BCSD 가이드: DA
DA 트랙을 소개합니다!
: 데이터 분석가가 되는 여정
데이터 분석가(DA) 트랙에 오신 여러분을 환영합니다!
이 트랙은 데이터 기반 사고를 바탕으로, 다양한 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 실전 역량을 기르는 과정입니다.
Python과 SQL 기초부터 A/B 테스트, 리텐션 분석까지 실제 데이터 분석가의 업무 흐름에 맞춰 커리큘럼이 구성되어 있습니다.
🤔 데이터 분석이란 무엇인가요?
데이터 분석이란 숫자와 기록으로 남아있는 다양한 데이터를 수집·정리하고, 그 속에서 의미를 찾아내어 실제 문제 해결에 활용하는 일을 말합니다.
아래와 같은 예시로 이해해볼 수 있습니다.
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예시 1: 사용자 행동 분석
쇼핑몰에서 어떤 상품이 가장 많이 팔리는지, 사람들이 어떤 경로로 들어와서 구매까지 이어지는지 데이터를 분석해
"어떤 상품을 메인에 배치하면 좋을지" 또는 "어떤 페이지에서 이탈이 많은지"를 파악할 수 있습니다.
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예시 2: 서비스 개선
앱에서 특정 기능을 추가했을 때 사용자가 더 오래 머무는지, 이탈률이 줄어드는지
데이터를 바탕으로 기능 개선의 효과를 객관적으로 측정할 수 있습니다.
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예시 3: A/B 테스트
버튼 색상을 바꿨을 때 클릭률이 더 높아지는지, 두 가지 버전을 사용자 집단에 나눠 실험하고
통계적으로 의미 있는 차이가 있는지 검증합니다.
이처럼 데이터 분석가는 숫자와 기록 속에서 인사이트를 찾아내고, 비즈니스와 서비스의 방향성을 데이터로 뒷받침하는 역할을 하게 됩니다.
📌 트랙 개요
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데이터 수집과 전처리 역량 강화
Python과 SQL을 활용해 데이터 분석에 필요한 기초 능력을 다집니다.
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A/B 테스트 및 실험 설계 능력 습득
실무에서 자주 사용하는 실험 설계와 결과 해석 능력을 학습합니다.
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리텐션 분석 및 사용자 행동 이해
사용자 이탈/잔존 분석을 통해 서비스 개선의 인사이트를 도출할 수 있습니다.
📚 커리큘럼 안내
1. Python 기초 학습
- 파이썬 문법의 기초 이해
- 변수와 자료형, 조건문/반복문 등 기본 구조 습득
- 간단한 데이터 처리 실습
2. SQL 기본 쿼리 작성
- SELECT, FROM, WHERE 구문 이해
- 조건 기반 데이터 추출 실습
3. Python 문법 심화
- 함수 정의 및 활용
- 리스트, 딕셔너리 등 자료구조 응용
4. SQL 그룹 연산
- GROUP BY, HAVING, SUM, COUNT 등 집계 함수 실습
5~7. Python 시각화 및 실전 분석
- matplotlib, seaborn 등을 활용한 시각화 실습
- 다양한 그래프 구현 및 데이터 인사이트 도출
8. Python을 활용한 데이터 전처리
- 문자열, 결측치 처리
- 데이터 정제 기법 실습
9. SQL JOIN & UNNEST
- 다양한 JOIN 방식 학습
- 배열 및 구조화 데이터 처리
10. Python 예외 처리
- 에러의 이해 및 디버깅
- 실무에서 필요한 안전한 코드 작성
11. SQL 윈도우 함수
- RANK, ROW_NUMBER, LAG 등 윈도우 함수 이해
- 고급 데이터 집계와 비교 분석
🧪 실전 분석 스킬
12~13. A/B Test 분석 실습
- A/B 테스트 구조 이해
- 유의성 검정 및 통계적 분석
- 테스트 결과 해석 및 시각화
14. 리텐션 분석
- Cohort 분석 개 념 학습
- 잔존율 및 이탈률 분석
- SQL 기반 리텐션 분석 실습
🚀 트랙 수료 후 여러분이 얻게 될 것
- 실무 수준의 데이터 분석 프로젝트를 직접 수행할 수 있습니다.
- Python과 SQL을 활용해 스스로 데이터 인사이트를 도출할 수 있습니다.
- A/B 테스트와 리텐션 분석 등 서비스 성과 분석 업무에 바로 투입될 수 있습니다.
마무리
한 번 들어온 이상 시간을 많이 쓰게 되는 것은 당연한 일입니다.
하지만 헤맨 만큼 내 땅이고 내 길이 될 겁니다.