데이터넥스트레벨 챌린지 1기 회고 - 데이터 문해력
데이터 분석 능력 업그레이드 하는 독서 챌린지
안녕하세요 데이터리안의 보민입니다.
지난 10월 데이터리안에서 재미있는 독서 챌린지를 시작했는데요. 한 달이 지나 벌써 1기가 마무리되었습니다. 데이터 분석가로 취업 준비를 하고 계신 수강생분들은 물론이고 기획자, 마케터, 오퍼레이션 직무 등 여러 직무에서 실무를 하고 계신 분들과 데이터 분석 능력을 업그레이드할 수 있는 현업 데이터 분석가의 추천 도서를 함께 읽어보았는데요.
챌린지를 통해 발견한 다양한 인사이트들을 저만 알고 있기가 너무 아까워서 많은 분과 함께 공유하고 싶은 마음에 1기 챌린지 회고 글을 써보았습니다.
이 글은 이런 분들께 도움이 될 거예요.
데이터 분석 능력을 기르기 위해 현업 데이터 분석가가 추천하는 도서가 무엇인지 궁금하신 분
챌린지 선정 도서을 읽으면 어떤 것들을 얻어갈 수 있는지 궁금하신 분
챌린지에 참여하지 못했는데, 다른 참가자들의 인사이트를 엿보고 싶은 분
#데이터넥스트레벨챌린지가 어떤 챌린지 인지, 챌린지 참가자분들과 어떤 의미 있는 이야기들을 나누었는지 궁금하시다면 이 글을 끝까지 읽어보세요.
데이터 분석 능력을 업그레이드 하는 독서 챌린지
데이터 분석 능력을 키운다는 말에는 두가지 의미가 들어있습니다.
데이터를 추출하고 가공하기 위한 스킬(SQL, GA4)을 활용할 줄 아는 능력, 하드 스킬을 키우는 것
추출하고 가공한 데이터를 정확하게 분석하고 잘 활용하기 위한 능력, 소프트 스킬을 키우는 것
데이터리안의 SQL, GA4 데이터 분석 캠프에서는 두 가지 역랑 모두를 기를 수 있도록 가장 실무에 가까운 커리큘럼을 제공하고 있는데요. 수강생분들과 인터뷰하면서 이야기를 나눠보니 SQL, GA4 캠프를 수강 완료한 이후에도 계속해서 성장하고 싶은 열정을 가진 수강생분들이 많으시더라고요.
이렇게 열정 가득한 수강생분들을 어떻게 하면 더 잘 성장하게끔 도울 수 있을까 고민하다가 한 달 동안 한 권의 추천 도서를 함께 읽어보면서 인사이트를 나누는 ‘데이터넥스트레벨챌린지(일명, 데벨챌)’를 기획하게 되었습니다.
이 글에서 미처 소개하지 못한 챌린지 미션 글들이 궁금하시다면!
인스타그램, 구글, 네이버에 ‘데이터넥스트레벨챌린지’, ‘데벨챌’을 검색해 보시면 수강생분들이 올려주신 미션 글들을 한 번에 확인해 볼 수 있습니다.
10월의 챌린지 도서
10월 챌린지에서 함께 읽어볼 도서로 ‘빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력’을 선정해 보았습니다.
이 책에서는 데이터라는 ‘도구’를 이용해서 성과를 내기 위해 꼭 알아야 하는 데이터 활용 방식을 소개합니다. 진짜 중요한 문제를 풀기 위해서는 어떤 부분을 고민해 봐야 하는지, 데이터 분석을 할 때 자주 하는 실수, 빠지기 쉬운 딜레마 등을 구체적인 예를 들어 설명해 주고 있습니다.
데이터 분석 프로젝트로 포트폴리오를 만들고 계시거나, 실무에서 데이터를 활용해 성과를 내고 싶은 분이라면 누구든 이 책을 재밌게 읽을 수 있을 거예요.
p29. 이 책에서 전하고자 하는 메시지
“데이터 분석 자체가 목적이 되기 십상이다.”
