Planning, 경영자원 통합시스템. 생산성 극대화), BI(Business Intelligence, 기업 데이터를 정리 분석해 활용), CRM(Customer Relationship Management), RTE(Real-Time Enterprise, 전사 주요 정보 통합관리) (2)금융: EAI(Enterprise Application Integration, 정보 통합/관리/사용), EDW(Enterprise Data Warehouse, 기존 DW(Data Warehouse)를 전사로 확장. BPR, CRM, BSC같은 분석을 위한 원천) (3)유통: KMS(Knowledge Management System, 기업경영을 지식관점에서 조명), RFID(Radio Frequency ID, 주파수로 ID식별(전자태그). 대상에 RFID칩을 부착하고 리더기로 정보 인식)

- 사회기반구조로서의 DB (1)EDI(Electronic Data Interchange, 서류 표준화 양식을 거래처에 전송) (2)VAN(Value Added Network, 부가가치통신망. 통신회선을 차용해 독자적 네트워크 형성) (3)CALS(Commers At Light Speed, 데이터 통합, 공유, 교환 가능한 경영통합정보시스템) (4)기타: CVO(화물운송정보), PORT-MIS(항만운영정보), KROIS(철도운영정보), GIS(지리정보), RS(원격탐사), GPS(범지구 위치결정), ITS(지능형 교통), LBS(위치기반), SIM(공간정보), PACS(의료영상저장전송), UHealth(유비쿼터스 의료), NEIS(교육행정정보)

- 빅데이터 3V: Volume(데이터 규모(양): 센싱, 비정형), Velocity(데이터 속도: 정형, 비정형), Variety(데이터 다양성). 4V로 가면 Value(가치), Visualization(시각화), Veracity(정확성)이 추가되기도 함

- 빅데이터 정의 범주, 효과 (1)데이터 변화: 3V(규모, 속도, 형태: Volume, Velocity, Variety) (2)기술 변화: 데이터 처리, 저장, 분석 기술 및 아키텍쳐 발전과 클라우드 컴퓨팅 등장 (3)인재, 조직 변화: Data Scientist, 데이터 중심 조직 등의 필요성 대두

- 빅데이터 변화: 사전처리 -> 사후처리, 표본조사 -> 전수조사, 질 -> , 인과관계 -> 상관관계

- 빅데이터 가치산정이 힘든 이유: 데이터 활용 방식이 다양함, 새로운 가치 창출 가능, 분석 기술이 발전하고 있음

- 빅데이터 시대 위기 요인 (1)사생활 침해(익명화 기술 발전 필요) (2)책임원칙 훼손(예측알고리즘의 희생양이 됨) (3)데이터 오용(잘못된 지표로 폐해 발생)

- 위기요인 통제 방안 (1)동의에서 책임으로 변해야 (2)결과 기반 책임 원칙이 확립되어야 (3)알고리즘에 접근할 수 있도록 허용해야

- 빅데이터 활용 3요소: 데이터(데이터화), 기술(알고리즘과 인공지능 진화), 인력(데이터 사이언티스트, 알고리즈미스트)

- 데이터 사이언티스트의 역할: 스토리텔링, 커뮤니케이션, 창의력, 열정, 직관력, 비판적 시각, 글쓰기 능력, 대화능력

- DS에게 요구되는 역량: Hard Skill로는 빅데이터에 대한 이론적 지식과 분석 기술, Soft Skill로는 창의적 사고, 호기심, 논리적인 비판, 스토리텔링과 비주얼리제이션, 커뮤니케이션 능력

- DBMS: Data Base Management System. DB를 관리, 응용 프로그램들이 DB를 공유하며 사용할 수 있도록 환경 제공.

- DBMS 종류 (1)관계형 DBMS: 데이터를 컬럼, 로우(레코드, 튜플)로 이뤄진 테이블로 정리. 고유 키가 각 로우를 식별해 줌. (2)객체지향 DBMS: 정보를 객체형태로 표현. (3)네트워크 DBMS: 레코드(로우)를 노드로, 레코드 사이의 관계가 간선으로 표현되는 그래프를 기반. (4)계층형 DBMS: 트리구조 기반, 계층형.

- 개인정보 비식별 기술 (1)데이터 마스킹(데이터 속성 유지, 새 데이터 익명으로 생성) (2)가명처리(다른 값으로 대체) (3)총계처리(개별 값 보이지 않도록 함) (4)값 삭제(필요 없는 값, 개인 식별값 삭제) (5)범주화(범주값으로 변환, 값 숨김)

- 데이터 무결성과 데이터 레이크 (1)데이터 무결성: DB내의 데이터 변경/수정에 제한을 둬 정확성 보증. 개체 무결성, 참조 무결성, 범위 무결성. (2)데이터 레이크: 방식에 상관없이 데이터 저장. 접근도 쉽게 할 수 있는 대규모 저장소

