현직 빅데이터 분석가와 함께하는 "실전 분석 역량" 기르기

직접 경험하는 것보다 직무를 잘 이해할 수 있는 방법은 없습니다.

5주간의 Co-Work 직무부트캠프에서 현직자 멘토님, 팀원들과 함께 직무 역량을 쌓고, 협업 경험을 동시에 갖춰보세요.

Co-Work 직무부트캠프에 참여하면 얻어갈 수 있어요.

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현직자 멘토님과 진짜 실무를 수행하며,  직무에 꼭 필요한 역량과 업무 스킬을 이해합니다. 

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업무에 대한 1:1 피드백과 코칭이 매주 제공됩니다.

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업무 분담부터 결과물 도출까지 팀 프로젝트 전 과정을 수행하며, 협업 흐름을 이해합니다. 

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팀원들과의 협업을 통해 소통, 문제해결, 시간관리 등 필수 협력 스킬을 키웁니다.

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최종 팀 발표와 KPT 회고를 통해 성과를 공유하고 개선점을 도출하는 실무 역량을 강화합니다. 

안녕하세요. 저는 빅데이터 10년차 이상 현직자 레비스탈 멘토입니다.

요즘 빅데이터가 핫하죠? 핫한만큼 빅데이터 분야로 취업을 준비하시거나 이직하시려는 분들이 정말 많아요.

그런 분들은 대부분 R이나 Python 등 기술적인 부분을 여러 아카데미를 거쳐 공부를 하시는데 이렇게 열심히 배운 기술들로 막상 현업에 가시면 어렵다고 하소연 하시는 분들이 꽤 많더라고요.

아마, 데이터 분석을 해야하는데, 기술적인 분류만 경험해서 그런게 아닌가 싶습니다.

본 과정에서는 조금 더디더라도 기술적 측면이 아닌 데이터를 바라보는 관점, 분류가 아닌 분석에 대해 얘기하고자고 합니다.

물론 5주라는 시간은, 그러한 관점을 익히기에는 턱없이 부족하죠.

하지만 무엇을 더 공부하고 시도해야 하는 지에 대한 감은 잡으실 수 있을 거라 생각합니다.

시작해 보세요. 생각보다 그리 어렵지 않답니다.

10년차 이상 현직자 레비스탈 멘토

현) 광고회사 빅데이터팀 재직

전) 브랜드 전략 컨설턴트 출신

Co-Work 직무부트캠프에서 '현직 빅데이터 분석가와 함께하는 “실전 분석 역량” 기르기' 주제로 5주 동안 실무자가 될 수 있게 도와드리겠습니다.

주요 업무 소개

요즘 빅데이터가 정말 핫한 것 같습니다. 현직에 있다고 하면 가끔씩 다른(?) 눈빛으로 보기도 하니까요.

그런데 빅데이터에 대해 많이들 오해하고 계신 게 있더라고요. R, Python, SQL,.. 등등의 기술들을 어느 정도 알고 있는 지가 곧 빅데이터 분석의 지름길인 것처럼요.

물론 그런 경험과 역량만으로도 충분한 업무들이 많을 테지만, 저는 소비자 관련 데이터를 다루고 있어서 그런지, 기술적 측면을 얼만큼 아는 지보다 정말 데이터 "분석"을 할 수 있는 지가 더 중요한 것 같아요.

실제 많은 분들이 취업 전에 여러 빅데이터 아카데미 과정을 수료하고도 막상 현업에 들어왔을 때 멘붕이 되는 경우가 바로 이 지점인 것 같아요. 예를 들면 '파워포인트'를 아무리 잘 다룬다고 해도 기획서나 보고서를 잘 쓰는 건 아니잖아요?

그런데 주위를 둘러보면 데이터를 다루는 기술적 '스킬(Skill)'을 배울 곳은 많아도 정말 정말 중요한, 데이터를 분석한다는 게 무엇인지, 또 어떤 결과와 흐름을 도출해야 하는 지를 가르쳐주는 곳은 없는 듯 합니다.

물론 본 과정 또한, 데이터를 바라보는 '관점(Perspective)'을 배우기에 충분한 시간은 아닙니다. 다만, 본 과정을 거치는 동안 배운다기 보다는 '스스로 고민하는' 과정을 통해 조금이나마 맛보시게 될 거에요.

그리고 그렇게 맛보신 경험은 앞으로 여러분이 스스로 학습할 수 있도록 이끌어 줄 겁니다. 때문에 본 과정에서는 R, Python, SQL 같은 기술들도 '반드시' 필요하지는 않습니다.