이것은 필자가 절실히 느끼는 부분입니다. 데이터와 데이터 분석은 목적을 달성하기 위한 도구에 지나지 않습니다. 어디까지나 하고 싶은 말과 해결하고 싶은 것이 있기 때문에 이러한 목적에 대한 인프라나 도구로서 데이터를 활용하는 것입니다. 인프라와 도구가 단독으로 일을 성사시킬 수는 없습니다.
독자 여러분에게 ‘기존의 데이터 독해법, 분석법(데이터 중심 접근)’에 대한 기술이나 고난도의 방법론이 아니라 자신의 목적과 문제를 올바른 데이터로 적절히 활용해서 가치 있는 결과물을 낼 수 있도록 하는 사고방식과 기술을 소개하고자 합니다.
넥스트 레벨 챌린저들의 인사이트 엿보기
1주차 미션
구다혜님 데이터 분석가
(SQL 데이터 분석 캠프 | 실전반 15기)
책에서 말한 '이 데이터를 적당히 건드리다 보면 뭔가 유용한 정보가 나오겠지.' 라고 생각하는 사람이 나였다. 왜 이 데이터를 분석하는 건지에 대한 목적이 있는 것이 아닌 "분석"만이 목적이었던 것이다.
1장에서 내가 데이터 분석에 대해 뭘 잘못 접근하고 있는지를 알 수 있었다. 2장에서는 다양한 사례를 통해 문제 정의를 하는 법과 이미 정의한 문제에 적합한 데이터와 지표를 사용하는 법을 배웠다. 다양한 사례를 직접 생각해보고 저자가 제시한 개선방안과 비교해 보면서 정말 많은 훈련을 해야 데이터 문해력을 키울 수 있겠구나하는 생각을 했다.
첫 장부터 저자에게 너무 팩트로 뚜들겨 맞았지만 (챌린지) 첫 번째 도서로 적절한 선정이었다고 생각한다. 꼭 데이터를 활용하는 문제뿐만 아니라, 다양한 문제를 풀어나가는 데에 도움이 많이 될 것 같다. 다음 장도 꾸준히 읽어야겠다는 다짐을 하게 됐다.
김예진님 웹 플랫폼 서비스 서비스 운영 & CX
(SQL 데이터 분석 캠프 | 입문반 21기)
1장에서 데이터 활용에 필요한 3가지 상자라는 표가 나오는데요.
생각하고(분석 전에 문제 및 목적을 정의하고 가설을 구축)
작업하고(분석을 위한 기술과 지식)
생각한다(분석 결과에 대한 해석 및 스토리 구축)
1, 3단계에 해당하는 "생각"보다는 책에서의 배드 케이스 설명처럼 '냅다 일단 접근성이 확보된 눈앞에 있는 데이터들을 보는 것에서 시작'하는 경향이 있었어요. 우연히 찾은 데이터 + 우연히 데이터에서 발견한 정보에만 의존하는 일들이 꽤 생각납니다.
그렇다보니 크게 튀는 날짜나 크게 튀는 이벤트가 아니고서야 분석을 받고도 유용하게 사용하지 못하는 경우도 생기고(애초에 분석의 목적이 분명하지 않은 경우), 인사이트를 얻지 못하는 일(애초에 해결할 문제의 정의가 분명하지 않은 경우)도 있었거든요.
이번에 <데이터 문해력>을 읽고 나니 분석을 필요로 하는 실무자로서 이 부분을 고민했다면 더 좋은 분석을 할 수 있었을 것 같고, 분석을 직접 하지 않고 결과를 받더라도 이를 이용하여 더 좋은 퀄리티의 결정을 내릴 수 있었으리라 생각해요. 뜨끔 하는 파트가 1, 2장 모두 제법 많았습니다.