- 빅데이터 분석 기술 (1)하둡: 여러 컴퓨터를 하나처럼 묶어 대용량 데이터 처리. HDFS(분산파일시스템)으로 대용량 파일 저장. 맵리듀스로 HDFS데이터를 SQL로 처리. 하둡 에코시스템으로 부족한 기능 보완 가능. java로 개발됨 (2)아파치 스파크: 실시간 분산형 컴퓨팅 플랫폼. 스칼라로 작성, 스칼라. 자바. R. 파이썬. API 지원. In-memory방식으로 하둡보다 처리속도 빠름

- 데이터 양 단위: Byte -> KB -> MB -> GB -> TB -> PB -> EB -> ZB -> YB (바이트, 킬로바이트, 메가바이트, 기가바이트, 테라바이트, 페타바이트, 엑사바이트, 제타바이트, 요타바이트)

- 데이터 유형 (1)정형: 고정 필드. 연산 가능. RDBMS에 저장. 수집과 처리 용이. RDBMS, CSV등이 해당 (2)반정형: 형태(스키마, 메타데이터)는 있으나 연산 불가. 파일로 저장. 수집 난이도 중간, API형태로 데이터 처리 기술(파싱) 필요. XML, HTML, JSON, 로그데이터 등 (3)비정형: 형태 없음, 연산 불가. NoSQL에 저장. 수집 난이도 높음, 데이터 처리도 어려움. 소셜 데이터, 영상, 이미지, 음성, 텍스트 등

2과목과 3과목은 다음 글에서 뵙겠슴둥.

 

3. 구글 워크스페이스와 AI: https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1968/

 

성공하면 더 무서울 구글 워크스페이스 AI | 요즘IT

지난 3월 15일, 구글 워크스페이스에 AI가 전면 도입될 것이란 발표가 있었다. 이제 AI가 이메일을 대신 써주고, 미팅 내용을 알아서 정리해 주는 시대가 온 것이다. 하지만 구글의 발표는 생각보

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구글 워크스페이스 내의 각 서비스들에 AI가 도입될 예정이다

- (IT업계가 아닌)사람들에게 ChatGPT는 어느 정도 장벽이 있는 서비스로 여겨졌다. 그러나 이들이 일반적으로 사용하는 서비스 내에 AI활용 기능이 도입된다면, ChatGPT보다 더 큰 영향력을 발휘하게 될 수도 있다.

- 그러나 이는 AI 활용능력('자동화 숙련도')에 따른 큰 격차로 이어질 수 있다

    - 자신의 업무가 실제 결과를 만드는 것인지, 기존의 것을 가공 및 카피하는 것인지 점검해 보아야 할 것

 

4-1. PM을 위한 넓얕: https://brunch.co.kr/@edte1020/88

 

처음 PM이 된 당신에게 필요한 넓고 얕은 지식 

프로젝트 매니지먼트에 대한 기본적 이해 | 이번 아티클은 처음 PM이 된 분들이 알아두면 좋을 법한 프로젝트 매니지먼트에 대한 개괄 지식을 적었습니다. BAT에서 처음으로 제대로 된 팀 단위 업

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프로젝트 매니징의 중요성은 점점 커지고 있다: 관료제 형태의 조직에서 달성할 수 있는 비즈니스 목표가 점차 사라지고 있으며 유연한 형태의 조직에서 이루어지는 TF 구성, TF를 통해 달성할 수 있는 비즈니스 목표가 더 많아지고 있기 때문

프로젝트 매니저: 프로젝트의 시작부터 종료까지 조직 및 대인관계에 대한 스킬을 활용해 프로젝트 가이드를 제시하는 사람. 계획 수립, 업무 조직화 및 관리, 예산 및 시간 관리 등 수행

- 역할: 우선순위 정하기, 업무 위임, 커뮤니케이션 리딩

- 요구되는 마인드셋: 고객에게 집중하기, 팀 빌딩에 신경쓰기, 멤버들과 소통하기, 프로젝트 수행 관리에 신경쓰기, 항상 혁신하기

- Responsibilities와 Roles(R&R)

    - Responsibilities: 프로젝트 플래닝 & 조직화, 과업 수행 관리, 예산/비용 및 기타 요소 관리

    - Roles: PM 또한 프로젝트 모든 면의 전문가일 순 없다. 대인관계, 역할에 대한 이해

- 핵심 스킬: 의사결정 돕기, 커뮤니케이션 및 이슈 해결, 유연한 사고

- 프로젝트 라이프 사이클: 프로젝트 시작 - 계획 수립 - 과업수행 및 완료 - 프로젝트 종료

    - 유의점: 고객 기대사항에 대한 올바른 이해, 제대로 된 계획 수립, 실행 과정에서 발생하는 이슈 해결, 종료 후 레슨런 회고 필수

- 수행 방법론: 프로젝트 라이프사이클 관리 원칙/프로세스로 구성된 가이드. 크게 워터폴과 애자일로 나뉨

    - 워터폴Waterfall: 여러 단계를 순서에 따라 진행하는 선형적 방법. 계획 수립이 초기단계에서만 일어나며 계획 변경이 일어나기 힘듦. 