우리의 목적은 '얼마나 코딩을 잘 할 수 있는지'가 아니라 어떠한 '관점'으로 데이터를 바라보고 '스토리'를 만들 것인 지를 학습하는 거니까요.

코딩 언어를 사용하실 분들은 충분히 사용하셔도 되고, 엑셀이나 파워포인트 등에 익숙하신 분들은 활용 가능하신 만큼 사용하셔도 됩니다.

[과제 소개]

우리는 '트렌드 분석'을 진행할 예정입니다. 스스로 분석 주제와 소재를 선정하고, 분석 방법을 설계/수행하며, 나아가 파워포인트로 보고서까지 작성하게 됩니다. 분석 데이터는 누구나 접근 가능한, 네이버 데이터랩 / 쇼핑인사이트 등 온라인 검색 및 행동 데이터를 활용할 것이며, 그 외 개인이 접근 가능한 데이터는 마음껏 활용하셔도 무방합니다.

(위 말풍선에 있는 패션회사의 '메타버스' 시장 분석 요청은 하나의 사례일 뿐입니다. 즉 메타버스 시장을 분석하는 것이 아닌 자유롭게 트렌드 주제를 '스스로' 선정하셔서 분석하시게 될 것입니다.)

앞서 공유했듯이 엑셀로 분석하셔도 되고 R이나 Python을 통해 분석하셔도 됩니다.

다만 단순한 분석이 아닌 꽤 설득력 있는 Insight를 뽑아 내셔야 합니다. 여기서 Insight라 함은, 유의미한 결과 뿐만 아니라 유의미한 결과로 도달하기까지의 과정, 즉 누가 봐도 호기심이 들 정도의 Story로 풀어내셔야 합니다.

[캠프 수강 대상]

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소비자 데이터 분석을 통해 Insight를 발견하는 직무로 취업하고자 하시는 분들에게 적합합니다.

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R, Python을 배웠지만 아카데미에서의 팀 과제 경험이 전부인 분들이나

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분석 보고서 작성을 경험하고 싶으신 분들이 들으시면 좋습니다.

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머신러닝/딥러닝 등 데이터 엔지니어를 지원하시는 분들에게는 적합하지 않습니다.

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본 과정에서는 R, Python 등의 코딩 언어에 대해 교육하지 않습니다.

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다만, R, Python을 통해 참석자가 스스로 데이터를 분석했을 경우, 해석에 대한 간단한 코칭은 있을 수 있습니다.

[캠프 수강 학습 요건]

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PPT, 엑셀 중급 이상(sumif(s), count(if,ifs, a), vlookup, 피벗테이블 등 활용 가능한 정도)인 분들이 들으면 좋습니다.

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본 과정에서는 네이버에서 무료로 제공하는 '검색어트렌드' '쇼핑인사이트' 등의 자료를 활용하니,

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본 과정 수강에 앞서 https://datalab.naver.com 사이트를 둘러보시고 결정하시기를 추천합니다.

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강조하지만, R, Python 등의 스킬이 반드시 필요한 과정이 아니니 편하게 수강해 주세요.

[과제를 통해 얻어갈 수 있는 것]

"그냥 분석 결과가 이렇게 나온 거라.."

"원래 코딩하면 이렇게 나와서.."

거짓말 같겠지만, 분석 결과를 묻는 상대에게 적지 않은 분석가들이 실제 이런 얘기들을 합니다.

그리고 고개를 젓는 상대에게 데이터를 몰라서 그렇다며 혀를 차죠.

분석은 단편적으로 추출된 결과물의 나열이 아닙니다. 데이터를 '분류'하는 것과 '분석'하는 것은 엄연히 구분되어야 합니다. 또한 내가 분석한 내용을 얼마나 잘 설득할 수 있느냐가 관건입니다.

여러분들은 본 과정을 통해 실제 세상에서 일어나고 있는 사실들을 기반으로 어떤 해석들을 첨가하여 스토리로 구성할 수 있는 지를 배울 것입니다. 그리고 그러한 경험들은 여러분들이 앞으로 여러 낯선 데이터를 마주할 때 두려워하지 않고 마주할 수 있는 힘을 길러줄 것입니다.

이 업무를 수행해야 하는 이유를 알려드릴게요!

[구직자들의 흔한 오해]

반복해서 말하지만, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트를 지향하는 많은 취업준비생분들이 막상 취업을 하면 어떻게 데이터를 '분석'하고 '정리'하는지에 대해 난감해 합니다. 데이터를 기술적으로 정제/가공, 분류하는 방법에 대해서만 배워왔기 때문이지요.

