저는 최근에 느낀건 가설 설정에서 고민을 많이하고 분석 기획을 잘 해놀수록 시간이 단축되더라구요 문제 발견 - 가설 설정 - 어떤 데이터로 확인할지 생각 - 추출 - 가공 - 가설 확인 - 결론 이런 플로우로 업무를 하는데, 종종 문제 발견 후 가설 설정 없이 막 뽑다가는 정말 시간을 허비하게 되더라고요 혹시 꿀팁이 있다면 공유 부탁드립니다!!!

툴 공부든 데이터적 사고의 훈련이든 책을 읽든 따로 뭔가를 하시나요? 요즘은 야근에 야근이라 딴걸 더 들여다볼 시간자체가 없는데, 뒤처지는 것 같아 고민이에요

현재 업무 능력관련해서 뭔가를 더 공부해야할 것 같은 느낌인데 뭘 공부해야 할지 모르겠습니다. 학부 졸업 하자마자 취업해서 회사 다니는 도중에 지식이 부족한 것 같아서, 일반대학원 석사도 졸업했습니다. (박사 추천은 거절입니다~) 하지만 데이터 분석 분야에서 뭘 공부해야할지 방향이 안 잡힙니다. 시켜서 하는게 아니라 요즘 제 스스로가 방향을 못 잡고 있습니다. 퇴근하면 애랑 놀고 애 잘 때 바로 자버리니깐 10시 반정도에 잠이 드는데, 예전에 혼자 책 보고 공부하던 시간이 있었거든요. 그게 없다 보니깐 뭔가 허전하고 그냥 저냥 시간을 보내는 느낌입니다. 뭔가 스스로 계기를 다잡고 새로운 거, 물론 데이터 분석쪽에서, 배우고 싶긴한데 혼자 공부하는게 집중도 안 되고 뭘 해야할지 모르겠네요. 조언 부탁 드려요~

리대시 쓰시는 회사들은 어떻게 하시나요? 자체적으로 호스팅 하시나요? 대시보드로 이용했었는데 흑흑ㅠ 태블로나 power bi로 가야하는걸까요?

제가 가지고 있는 구매데이터는 한명이 여러번 온것보다는 정말 대부분의 데이터는 유저당 구매기록이 1회 많아야 2-3회정도 입니다. 2-3회를 구매한 유저의 데이터도 주기가 너무 길어서 사실상 1회성 데이터로 봐야하는 경우가 많습니다. 이런식으로 히스토리 데이터가 거의 없을때 추천하려면 어떤식으로 해보면 좋을까요..? 단순히 빈도를 계산하여 인기순으로 보는 방법밖에는 없을까요..

간단한줄 알고 있는데 벌써 삼일째 파일 여는것조차 안되네요 구조 파악도 안되고 R,Python,구글코렙,vim써도 무용지물입니다.. ㅠㅠ 기가단위의 무거운 용량의 파일 분석들 다들 어떻게 하시나요 특히 json...ㅠㅠ 고수님들 조언 부탁드립니다

데이터분석 업무 시작했던 초반에는 - 그로스해킹 - 파이썬 - sql - 머신러닝 이런 공부들을 꾸준히 했던거 같은데 최근에는 업무하면서 추가적인 공부들은 못하고 있는것 같네요 요즘 다들 어떤 공부하시나요?!?

분석/리포팅 툴로 파워BI와 테블로 둘중에 어떤것 많이 쓰시나요? 저는 개인적으로 POWER BI를 사용하는데 장점으로는 1. 전처리나 시각화 과정에서 R혹은 파이썬 코드 활용 가능 2. 파워쿼리, DAX함수를 통한 전처리 지원 3. 직관적인 GUI(기존 MS툴과 유사) 단점으로는 1. 맥 지원 안함 2. 프로 라이센스는 월 1만원 수준으로 저렴하지만 일 새로고침 주기가 8회로 한정적 (더 잦은 새로 고침을 위해서는 프리미엄 필요) 라 생각 합니다. 첨부 그림 처럼 몇년 연속 가트너 사의 리포트에 의하면 power bi가 글로벌 하게는 더 많이 사용하는 것으로 보이는데 실제 현업에서는 테블로를 더 많이 사용 하시는것같더라구요 혹시 테블로 사용하시는 분들은 POWER BI와 비교 하여 어떤 장점으로 사용 하시나요?

