데잇걸즈는 왜 데이터 분석 역량에 집중할까요
실무의 데이터 분석에서 많이 활용되고 유용한 요소 위주로 구성했습니다.
2020 데잇걸즈는 통계 기반의 데이터 분석 역량을 기반으로 데이터 분석가, 퍼포먼스 마케터, 기획자, PM, MD 등의 직무로 취업하거나 이직하시는 것을 지원합니다. 각 직무에 필요한 공통의 데이터 역량 학습을 제공하고 함께 성장하실 수 있도록 프로그램을 설계하고, 지속적으로 개선하고 있습니다. 어떤 직무를 타겟하고 준비하는지는 개인의 커리어 설계와 크게 관련이 있습니다. 데잇걸즈는 학습성장을 위한 최적의 환경을 제공합니다.
데잇걸즈 과정은 현업의 수요와 주어진 리소스를 바탕으로 가장 효과적인 학습환경을 만들기위해 노력합니다. 데이터 분석의 현업에서는 딥러닝과 같은 화려하고 최신 기술에 대한 수요도 있지만, 현실의 문제를 풀어낼 수 있는 적정 수준의 통계 기반 데이터 분석 역량에 대한 수요가 점차 커지고 있습니다. 유의미한 시도와 개선을 반복하기 위해서 실험을 잘 설계하는 것에 대한 공감이 점차 확대되는 경향도 있습니다. 현실에서는 시간과 돈을 비롯한 자원이 한정되어 있기 때문에, 적절한 수준으로 잘 풀어내는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 실험설계를 잘 해야 합니다. 최근에 실험과 개선을 반복하는 활동이 데이터 관련 업계에서 주목받는 이유이기도 합니다.
저희는 머신러닝과 딥러닝은 데이터 분석과 다른 결로 발전되고 있는 분야라고 생각합니다. 통계학적으로 접근하느냐, 공학적으로 접근하느냐에 따라 다소 다르겠지만 4개월 동안의 학습으로는 다소 부족할 것 같습니다. 현업에서 머신러닝과 딥러닝에 대해 요구하는 수준은 점차 높아지고 있으며, 단순히 라이브러리를 활용하는 정도가 아닌 보다 정교한 수준의 활용과 수학적 기반을 필요로 하는 상황입니다. 반대로 데이터 분석 역량은 사회적, 조직적 관점에서 수요가 높아지고 있습니다. 화려하고 무거운 수준의 스킬보다는 문제상황에 맞는 분석방법 선택과 데이터를 보는 관점 그리고 커뮤니케이션을 통한 의사결정 반영이 보다 중요합니다.
데잇걸즈 과정이 통계분석, A/B 테스트, 소프트스킬 워크숍/피드백 등으로 다른 과정과 다소 다르게 구성된 이유입니다. 2020 데잇걸즈 과정은 실무의 데이터 분석에서 가장 많이 활용되고 유용한 요소 위주로 학습과목을 구성했습니다. SQL, 파이썬 프로그래밍, 소프트스킬 워크숍, 통계분석, 회귀분석, 깃/깃허브가 이에 해당합니다. 4개월은 위에 제시된 것을 효과적으로 학습하고 소화하기에도 약간은 부족합니다. 전적인 몰입과 함께 성장하는 학습설계가 매우 중요합니다.
데잇걸즈 과정은 기술적 요소에만 집중하지 않습니다. 종합적 관점에서의 데이터 인재를 양성하기 위해 성장워크숍, 소프트스킬 피드백, 커리어 특강 및 팀 피드백을 제공합니다. 서로 도움을 주고받고 안전한 수준의 커뮤니케이션을 연습하는 환경을 함께 만들어갑니다. 실무에서는 협력과 설득을 기반으로 데이터를 도구로 활용해 업무를 진행합니다. 왜 분석을 해야 하는지, 어떤 분석방법을 사용해야 하는지, 어떻게 보여줘야 할지 등에 대해서 논의합니다. 일반적인 교육과정에서 고려되지 않는 부분입니다. 데이터 분석은 기술적 요소 뿐만 아니라 커뮤니케이션 능력과 같은 소프트 스킬도 필요한 비즈니스 현장의 일입니다. 이러한 상황과 맥락이 빠진 채 기술적 요소만 학습하는 것은 큰 의미가 없다고 생각합니다.
2020 데잇걸즈에서 데이터 분석 역량 성장을 함께할 구성원을 찾습니다.
- 데잇걸즈 지원마감 : 7.16(목) 자정
- 데잇걸즈 지원하기 : www.dataitgirls.org
- 데잇걸즈 노션 : https://www.notion.so/2020-b5856fb018574138924d196224f17bb4