하지만 이번 기회에 크게 배운 점이 많으니, 이 부분은 업무에도 적용해서 더 좋은 분석 할 수 있도록 개선해보도록 하겠습니다! 새삼, 좋은 동료들과 일하고 있다는 생각도 크게 하게 되었어요. (오퍼레이션 하는 동료(저)가 안 챙긴 디테일과 방향은 분석가 동료들이 챙겨주고 계셨구나하는 생각에 더 잘 협업할 수 있는 동료가 되고싶은 마음도 크게 들었습니다. 히히. 우리 분석가님들 최고!)
보민’s Comment
저는 이 두 챕터를 읽으면서 가장 강렬하게 남아있는 문장이 두 개가 있는데요. ‘데이터 먼저 보지 마라, 데이터 안에 정답은 없다.’, ‘가장 먼저 해야 하는 작업은 ‘목적과 문제에 대한 정의다.’ 라는 문장이었어요.
데이터 분석가로 일을 할 때는 요청을 받아서 데이터를 뽑아드리거나 분석을 해드리는 경우도 많은데요. 분석 요청을 받을 때 요청자분이 생각하는 분석 목적과 문제에 대한 정의를 명확하게 파악하지 않으면 엉뚱한 분석을 하게 되는 경우가 있더라고요. 그런데 또 반대로 분석을 요청하는 입장에서 예진님께서 이 챕터를 읽고 느낀 점을 써주신 걸 보니까 흥미롭더라고요. 예진님의 인사이트가 궁금하신 분들은 블로그를 한 번 방문해 보세요!
2주차 미션
박은비님 마케터
(SQL 데이터 분석 캠프 | 패키지 13기)
"데이터란 숫자의 크고 작음을 나타내는 것이지 그 값에 대한 평가를 단독으로 내릴 수는 없습니다. 비교 대상이 있어야 비로소 값에 대한 평가가 가능해집니다."
명언으로 시작하는 3장. 당연한 말이지만 정말 자주 놓치는 부분이다 (SQL 쿼리 작성할 때
row_number에 over(partition by [컬럼] order by [컬럼]) 붙이는 걸 빼먹는 실수를 맨날 하는 것처럼).
당연히 넘버링을 하려면 정렬기준이 필요하고 또 당연히 데이터를 평가하려면 비교 대상이 필요하다. 그리고 그 전에, 데이터를 수집하고 분석하기 전에는 데이터에 사로잡히지 않고 어떤 것을 어떻게 말할지를 생각해야 한다. 이 단계에서 내게 가장 어려웠던 부분은 필자가 주의하라 한 이 부분이다.
결론을 심정적으로 정해놓고 데이터로 평가하려다 보면, 그 결론과 다른 결과가 나올 경우 결론 자체를 바꿔야 할 수도 있습니다. 만일 데이터를 결론에 억지로 짜 맞추게 되면 본말전도이기 때문에 더더욱 주의가 필요합니다.
멋진 결론을 생각해놓고 그 결론에 휘둘리지 않아야 한다니 어렵다 어려워.
이은혜님
(SQL 데이터 분석 캠프 | 패키지 22기)
평가를 객관적으로 만드는 것은 바로 '다른 것과의 비교'입니다.
책에 나온 지식 또는 사례를 실생활, 업무에서 직접 찾아본 경험:
내집마련을 하기 위해 서울과 경기도 지역의 아파트를 찾아보았다. 처음에는 그냥 아는 동네 아파트 가격만 봤더니, 이 가격이 아파트 자체의 가치에 비해 비싼 건지 싼 건지 전혀 알 수 없었다. 부동산 강의를 들어보니, 강사가 부동산을 살 때는 '비교평가'를 통해 그 부동산의 가치를 비로소 평가할 수 있다고 했다. 그래서 나는 서울 강동구, 서울 송파구, 경기도 분당구의 아파트를 비교평가했다.