데이터사이언스 (AI/ML) 직군에서 8년정도 일하고 있는데.. (연구개발조직) 마케팅부문에 있는 디지털마케팅팀으로 이동을 권유하셔서요. (팀 리드) 혹시 비슷하게 직군 이동을 하신 분들 계신가요..? 마케팅 조직에서 마케터 분들만 계신 상황이라 데이터분석가는 전혀 없고.. 조금 막막해서요...; (이를 어째야할지..) 디지털마케팅팀에서는 퍼포먼스마케팅+CRM을 하고 있는데요.. 기존에도 타겟 마케팅을 위한 예측모델 개발 등은 조금 해왔는데.. 퍼포먼스 마케팅은 전혀 모르는 상황입니다ㅜ 제가 하던 업무 백그라운드로 시너지가 잘 날 수 있을지가 살짝 걱정이네요

안녕하세요. 이번에 이직을 고민하고 있는 3년차 데싸직무 종사자입니다. 아래와 같은 두 조건의 회사 중 어디를 택하실건가요? 많은 분들의 의견이 궁금합니다! (이직 시 연봉은 20퍼 이상 점프) 1. 현 직장 - 금융권, 내수회사 - 규제로 인한 플젝 제한 심함, deploy시켜본 프로젝트 현재까지 전무. 일회성 분석 많음 - 어느정도 환경마련은 돼있지만 망분리로 인한 제약 존재 - 조직이 약 2년 전에 신설돼 현재는 인원 꽤 충원됨. 경력직 다수 2. 옮길 수 있는 직장 - 유통, 글로벌리테일 - 조직이 약 1년 전에 신설돼 어느정도의 분석인프라가 확충됨(aws기반) - 데싸 인력이 아직 존재하지 않아 올해부터 경력직 채용 시작 - 가게 되면 시니어급 경력직 한 명 더 데려온 이후에 추가 채용여부 미지수

회사 대표께서 교육메일을 공유해 주셨길래, 한번 지원해 봤는데, 서류전형을 통과하고 화상면접을 ㄱ다리고 있습니다. DT스쿨의 Python 제조데이터 분석과정 인데요. 첫 사회생활 커리어가 IT여서, 기획으로 바꾼지 10년이 넘어 40대 후반임에도 이런 분야는 늘 관심이 있네요. 경영기획이나 전략기획이 또 어느정도 데이터를 분석하는 업무잖아요. 기왕 하게 되면 쫌 제대로 배워놓아 볼까 합니다. 혹시 이런 툴을 전문적으로 활용하는 직업이나 직무에 종사하시는 분들이 있을까요? 추후에 어떤 커리어를 그려나가는데 도움이 될까요?

채용 TO를 늘려달라고 할 때 보통 어떤 근거를 대고 요청하나요?

퇴사를 생각하고 있던 차에 여기 데이터분석가분께서 이직이 너무 어렵다고 말씀주셔서 여쭤봅니다 데이터 분석가 요즘 잘 안 팔리나요? 직무 특성이 아니라 그냥 전체적인 취직 시장이 그런 걸까요? 이직 준비중이시거나 최근에 하신분들 어떠신지 궁금합니다.

데이터가 빼박이면 모르겠지만 조금 애매할 때, 7대3 정도로 A방향을 가르키고 있을 때 하지만 리더의 경험이나 직감은 B방향을 가르키고 있을 때 내가 의사결정에 영향을 줄 수 있는 사람이라면 어떤 쪽에 힘을 줄 것 같으세요? 리더의 목소리가 팀에 미치는 영향력이 아주 크다고 할 때요.

안녕하세요? 저는 규모가 어느 정도 있는 스타트업에서 데이터 엔지니어로 근무하고 있는 사람입니다. 소속은 BI(Business Intelligence) 담당 조직에 있고, 실질적인 업무는 데이터 ETL(Extract, Transform, Load)과 관련된 대부분의 업무를 처리하고 있습니다. 회사에 계시는 분석가 분들이 편하게 데이터 분석하실 수 있도록 환경을 구축하거나 시스템을 운영하는 일을 혼자서 맡아하고 있어요. 최근에 저희 회사 조직 구조를 변경하려고 동료분들과 다양하게 논의 중인데 데이터 엔지니어는 어떤 역할을 해야하는가에 대한 고민이 많아지고 있습니다. 조금 찾아보니 회사마다 데이터 엔지니어에게 기대하는 요구 조건이 다르더라고요. "분석가분들은 데이터 엔지니어에게 어떤 역할을 해주길 바라시나요?" 다양한 의견 알려주시면 많은 도움이 될 것 같습니다. 간략하게 저희 회사 데이터 인프라를 정리한 그림도 첨부합니다. 답변해주실 분들께 미리 감사드립니다.