기술적인 정제/가공 과정과 달리, 데이터를 분석한다는 것은 연구자의 판단, 즉 의견이 들어가는 것이고, 그 의견의 시작은 '가설'이며 '가설'은 최종 결과에 대한 가설이 아닌, 분석 과정에 대한 '가설'이어야 합니다.

그리고 그러한 의견과 주장들이 생겼을 때, 상대방을 설득할 수 있는 힘이 있어야 하고 그 힘은 내가 분석한 결과들을 정리하는 'Story'를 통해 형성됩니다.

많은 사람들이 R, Python을 배우면 데이터를 분석할 수 있다는 오해들을 하십니다. 하지만 앞서 언급했듯 파워포인트를 잘 다룬다고 해서 보고서를 쓸 수 있다는 것은 아니잖아요.

코딩 스킬을 늘리는 것은 두 세달 단기 코스만으로도 가능할지 모르겠으나 데이터의 가설에 접근하는 관점과 풀어내는 능력은 짧게 잡아도 몇 년이 걸리는 일입니다. 그런데 안타까운 건 그마저도 배울 수 있는 교육 과정이 없다는 것이에요. 그리고 회사에서조차 그 누구도 여러분를 장시간 교육시켜 주지 않습니다.

그래서 관건은 가만히 있어도 많은 프로젝트를 통해 학습할 수 있는 회사에 입사하거나, 개인적인 훈련을 통해 함양하는 방법밖에는 없습니다.

본 과정은 앞으로 여러분들이 꾸준히 스스로 훈련하도록 도와드리기 위해 개설되었습니다.

[ 해당 과제가 빅데이터 분석의 실제 일과 역량을 체험해볼 수 있는 이유 ]

실제 소비자 데이터를 다루는 기업에서 일을 하고자 하신다면 데이터를 분석하는 기법을 얼마나 많이 알고 있는 지보다 기업이 궁금한 내용들을 어떻게 잘 전달할 수 있는 지가 중요한 역량이 됩니다.

기업은 늘 시장의 변화를 캐치하고 싶어하고 데이터가 의사 결정의 수단으로 역할해주기를 바라죠. 그래서 여러분들이 빅데이터 분야로 취업하고자 하신다면, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트를 넘어 데이터 컨설턴트를 목표로 하셔야 합니다.

누구보다 시장의 트렌드를 이해하고, 데이터로 풀어낼 수 있는 방향을 제시하며, 실제 분석된 결과로 설득하고, 마케팅이나 기업 방향에 어떻게 적용 가능한 지까지 설득할 수 있어야 하죠.

그렇기 때문에 본 과정에서는

시장에 널리 흩어져있는 트렌드를 발견하고 정리하는 방법과

데이터를 통해 분석하고 풀어내는 방법

데이터를 분석하는 과정에서 외부 자료를 활용하는 방법

나아가 기업이 효율적인 의사결정을 할 수 있도록 제안하는 방법

까지를 한 Cycle로 학습하게 될 것입니다.

상세한 업무 일정을 설명드리겠습니다.

과제는 어떻게 진행되나요? 개인 과제는 3주차까지만 수행하며, 팀 과제는 5주 전반에 걸쳐 진행됩니다. 팀 과제는 개인 과제를 수행하는 1~2주차에 간단하게 [역할 분담 및 팀 과제 수행 계획 발표]를 진행한 후, 3주차부터 본격적으로 수행하게 됩니다. 1~3주차 : 팀원 각자 개인 과제 수행 + 팀별 과제 역할 분담 및 과제 수행 계획 발표 3주차 세션 후 : 본격적으로 팀 과제 수행!