    - 애자일Agile: 변화와 유연성을 위한 비선형적 방법. 계획 수립과 실행이 짧은 시간에 반복적으로 일어남. 

    - 린Lean: 운영단계 상 불필요한 부분 제거. 가치생산이 목적. 'sort', 'set in order', 'shine', 'standardize', 'sustain'(5S)와 칸반보드를 핵심 원칙으로 삼음. Speed가 특징

    - 식스시그마: 품질공정을 준수해 변동성을 줄임. 'define', 'measure', 'analyze', 'improve', 'control' 접근법. Quality가 특징. 린 분석방법과 합쳐 속도와 품질을 모두 챙긴 '린 식스시그마' 방법도 있음

 

4-2. 퍼포먼스 마케팅 지원자를 위한 조언: https://www.itdaa.net/open_mentorings/812

 

퍼포먼스 마케팅 지원자에게 필요한 3가지 조언

시대가 시대인만큼 디지털 분야가 유망해 보이고 흥미도 생겨서 퍼포먼스 마케팅 쪽으로 진로를 생각 중입니다. 그런데 마케팅 영역이 너무나도 넓어서 아무리 퍼포먼스 마케팅 직무 조사를 해

www.itdaa.net

직무를 명확히 이해하고 자기소개서를 쓰는 것과 그렇지 않은 것에는 큰 차이가 있다.

- 직무 지식을 쌓고, 직무 지원 동기를 명확히 하고, 실무를 경험해보라.

 

5-1. 브런치: https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1966 

 

브런치는 왜 갑자기 브런치스토리가 됐을까? | 요즘IT

오랜만에 브런치(Brunch)에 들어왔더니 로고가 브런치스토리(Brunchstory)로 바뀌어 있었다. 갑자기 브런치스토리라니, 약간 브런치 가게 이름 같은데요? 그리고 이내 그럴 수도 있겠다는 생각이 들

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- 명조체에서 고딕체로 로고 변경: 연필과 붓의 아날로그 감성 -> 글쓰기 플랫폼으로서의 디지털 감성

- 브런치brunch -> 브런치스토리brunch story, 카카오스토리kakao story, 티스토리tistory를 한 눈에 모은 '스토리 홈' 생성

    - 운영관리 효율화(모두 '글쓰기' 플랫폼으로 전략 유사), 플랫폼 통일(트래픽 집중)을 위함

    - 그러나 각 플랫폼의 특징과 제공하는 고객경험이 다른 만큼 통일은 쉽지 않을 듯

- 통합 콘텐츠 플랫폼 구축보다 특정 타겟층을 노린 니치 플랫폼 구축이 더 좋은 대안일 수 있음

 

5-2. 콘텐츠 리뷰(1): https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/H8boL6XryQXE99lJ6YbFEpGCyr4rb-0=

 

🧢 월 천 등 쉽게 돈 벌 수 있다는 말에 현혹되지 마세요!

썸원의 [Summary & Edit]

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- 부자가 되려면 사람들에게 경쟁우위가 있는 것을 제공해야 하고, 이를 위해서는 공부를 해야한다

- 지식과 정보를 아는 것 만으로는 행동으로 이어지기 힘들다. '실행 방법'을 익히도록 해야 한다.

- 결과가 아닌 '지금 해야 하는 가장 중요한 과정'에 집중해야 긴장되는 상황에서도 자신의 기량을 펼칠 수 있다.

 

콘텐츠 리뷰(2): https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/u8EIKPvrM3q63Vlvygs7E9zetTZTYjU=

 

🧢 시장에서 오랫동안 살아남으려면, '인내심'과 '배짱'이 있어야 해요!

썸원의 [Summary & Edit]

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- 이상한 변호사 우영우 中, "제 삶은 이상하고 별나지만 가치 있고 아름답습니다"

- 사람들은 위험을 기피하는 성향이 있어 사회적 선택(추천)이 중요한데, 이는 콘텐츠 소비에서도 마찬가지이다.

- 과거를 분석해 미래에 대응하는 건 좋지만, 이를 확언해서는 안 된다.

 

콘텐츠 리뷰(3): https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/-DK3JNE5ot4OXsp_xAenEisL94Dw1AI=

 

🧢 사업을 한 이래로, 자본주의가 가진 시스템을 어느 정도 리스펙하게 됐다

썸원의 [Summary & Edit]

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- 글쓰기는 보다 원활한 커뮤니케이션을 위한 것. 글을 쓰는 연습을 할 때에는 '타인에게 선물한다'는 마음으로 해야 늚.

- 남들의 시선보다 중요한 것은 '얼마만큼의 확신을 가지고 있느냐' 이다.

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