'실험과 개선을 반복하는 실험/학습 중심 커뮤니티'로 성장하고자 합니다
현재 시점의 데이터 분석 시장의 요구사항을 담았습니다.
현실적으로 4개월은 데이터 분석가가 되기 위한 학습을 하기에 부족한 시간입니다. 반면에 직무전문성이 있는 개인이 데이터 역량을 쌓기에 필요한 학습을 하도록 하는 것은 가능할 것 같습니다. 각자의 커리어 목표와 배경 및 수준에 따라 데이터 분석가 또는 다른 직무로 가는 것이 가능하도록 역량에 대한 학습을 제공하되 방향을 열어놓는 것이 보다 적합하다고 생각합니다. 최근에 조직에서 데이터 분석가를 기대하는 것이 아니라 각 개인에게 데이터 역량을 기대하는 흐름이 있습니다. 2020 데잇걸즈는 직무전문성에 데이터 역량을 갖춘 인재를 양성하는데 목표를 두고 있습니다.
기존 데이터 분석 교육의 한계를 분석하고, 데이터 분석 현장의 목소리를 반영했습니다.
일반적으로 기존의 데이터 관련 교육은 R, 파이썬 라이브러리 구현 위주로 진행됩니다. 단기간에 학습이 가능한 그럴듯한 결과를 보여주는 데 초점을 두고 있고, 선형적인 방식으로 순서대로 운영합니다. 실제로 데이터에 기반한 현장에서는 보통은 문제를 정의하거나 개선하기 위해 데이터를 활용합니다. 문제를 먼저 마주하고 해결하기 위해 주변에 물어보거나 도움을 요청하고, 즉각적인 결과를 얻기 위한 야생형태의 학습을 진행합니다. 일반적으로 교육현장에서는 순서대로 공부하며 진행하고 문제를 마주하게 합니다. 실무에서 데이터를 이용한 문제해결 과정과 괴리가 있습니다.
또한 대부분의 조직에서 즉시적으로 활용하지 않는 과도한 수준의 엔지니어링 요소를 주입식으로 교육함으로써 기술난이도는 커서 학습의 동기와 성장은 무너지는데 반해, 실전적 활용이 어려운 현상이 발생합니다. 데이터 분석은 보통 그 자체로 기능하는 것이 아니라 실무에 필요한 프로덕트나 제품을 만들어내는 데 기여하거나 성능을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 최근 신입 데이터 분석가 수요가 줄어들고, 각 직무에게 공통적으로 데이터 역량을 요구하여 조직 전반의 데이터 활용 수준을 올리려는 움직임도 이를 반영한다고 생각합니다. 또한 실무의 데이터 분석은 동료들과 협업을 통해 진행하게 됩니다.
왜 분석을 해야 하는지, 어떤 분석방법을 사용해야 하는지, 어떻게 보여줘야 할지 등에 대해서 협력과 설득을 기반으로 점차 나아갑니다. 일반적인 교육과정에서 고려되지 않는 부분입니다. 데이터 분석은 기술적 요소 뿐만 아니라 커뮤니케이션 능력과 같은 소프트 스킬도 필요한 비즈니스 현장의 일입니다. 협력과 설득 능력을 성장할 수 있도록 설계하고 지원하는 것이 데이터 교육 과정에서 아주 중요하다고 생각합니다. 기술적 요소 뿐만 아니라 커뮤니케이션과 피드백을 통해 기술적 요소와 비기술적 요소에 대한 성장을 효과적으로 할 수 있도록 운영하고자 합니다.
위의 내용을 바탕으로 2020 데잇걸즈가 추구하는 방향입니다.
현실의 데이터와 문제에 기반해 미션을 설정하고, 한계 속에서 구현하며 학습과정과 동기수준을 이어갑니다.
- 일반적인 방식 : 학습 → 프로젝트 → 실무 → 운영
- 추구하는 방식 : 문제/데이터 → 프로젝트 → 학습 → 피드백 → 성장
실무의 데이터를 기반으로 그로스 해킹 전략에 기초한 짧은 실험의 반복으로 서비스와 프로덕트 개선에 집중하는 데이터 분석 역량 성장을 지원합니다.
실무 전문가/동료들과 커뮤니케이션과 피드백을 반복하면서 설득과 협업역량을 성장하며 팀 기반의 학습과 성장을 이어갑니다.
데이터를 이용한 문제해결에 직접적으로 작용하는 요소를 정의하여 학습기간 내에 ‘데이터를 이용한 문제해결’ 경험을 집중적으로 성장하도록 운영합니다.
- 핵심요소 : 데이터 분석을 위한 실험설계, 실험 중심의 데이터 기반 문제 해결, A/B테스트와 통계 분석 및 기술적 요소(프로그래밍, SQL, 깃, BI 툴), 협업/설득 역량
위 네 가지를 통해 "데이터를 이용한 실험과 개선을 반복하는 실험/학습 중심 성장 커뮤니티"로 성장하고자 합니다. 아래의 핵심역량을 기반으로 데이터를 이용한 문제해결 경험을 누적하는 것이 학습의 목표입니다.
<2020 데잇걸즈 서류접수> https://forms.gle/ZoUSGtpebUTbHeRP7