셋 다 비슷한 입지가치의 아파트였는데 어느 순간 서울 송파구의 아파트 가격이 급격하게 떨어졌다. 비슷한 입지가치의 부동산을 지역별로 비교평가하여 입지 대비 가격이 싼 아파트를 골라낼 수 있었다.
이주은님 스페인 해외취업 그로스 마케터
(SQL 데이터 분석 캠프 | 패키지 10기)
저는 마케터로 일하고 있는데요. 업무를 하다가 데이터를 비교해서 보면 좋겠다는 피드백을 상사에게 받은 적이 있어요. 그런데 막상 데이터를 비교해서 보려니까, 데이터 베이스에 너무 많은 데이터가 들어있더라고요.
비교를 하려면 그 많은 데이터들 중에서 제가 중요하다고 생각하는 걸 골라낼 수 있어야 하잖아요. 또 어떤 데이터를 볼지, 어떤 지표를 비교할지 골랐다면 데이터를 비교하는 기간을 얼마나 길게 또는 짧게 잡아서 확인할 것인지, 특정 이벤트를 기준으로 비교할 것인지도 기준을 세워야 하는데 실무에서는 이 부분이 참 어려운 것 같아요.
보민’s Comment
챕터 1, 2에서 분석하기 전에 어떤 것들을 고려해야 하는지 이야기를 해봤다면 챕터 3에서는 실제로 분석해보고 결과를 볼 때 어떤 것들을 주의해야 하는지 이야기를 해주고 있는데요. 저자는 데이터 분석을 통해 사실 및 결과를 알아내는 것과 그것을 평가하는 것은 다른 것이라고 말합니다.
데이터로 확인한 사실과 결과를 단순히 그래프와 표로 나타내는 것과, 이 데이터를 통해 구체적으로 어떤 행동을 할 수 있는지, 어떤 판단을 내릴 수 있는지 아는 것은 전혀 다르고, 우리는 데이터를 가지고 행동하고 판단을 내릴 수 있어야 한다는 건데요. 그렇게 하기 위해서는 데이터를 어떻게 봐야 하는지 챕터 3에서 설명이 자세히 나와 있었습니다.
은혜님께서 실생활 예시를 잘 찾아주셔서 재미있게 읽었는데요. 회고 모임에 참여하신 주은님꼐서는 이런 내용을 실무에 적용할 때는 어려운 점이 있다는 것을 공유해 주셨어요. 공감되는 부분이 많아서 고개를 끄덕이며 이야기를 듣게 되었습니다.
3주차 미션
안혜연님 기획자
(SQL 데이터 분석 캠프 | 실전반 9기)
이 책을 읽으면서, 한 챕터씩 지날 때마다 내가 고민하고 있었던 많은 부분들이 많은 사람들이 같이 고민하고 헤매고 있는 지점이구나, 나만 못 하는 것이 아니구나 라는 위로 아닌 위로를 받았다. 그리고 어떻게 생각하면 될지 가이드라인을 확실하게 배울 수 있었다.
마지막 5강의 제목이 “통계를 공부하지 않아서 나는 분석을 못하는건가?” 라는 생각을 가지고 있던 나에게 “아니!”라고 외쳐주는 제목이었고 내용이었다. 알고리즘, 머신러닝, 통계분석론 등 데이터 분석을 잘하기 위해서 많은 것들을 공부해야겠다는 생각을 항상 기저에 가지고 있었고 그 부담감 때문에 오히려 공부를 안 하는 그런 상황이었다.
회사에서도 데이터 정리만 하고 해석 및 결론은 윗 사람에게 맡기고, 나는 아직 할 줄 아는 게 없다고 생각해왔었는데, 타이밍도 기가 막히게 이 책의 챌린지가 끝나고 딱 돌아오는 주 부터 분석업무가 하나 떨어졌다. 업무를 진행하면서 책을 읽으면서 배운 생각의 흐름을 그.대.로 적용해볼 예정이다.
