데분당태 챌린지 소개

💪 데분당태 챌린지를 소개합니다.

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👋 환영해요, 데이터 탐험가님!

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데이터 분석가로 당당하게 태어나는 챌린지, ​데분당태 챌린지에 참여하는 탐험가 여러분을 환영합니다! 그럼 지금부터 데이터 탐험을 시작해볼까요?

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데분당태 챌린지는 어떤 챌린지인가요?

10주라는 기간동안 우리는
데이터 분석을 탐험하면서
데이터 분석에 필요한
6가지 스킬에 대해 공부하고
데이터 취업을 위한
면접 준비포트폴리오를 만드는 법을
직접 연습해볼거에요.

그 뿐만 아니라,
매 주마다 팀원들과 함께 만들어가는
팀 미션프로젝트 미션을 수행하며
현업에서 데이터 분석이 어떻게 진행되는지를 직접 경험해볼수 있습니다.










🤝 위클리 미팅 시작 전에

info
위클리 미팅은 1.5시간 동안 진행됩니다.
화상 회의에 적합한 장소에서 미팅에 참여해주세요.
집, 공유 오피스, 개인룸, 미팅룸, 스터디룸을 추천드립니다.
주변 소음이 많은 곳은 미팅이 어려울 수 있습니다.
서로간의 원활한 소통을 위해 아래 리스트를 준비해주세요.
카메라를 켜주세요
마이크를 준비해주세요.
공부한 내용을 기록할 노트 또는 필기 앱을 준비해주세요.
노션 (Notion) 또는 메모장 (NotePad)를 추천합니다 :)









💪 이번주의 학습 목표는

info
이런 것들을 배우고 연습해요.
데분당태 챌린지를 시작하기 전 온보딩에 대해 알아봅니다.
팀 미션프로젝트 미션을 함께할 팀원들을 소개하고 알아봅니다.
데이터 분석에 필요한 기초적인 개념 용어들을 알아봅니다.
데분당태 챌린지 QnA 시간을 갖습니다.








💪 온보딩 (Onboarding)부터 시작해볼까요?

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✈️ welcome on board!
info
온보딩(Onboarding)에 오신 걸 환영해요.
그럼 데이터 탐험 탑승 준비를 시작해볼까요?








💪 왜 온보딩 (Onboarding)이 필요할까요?

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info
데분당태 챌린지의 ✈️ 온보딩 프로그램
앞으로 배울 데이터 분석 단계의 전체적인 그림을 보여줍니다.
데이터 탐험에 필요한 스킬도구들이 무엇이 있는지 알려줍니다.
필요한 도구를 설치하는 법 또는 접근하는 법을 알려줍니다.
✈️ 온보딩은 데이터 탐험가들이 데이터 탐험을 시작할 수 있도록 돕는 준비 단계입니다.
마치 게임에서 튜토리얼 (Tutorial)과 같은 단계입니다.
처음 게임을 시작할 때 캐릭터에게 ​⚔️기본 무기🏺포션을 주고 기본 조작 방법을 알려주는 것처럼, 데이터 탐험가에게도 데이터 분석에 필요한 준비물기본 도구, 그리고 설명서가 필요합니다. ✈️ 온보딩 프로그램을 잘 따라온 탐험가들은 그렇지 않은 탐험가들보다 데이터 분석을 할 때 방향을 잃지 않고 더 많은 성과를 만들어낼수 있습니다.









💪 데이터 탐험을 함께 할 멘토를 소개합니다.

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데분당태 챌린지의 멘토,
데이터 리차드를 소개합니다.

데이터 리차드 알아보기

데이터 리차드를 소개합니다.
💪 데이터 리차드와의 멘토링 후기 (링크드인)
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현재는
데이터 교육 크리에이터 at datarichard

전에는
BI 엔지니어 at Amazon
데이터 엔지니어 at Amazon
데이터 분석가 at BYU-Pathway Worldwide

받은 교육
MSBA 프로그램 at UofU (예정)
Data Science 전공 at BYU-I

데이터 리차드가 현재 하고 있는/ 했던 교육 활동
데이터 탐험가 커뮤니티, 데분당태 클럽
데이터 무료 멘토링 + 70회
데이터 멘토링 히어로즈
데이터 포트폴리오 만들기 클래스
데이터 블로그 14일 챌린지
데이터 분석가 따라하기 온라인 클래스
중앙대학교, 경기도 특강
데이터 교육 크리에이터가 된 이유는?










👥 나의 팀원은 누구?

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데이터 프로젝트를 같이 협업할 팀을 총 2으로 구성했습니다.
팀은 3명의 팀원으로 구성됩니다.
팀원들은 데분당태 챌린지 팀 미션 + 프로젝트 미션을 함께 수행합니다.
팀원들은 함께 분석 결과를 발표하고 포트폴리오와 이력서를 서로 피드백합니다
1번째 팀
팀원 -
팀 이름 -
2번째 팀
팀원 -
팀 이름 -













👨‍💻👩‍💻 데이터 탐험가들을 소개하는 시간

미니 미션 (Mini Mission)

디스코드 데분당태-베이스-캠프 채널에서 자기 소개를 남겨주세요.
탐험가의 이름을 알려주세요.
데분당태 챌린지를 신청하게 된 계기는 무엇인가요?
현재 하고 있는 일은 무엇인가요?
나의 가장 큰 장점은 무엇인가요?
나의 가장 큰 단점은 무엇인가요?
어떤 분야의 데이터 분석에 흥미가 있나요?
취미/ 좋아하는 것은 무엇인가요?
5년 뒤의 내 미래의 모습은 어떨 것 같나요?

