Data Analyst 트랙
데이터를 분석하고 인사이트를 도출하여 의사결정을 지원합니다.
WHAT WE STUDY
데이터 처리 및 분석
Python 및 SQL을 활용한
데이터 분석 및 시각화
A/B 테스트 설계 및 실행
A/B 테스트의 기본 원리와 실험
설계 방법을 이해 및 인사이트 도출
리텐션 분석 및 고객 행동 이해
고객 유지율, 이탈률 등의 지표 분석을
통한 서비스 개선 방향 제시
Data Analyst 비기너커리큘럼을 소개합니다
1주차
1
PYTHON (정제)
파이썬과 R의 차이
데이터 가져오기와 데이터 프레임
데이터의 타입이란?
2주차
1
SQL (SELECT, FROM, WHERE)?
SQL이란?
데이터를 탐색하는 방법
3주차
1
PYTHON (요약)
데이터 요약하기
데이터 그룹화하기
4주차
1
SQL (GROUP BY, HAVING, SUM/COUNT)
집계를 활용한 데이터 탐색
5~7주차
1
PYTHON (시각화)
시각화 라이브러리 소개
다양한 Plot 소개 및 실습
8주차
1
PYTHON (검증)
귀무가설과 대립가설
정규성 검증
등분산성 검증
9주차
1
SQL (JOIN, UNNEST)
JOIN이란?
각 조인의 방법
빅쿼리(BigQuery)의 UNNEST
10주차
1
PYTHON (예측)
ERD를 활용한 데이터 탐색
모델 생성
11주차
1
SQL (WITH)
WITH문과 파티션
데이터 결과 검증
12~13주차
1
A/B TEST
A/B Test 소개
A/B Test 시스템 구성 이해
A/B Test 통계 이해
A/B Test 분석
A/B Test 시각화
14주차
1
리텐션(RETENTION) 분석
리텐션 분석 소개
코호트(Cohort) 분석
실제 데이터를 통한 분석
사용하는 기술스택
함께 할 멤버들
REGULAR
이상화
REGULAR
임성묵
REGULAR
윤영현
REGULAR
심태윤
REGULAR
백재현
REGULAR
김창윤
REGULAR
한산희
REGULAR
윤여록
REGULAR
고도형
REGULAR
이상민