김예진님 웹 플랫폼 서비스 서비스 운영 & CX
(SQL 데이터 분석 캠프 | 입문반 21기)
저는 운영팀에서 근무를 하고 있습니다. 챕터 5를 읽으면서 뼈를 맞은 것 같았어요. 개발자 분들이나 분석가 분들과 이야기를 할 때, ‘너무 솔루션 스페이스에 가 계신 것 같다. 문제로 다시 돌아와보자.’는 이야기를 듣는 경우가 종종 있었거든요.
챕터 5에서 저자가 ‘느닷없이 해결책을 내려고 달려들고 있지 않습니까?’라고 이야기를 하는데요. 제가 이런 식으로 데이터를 보는 경우가 많은 것 같아요. 3주차 미션 글 쓸때도 업무할 때 제 모습을 이야기하는 것 같아서 찔렸다고 썼던 것이 기억납니다.
보민’s Comment
챌린지 마지막 주차에는 챕터 4, 5를 함께 읽어보았습니다. 챕터 4에서는 분석 결과가 나왔을 때 그것을 가지고 제대로 해석해서 정확한 해결책을 찾아내기 위해서 어떤 고민들을 해봐야 하는지 알려주고 있어요.
예를 들어, 챕터 3에서는 매출이 상승하고 있는지 하락하고 있는지 파악하기 위해서는 이번 달 매출 데이터만 확인해서는 안 되고, 지난달과 비교를 하거나 작년과 비교를 하는 등의 작업을 해야 한다고 이야기했었는데요.
챕터 4에서는 매출이 상승하고 있거나 하락하고 있는 상태를 파악하는 것에서 한발 더 나아가 그래서 매출이 대체 왜 떨어졌는지, 매출을 올리려면 어떻게 해야 하는지 생각해 내는 방법에 대해서, 그 원인과 해결 방법에 대해 고민할 때 꼭 생각해 봐야 하는 것들에 대해 알려줍니다. 복잡하고 어려운 통계 기법, 머신러닝 기법이 아니라 산포도, 상관계수 등 간단한 방법들을 통해서도 원인을 파악해볼 수 있다는 것도 알기 쉽게 설명해주는 파트였어요.
챕터 5는 혜연님과 예진님께서 이야기해 주신 것처럼 평소 업무할 때 습관을 돌아보며 반성하고 위로받을 수 있는 챕터였습니다. 저도 ‘방법맨이 되지 말라’는 저자의 말이 오래도록 생각이 날 것 같아요.
#데벨챌 1기 참가자 회고
이주은님 그로스 마케터
(SQL 데이터 분석 캠프 | 패키지 10기)
“일단 이 책을 끝까지 읽어냈다는 게 너무 뿌듯하고요(웃음). 데이터 분석가 취업/이직 준비하시는 분들, 데이터를 사용해서 오퍼레이션을 하시는 분들, 저처럼 마케팅하시는 분들을 같은 책을 읽으며 간접적으로라도 만날 수 있다는 점도 좋았습니다.
이렇게 소규모로 데이터 공부하는 사람들끼리 좀 더 소소한 이야기를 나누는 시간이 자주 있어도 좋을 것 같아요. 2기 때도 꼭 참여하겠습니다!”
김예진님 웹 플랫폼 서비스 서비스 운영 & CX
(SQL 데이터 분석 캠프 | 입문반 21기)
“챌린지 미션 안내 글에 ‘내 앞에 인증을 올린 챌린지 참가자들의 SNS에 들어가서 좋아요 또는 댓글을 3번 이상 남겨주세요.’라는 내용이 있어서 미션 글을 올려주신 분들의 글을 좀 읽어봤었는데요. 랜덤으로 골랐던 글 중에 오늘 회고 모임에서 함께 이야기 나눈 보나(이주은)님의 글도 있었어요. 스페인에서 일을 하고 계신다고 해서 너무 인상 깊었는데 회고 모임에서 만나게 되어 너무 신기했고요. 챌린지를 하면서 다른 분들이 책을 읽으면서 어떤 것들을 느꼈는지 볼 수 있으니까 다 같이 책을 읽는다는 느낌이 들었습니다. 랜덤으로 읽었던 글 중에서 저랑 비슷하게 생각을 써놓은 분들도 꽤 있어서 신기했고요. 챌린지 너무 좋아서 다음에 또 같이 하고 싶다는 생각을 많이 했어요.”