1주차	7월 5일(토) 11:00~13:00	1-1) 현직자 직무 에센스 강의 및 Q&A - 직무 입문 방법 - 직무담당자가 실제로 하는 일 - 직무담당자로 일하는 장, 단점과 요구 역량 - 주차 별 프로젝트 소개 및 선정 이유 - 팀 과제 부여
	7월 5일(토) 13:00~13:20	1-2) ZEP 내 팀별 회의실에서 다음 팀 회의 일정 수립
	7월 10일(목) 23:59까지	1차 개인 과제 : 데이터 분석 주제 정하기 ”데이터의 특성과 한계를 기반으로 분석 주제 선정” [목표] - 네이버 검색 데이터의 특성과 한계에 대한 이해 - 선정된 주제 각각에 대한 분석 목표와 접근 방향 정리 [과제 상세 내용] - 네이버 검색 데이터를 탐색하여 분석 가능한 주제 3가지 선정 - 3가지 주제에 대해 분석 배경과 목적, 목표, 접근 방향 정리(활용 키워드 등) - MS 워드 파일로 작성하여 제출 [결과물 내용] - MS Word 3장 내외 - 필수 포함 내용 1) 분석 주제 3가지 선정(검색 규모, 추이, 연관어 종류 등 고려) 2) 분석 주제별 선정 배경(이유), 분석 목적과 목표, 접근 방향 정리 3) 분석 목적 : 분석을 통해 얻고자 하는 총체적 내용 4) 분석 목표 : 분석 목적을 얻기 위한 분석 방향(크게 3가지로 정리) 5) 접근 방향 : 어떤 키워드들로 분석할 것인가? 어떤 방식으로 분석할 것인가? (통계 기법 활용, 다양한 키워드 비교 등) 해당 분석을 진행할 때 어떤 가설을 가지고 있는가? [결과물 예시] - 주제 : 소파에 대한 트렌드 분석 - 배경 : 인테리어에 대한 관심이 높아지고 소파 종류나 형태가 다양화되면서 소비자의 수요도 다양하게 변화 중으로 이에 대한 세부 수요 변화를 면밀하게 파악해 볼 필요가 있다고 판단 - 목적 : 소파의 크기, 형태, 브랜드 등 다양한 관점에서 소비자 수요를 파악하고 진단 - 목표 : 1) ‘소파’ 키워드에 대한 월간, 연간 추세 파악을 통해 시즌성 탐색 2) 다양한 연관 키워드를 유사한 기준으로 그룹화하여 소파의 형태, 사이즈, 브랜드 등 추세 판단 3) 검색 주체를 성별, 연령별, 성/연령별 등으로 구분하여 타겟 분석 - 접근 방향 : 1) 활용 키워드 → 소파, 쇼파, 1인용소파, 거실소파 등 2) 분석 방법 → 유사 의미를 가진 키워드를 묶어서 시즌별 수요 변화를 탐색 등 3) 접근 가설 → 소파 Vs. 쇼파를 검색하는 소비자 유형이 다를 것 / 1인용, 2인용, 3인용 소파 등 크기 검색에 따라 수요가 다를 것 / 성별, 연령별로 선호하는 소파 브랜드가 다를 것 등
2주차	7월 12일(토) 11:00~13:00	2-1) 1차 과제 개별 피드백 2-2) 팀별 과제 역할 분담 발표(팀장) / 팀별 10분씩
	7월 12일(토) 13:00~13:20	2-3) ZEP 내 팀별 회의실에서 다음 팀 회의 일정 수립
	7월 17일(목) 23:59까지	2차 개인 과제 : 데이터 추이 분석 및 해석 정리 ”직접 데이터를 분석하고 분석 내용을 글로 작성” [목표] - 데이터 추이를 직접 차트로 만들며 보고서 작성 - 데이터 차트별로 누구나 이해하기 쉽게 설명을 작성 [과제 상세 내용] - 네이버 검색 광고 사이트와 데이터랩(검색어 트렌드) 사이트에서 제공하는 키워드들을 기반으로 PPT에 직접 차트를 작성하고 각 차트에 대한 설명을 서술해 제출 - 데이터 추이의 패턴, 시즌성(계절성), 추이 변곡점, 최근 양상 등을 면밀하게 관찰 - 데이터 추이의 증감 이유를 설명하되 근거 자료가 없을 경우 추론을 통한 서술도 가능 [결과물 내용] - PPT(파워포인트) 형식으로 제출 - 분량 상관 없음 - 필수 포함 내용 1) 실제 보고서 형식에 맞춰 표지 / 목차 / 분석 배경, 목적, 목표 / 접근 방식 / 분석 내용 등 구성 2) Raw Data 엑셀로 다운로드 받아서 PPT에 직접 차트로 만들 것 (NO! 캡처) 3) 분석 내용은 PPT 한 장 당 1개 이상의 차트와 장표 타이틀, 설명 포함 [결과물 예시] - 장표 타이틀 : 해당 장표에서 가장 전달하고 싶은 핵심 내용을 문구로 기재 ex) “최근 2025년 들어 소파에 대한 검색량이 증가하고 있는 중” - 장표 설명 : 장표 타이틀에 대한 추가 설명을 포함해 3줄로 기재 노력 ex) - 소파에 대한 검색 추이를 2016.01 ~ 2025.05까지 확인해 본 결과 코로나 전후로 검색 패턴 변화 - 2022년 이후 코로나 종식과 함께 소파에 대한 검색 추이가 안정화되면서 최근 수요 증가중 - 최근의 소파에 대한 수요 증가는 인테리어에서 거실 공간에 대한 중요도가 높아지고 있음을 시사
