클래스 소개

데이터로 나의 주장을 논리적으로 설득해 보신 적 있으신가요?

안녕하세요 데이터 분석가에 이어 게임 업계 PM으로 커리어를 쌓고 있는 치오니입니다.

상상해 보셨나요? 멋진 아이디어, 반박할 수 없는 논리, 타당한 데이터, 고개를 끄덕이는 사람들.

어렵지 않습니다. 데이터 관련 전공자가 아니어도 여러분도 하실 수 있습니다. 데이터로 말하기 위해 필요한 건 수학이나 코딩이 아닙니다. 이번 클래스에서 여러분만이 낼 수 있는 직관을 떠올리고, 데이터로 이를 지지하는 연습을 가져볼 거예요.

좋은 논리, 적절한 데이터를 준비하는 능력이 바로 회사에서 필요로 하는 데이터 리터러시 능력입니다.

저와 함께 데이터 리터러시 능력을 키워 실무에 바로 적용해 보고, 회사에 꼭 필요한 인재가 되어보세요.

데이터 툴을 알려주는 클래스가 아닙니다.

데이터 기반의 문제 해결 사고 방식이 선행되어야 합니다.

데이터 리터러시 능력이 좋은 사람은 데이터 툴을 잘 다루는 사람일까요?

아닙니다. 데이터 리터러시 능력이 없으면 데이터 툴을 잘 사용해도 빈 깡통일 뿐입니다. 데이터 툴은 우리가 원하는 데이터를 분석하기 위한 수단일 뿐입니다.

여러분은 데이터가 왜 필요한가요?

문제를 인지하고, 해결을 위한 직관을 떠올려 보고, 근거를 위해 데이터를 준비하고 검증하기까지, 모두 데이터 리터러시의 발휘되는 단계입니다. 이번 클래스에서 데이터 리터러시 4단계 중 2번째와 3번째 단계를 자세히 배워보겠습니다.

단계별로 배우는 데이터 리터러시

데이터 리터러시 능력을 키우기 위해 좋은 직관을 키우는 방법, 논리적인 문장 구성을 통해 적절한 데이터를 준비하는 방법을 차근차근 배울 수 있습니다. 실제 업무에서 데이터 리터러시 단계가 어떻게 쓰이는지 적용해 보며, 여러분의 실무에 바로 적용할 수 있도록 도와드릴게요.

수강 효과

• 데이터 기반으로 의사 결정할 수 있습니다.

• 결론을 논리적으로 구성하고 스스로 검증할 수 있습니다.

• 데이터를 용도에 맞는 정보로 만들어 활용할 수 있습니다.

  
  

추천 대상

• 아이디어를 제안하고 누군가를 설득하는 업무를 하시는 분

• 논리적으로 비즈니스 커뮤니케이션을 하고자 하는 직장인

• 데이터 분석을 업무에 접목하고 싶으신 분

• 데이터를 봐야하는 관련 모든 직무자 (PM, 마케터, MD 등)

이 클래스가 특별한 이유

❶ 데이터 리터러시가 필요한 이유

데이터 리터러시가 왜 필요할까요? 여러분은 어떤 문제를 맞닥뜨렸을 때 그 문제를 해결하기 위해 어떻게 하시나요? 다양한 방법이 있겠지만 추상적으로 접근하기 보다 논리적인 직관으로 접근한다면 문제 해결이 더욱 빨라질 수 있습니다.

제가 생각하는 데이터 리터러시란 스스로 직관을 떠올리고 데이터로 이를 지지하는 능력입니다.

편의점에 초코우유보다 딸기우유가 더 잘 팔리는 이유에 대해 생각해 봅시다.

• 편의점의 주 고객은 대부분 초등학생이다.

• 고객의 신체 조건을 고려했을 때 진열대 3층의 초코우유는 접근성이 낮다.

• 그래서 고객은 3층의 상품을 구매하지 않았을 것이다.

• 그래서 진열대 2층의 딸기우유가 더 많이 팔린 이유는 상품의 배치가 원인이다.

• 그래서 딸기 우유와 초코우유의 배치를 바꾸면 문제가 해결될 것이다.

위의 순서대로 문제 해결을 위한 직관들을 떠올려 볼 수 있습니다. 그다음에는 직관을 지지하기 위한 데이터를 떠올려 볼 수 있습니다. 진열대 층별 평균 판매량 데이터를 통해 실제로 상품의 배치가 원인일지 알아볼 수 있습니다.

(*위 예시에 대한 자세한 내용은 클래스 Chapter 1에서 보실 수 있습니다.)

데이터 리터러시는 연습을 통해서만 능숙해질 수 있습니다. 클래스에서는 4단계로 데이터 리터러시의 과정을 정의하고, 각 단계를 잘 하기 위한 이론적인 개념과 실무적인 노하우를 동시에 알려드립니다.

❷ 실무에 적용해 보는 데이터 기반의 문제 해결 방식

단순히 이론적인 측면에서만 강의가 진행되지 않습니다. 다양한 데이터와 과제들을 준비해 놓았습니다.

23년 4월에 발표한 T*sla Master Plan Part 3 자료를 보며 실제로 회사에서는 데이터 기반의 문제 해결을 어떤 단계로 진행하고 있는지 보여드립니다.

이론으로 배운 개념들과 연습 방법들을 데이터에 적용하는 실습을 통해, 수강생 여러분들의 실무에도 클래스의 내용을 적용할 수 있습니다.

❸[Bonus] 데이터 분석가의 커리어 패스

저는 데이터 분석가 출신으로 현재는 게임 회사에서 PM으로 근무하고 있습니다. 현재 데이터 분석가이거나 데이터 관련 업무 지망생분들은 추후 커리어 패스에 대해 고민이 많으셨을 텐데요.

두 분야의 커리어를 모두 경험한 제가 생각하는 데이터 분석가의 업무와 PM의 업무가 어떻게 다른지 설명드리고, 제가 PM으로 결정한 이유에 대해 설명드립니다.

저의 경험을 참고하여 여러분도 자신의 커리어 패스를 설계해 보세요!