구다혜님 데이터 분석가
(SQL 데이터 분석 캠프 | 실전반 15기)
“5장까지 읽으면서 너무 뼈를 많이 맞아서 어제 책을 끝까지 읽었는데요. 다들 말씀하신 것처럼 책에 있는 내용을 제 것으로 만드는 데에는 정말 시간이 오래 걸릴 것 같더라고요. 책에서 예시 들어준 것들을 직접 생각해 보는 시간을 계속 가졌는데 그래도 생각보다 어려웠었어요. 저도 데이터부터 쳐다본 다음에 이거 뭔가 이상해 보여 그럼 정답은 저거라고 정해놓고 분석해 보자, 이런 식으로 분석했었거든요. 그런데 이번 기회에 다양한 분야에 계신 분들의 이야기를 들을 수 있어서 너무 좋았고요. 오늘은 마이크를 켜고 참여하지 못해서 너무 아쉽습니다. 다음에는 꼭 마이크로 직접 얘기하면서 이야기해 볼 수 있도록 할게요!”
김건영님
(GA4 데이터 분석 캠프 10기)
“이 책을 읽기 전에 프로젝트를 할 때는 데이터를 먼저 확인해 본 후에 뭐가 문제일까를 생각했었어요. 그래서 프로젝트가 엉망이었는데요(웃음).
이 책을 읽으니까 뭐가 중요한지는 어느 정도 알겠더라고요. 다음에도 챌린지를 참여해 보고 싶은데요. 그때는 취업해서 책에서 알게 된 것들을 실무에서 직접 적용해 보면서 좀 더 발전하고 성장할 수 있다면 좋을 것 같아요.
신지우님 데이터 분석가
(SQL 데이터 분석 캠프 | 입문반 21기)
“저는 사실 이 책을 전에도 한 번 읽으려고 시도는 했었는데요. 책을 다 읽지는 못했었어요. 이번에 챌린지를 계기로 책을 다 읽을 수 있어서 너무 좋았고요.
책에서 설명해 주는 데이터 분석 프로세스를 업무에도 적용해 보고 나중에 포트폴리오를 쓸 때에도 적용해 보려고 합니다. 다음에 이런 챌린지가 있으면 또 참여해 보고 싶어요. “
정찬님
(SQL 데이터 분석 캠프 | 실전반 15기)
“데이터 분석에 도메인 지식이 필요하다, 중요하다는 이야기를 정말 많이 들었는데요. 저는 도메인 지식이 조금 부족하다는 생각이 많이 들었어요. 그래서 SQL 데이터 분석 캠프 수강하면서 만났던 분들과 스터디를 계속해 왔었거든요. 그런데 얼마 전에 그 스터디가 사정에 의해 해체가 되었어요.
아쉬워하던 차에 마침 챌린지라는 좋은 기회가 생겨서 책 함께 읽으면서 인사이트 나눌 수 있어 너무 좋았습니다.”
조승연님
(SQL 데이터 분석 캠프 | 패키지 19기)
“데이터 문해력 책에 나온 예시들처럼 문제를 설정하고 원인을 찾고 데이터를 분석하는 프로세스를 거치는 게 중요한 것 같은데요. 저는 항상 문제를 설정하고 바로 해결 방안을 찾으려고 하는 경향이 있더라고요. 이번에 프로젝트를 진행하면서도 그렇게 한다는 걸 많이 느껴서 이번에 프로젝트 할 때는 항상 원인을 먼저 생각해 보려고 노력하고 있습니다. 아직 노력하고 있지만 체화되지는 않은 것 같아서 이 부분을 항상 유념하면서 분석해야 할 것 같아요.”