3주차	7월 19일(토) 11:00~13:00	3-1) 2차 과제 개별 피드백 3-2) 팀별 과제 수행 계획 발표(팀장) / 팀별 10분씩
	7월 19일(토) 13:00~13:20	3-3) ZEP 내 팀별 회의실에서 다음 팀 회의 일정 수립
	7월 24일(목) 23:59까지	팀 과제 수행 & 팀 중간보고서 작성 ”시장 트렌드 기반 소비자 행동 분석 및 인사이트 제안” [목표] - 개인 과제 주제들을 공유하고 심화 발전 - 하나의 팀 주제로 통합하거나 연관 주제 2개를 연결하여 분석 - 데이터 분석 + Desk Research를 결합하여 소비자 행동 패턴 도출 - 최종적으로 시장 인사이트와 기업 제안사항 도출 - 분석 보고서와 발표자료 완성 [과제 상세 내용] 1. 개인 과제 공유 및 팀 주제 선정 - 팀원 각자 1차/2차 개인 과제 결과를 공유 - 비슷한 흐름을 가지는 주제를 연결하거나, 하나를 선정하여 팀 주제로 확정 2. 데이터 기반 트렌드 분석 - 오픈 데이터(네이버 데이터랩 등)를 활용하여 주제 관련 트렌드 분석 - 필요한 경우 새로운 키워드나 관련 데이터를 추가 탐색 3. Desk Research를 통한 시장 배경자료 수집 - 신문기사, 산업 리포트, 통계자료 등을 Desk Research하여 배경 설명 강화 4. 소비자 행동 패턴 해석 - 수집한 데이터와 자료를 기반으로 소비자 행동 패턴 도출 - “왜 이런 패턴이 나타나는가”에 대해 논리적으로 해석 5. 시장 인사이트 및 전략 제안 - 기업 또는 업계에 적용 가능한 인사이트 도출 - 제품/마케팅/시장 진입 전략 등을 제안하는 형태로 정리 6. 최종 발표자료 제작 - 각 역할별 결과물을 취합하여 최종 PPT 발표자료 작성 - 최종 발표자는 팀 내에서 선정하여 진행 [팀 과제 결과물/양식 제공 예정] - 최종 발표용 PPT 파일(15장 내외) - 발표 시간 : 팀당 10~15분 팀 과제 중간 보고서(3차 과제/4주차 세션 전 제출) : 중간 보고서 양식 참고 팀 과제 최종 결과물(4차 과제/5주차 세션 전 제출) : 팀별 PT 발표 (PPT 10~15장 or 문서 5~10 페이지) → 팀 과제 양식 제공 예정 [팀 과제 결과물 예시] - 서론 : 팀 주제 선정 이유 및 시장/트렌드 배경 소개 - 본론1 : 데이터 분석 결과(그래프 + 해석) - 본론2 : 시장 자료(Desk Research) 연결 및 보완 설명 - 본론3 : 소비자 행동 패턴 분석 및 해석 - 결론 : 최종 인사이트 및 기업 적용 제안
4주차	7월 26일(토) 11:00~13:00	4-1) 팀 과제 중간보고서 팀별 피드백 4-2) ZEP 내 팀별 회의실에서 다음 팀 회의 일정 수립 - 4주차 세션의 남은 시간을 이용해, 팀별 과제를 수행합니다.
	7월 26일(토) 13:00~13:20	4-3) ZEP 내 팀별 회의실에서 다음 팀 회의 일정 수립
	7월 31일(목) 23:59까지	팀 과제 수행 & 팀 과제 최종 결과물 제출 ※ 3차 과제로 제출한 ‘팀 과제 중간보고서’를 참고하여, 최종 과제물을 제출합니다. ※ 1주차 세션에서 부여된 팀 과제와 동일합니다.
5주차	8월 2일(토) 11:00~13:00	5-1) 팀별 과제 발표 및 피드백 5-2) KPT 회고 작성 및 마무리

Co-Work 직무부트캠프에서는 진짜 실무를 다룹니다.

매주 현업의 문제와 문제 해결에 필요한 정보를 멘토님이 부여합니다.

과제 안내서 예시1

과제 안내서 예시2

팀 회의 일정은 정규 세션 이후, 팀원들과 함께 ZEP 내 팀별 회의실에서 결정해 보세요!

원활한 팀 과제 수행을 위해, ZEP 내 팀별 회의실을 제공합니다.

“전체 회의실”에서 라이브 세션 진행

라이브 세션 후 팀별 회의실로 이동

Co-Work 직무부트캠프의 수료증을 받아가세요.

5주간의 성공적인 활동을 통해, 직무경험과 함께 수료증을 발급해 드립니다.