김정현님
(SQL 데이터 분석 캠프 | 패키지 21기)
“이번에 챌린지 그리고 회고 모임까지 참여하면서 혼자 읽을 때는 몰랐던 내용들을 많이 알게 된 것 같습니다.
예를 들면 저는 책을 읽을 때 ‘아, 데이터를 볼 때는 다른 것과 비교해서 보는 게 중요하구나’라고만 생각하고 넘어갔었는데요. 오늘 실무 하시는 분들의 이야기를 듣고 실제 업무를 할 때는 비교할 매트릭을 어떤 기준으로 설정해야 하는지 정하는 게 어렵다는 걸 알게 되었어요. 혼자 읽을 때는 몰랐을 부분이었던 것 같아요.
이런 이야기를 들을 기회를 만들어주셔서 감사합니다. 저도 다음에 기회가 되면 2기도 참여해 보도록 하겠습니다.”
연제호님 데이터 분석가
(SQL 데이터 분석 캠프 | 패키지 4기)
“저도 이 책을 두 번째 읽었는데요. 두 번을 읽어도 역시 뼈 맞는 부분은 똑같이 맞았고요. 아무래도 데이터를 무작정 들여다보면 뭔가 나올 거라는 생각이 좀 있어서 그냥 데이터를 다 들여다보고 그랬었는데, 책을 다시 읽으면서 목적을 설정하는 게 정말 중요하다는 걸 다시 한번 배웠습니다. 다른 분들이 올려주신 글들을 읽으면서 다른 분들이 생각하는 것들을 보고 배울 수 있었던 것 같아요. 뜻깊은 시간이었습니다.”
이종서님
(SQL 데이터 분석 캠프 | 실전반 20기)
“챌린지 도서를 읽으며 지금까지 진행했던 프로젝트나 데이터를 보는 사고방식을 성찰해 볼 수 있었습니다.
특히 문제를 설정하고 원인을 찾고 데이터를 분석하는 프로세스에 대해 생각해 볼 수 있는 좋은 기회였던 것 같아요. 챌린지 덕분에 책을 꾸준히 읽으면서 나름 얻는 것도 많았고, 재미도 느껴서 앞으로 이런 기회가 있으면 또 참여하고 싶습니다.”
챌린지 기획자 회고
챌린지라는 형태로 수강생분들과 무언가를 함께 해보는 것도 처음이고, 모임 형태로 다수의 수강생분들과 함께 만나는 자리를 가진 것도 처음이었는데요. 수강생분들의 얼굴을 보면서 면대면으로 이야기를 나눌 수 있다는 게 개인적으로는 정말 뜻깊은 경험이었습니다.
제가 챌린지를 기획하긴 했지만 이렇게까지 많은 분들이 챌린지에 관심을 가져주시고 실제로 이렇게 적극적으로 참여해 주실 줄은 몰랐거든요. 이 챌린지를 멋지게 완성시켜주신 건 여러분들의 열정이 아니었을까 싶습니다. 열정적으로 챌린지 참여해 주신 모든 분들께 감사드려요.
더 유익하고 재미있는 데이터넥스트레벨챌린지 2기 후기로 다시 돌아오겠습니다! 다음 회고 글도 기대해 주세요.
이렇게 유익한 챌린지까지 함께할 수 있는 데이터리안 데이터 분석 캠프!
쉽고 재미있게, 실무에서 바로 사용할 수 있는 SQL 스킬을 8주 만에 마스터하고 데이터 분석 프로젝트까지 만들어보세요.
현업 데이터 분석가에게 직접 프로젝트 피드백 받을 수 있어요.
▼ SQL 데이터 분석 캠프 구경하기