데이터 리차드를 소개합니다.

안녕하세요. 저는 데분당태 챌린지를 만들고 있는 데이터 리차드입니다.

비전공자에서 데이터 분석가 및 엔지니어로 성장하면서 어떻게 다른 사람들이 데이터 분석에 대해 재미있게 배울수 있는 경험을 제공할수 있을까 고민하던 중 데분당태 챌린지를 만들게 되었습니다.

2년간 아마존 본사에서 핀테크 데이터 엔지니어로 일한 경험이 있습니다.
관심있는 분야는 교육, 마케팅, 고객에 관련한 데이터 분석에 흥미가 있습니다.

취미는 음악 듣기, 게임하기 그리고 글쓰기입니다. 좋아하는 것은 여행가기입니다.

5년 뒤에 저는 데이터 교육 기획자로서 여러가지 다양한 협업과 시도들을 고민하고 있을 것 같습니다. 그리고 한아이의 아빠가 되어 있을것 같아요.














🧰 챌린지 온보딩 준비물

1️⃣ 데분당태 챌린지 OVI 보기

[Objective] 챌린지의 목표는 무엇인가요?
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데분당태 챌린지의 목표(Objective)
데이터 분석을 잘하고 싶은 탐험가 여러분들에게

- 데이터 분석이란 정확히 어떤 것이고,
- 데이터 분석을 어떻게 하면 가장 잘 할수 있을지

자연스럽게 이해하고 적용할수 있도록 구체적인 방법인
프레임워크(Framework)을 제공하는 것입니다.

데이터 리차드가 현업에서 경험한 노하우와 다양한 레퍼런스들을 결합하여 만든
자기주도적 & 압축성장형 데분당태 챌린지로
여러분들은 데이터 분석의 A-Z를 모두 경험해 볼수 있습니다.

데이터 분석가로 당당하게 태어나는 챌린지라는 타이틀을 가진만큼
여러분들이 데이터 분석에서 당당해질수 있을 때까지
데이터 리차드가 함께하겠습니다.

[Vision] 챌린지의 방향은 무엇인가요?
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데분당태 챌린지의 방향(Vision)
참여한 데이터 탐험가들에게 데이터 분석의
재미가치를 알려주는 것입니다

데이터 분석을 활용하여 나만의 프로젝트를 만들고
멘토와 팀원들의 상호 피드백을 통해 지속적으로 성장하는 재미를 느낄수 있습니다.

단순히 “데이터를 공부하여 좋은 직장에 취업하자” 가 아닌
데이터를 다루는 일이 우리에게
어떤 가치를 줄수 있는지를 구체적인 설명과 사례를 통해 설명해드립니다.

데이터 분석의 진짜 재미와 가치를 알려드는 것, 그 것이 데분당태 챌린지의 방향입니다.


[Impact] 챌린지의 효과는 무엇인가요?
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데분당태 챌린지의 효과(Impact)는 아래와 같습니다.

여러분들은 데이터 분석가가 어떻게 데이터 분석을 하는지
그리고 어떤 역량과 스킬을 갖추어야 하는지에 대해 구체적으로 알수 있게 됩니다.

또한 면접 준비와 이력서 & 포트폴리오 템플릿을 사용하여
탐험가들이 효과적으로 취업을 준비할수 있도록 돕습니다.

또 데이터 커뮤니티를 통해
정보를 교환하고 공유할 기회 또한 놓치지 마세요.

취업한 후 사수나 선배가 없이 헤매는 상황이 있을때도
주체적이고 스스로 성과를 만들어낼수 있는 데이터 분석가로 성장할수 있습니다.
2️⃣ 데분당태 챌린지 탐험 도구 보기

디스코드 (Discord)
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디스코드(Discord)
음성, 비디오, 텍스트 형식의 소통을 지원하는 통합 커뮤니케이션 플랫폼입니다. 디스코드에서는 서버라는 공간에서 여러 유저가 동시에 채팅하거나 미팅에 참여할 수 있습니다. 디스코드의 다양한 기능들을 사용하면 팀원들 간의 협업 및 정보 공유가 쉬워집니다. 실제 기업들이 사용하고 있는 커뮤니티 협업툴인 슬랙과 비슷하지만 더 많은 기능들을 지원합니다.

노션 (Notion)
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노션(Notion)
텍스트 및 마크다운 형태의 문서를 생성하고 공유할 수 있는 협업 툴입니다. 노션을 사용하면 텍스트, 이미지, 테이블, 그리고 코드 등 다양한 형태의 콘텐츠를 하나의 문서에 모아서 체계적으로 관리할 수 있습니다. 노션은 또한 공개적으로 공유할 수 있는 문서와 팀 내에서만 공유 가능한 문서를 구분해서 사용할 수 있습니다.

노션을 통해 데이터 분석 업무 뿐만 아니라 프로젝트 관리 보드와 보고서/ 리포트 와 같은 결과물을 쉽고 효율적으로 제작할수 있습니다.

깃허브 (GitHub)
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깃허브(GitHub)
분산 버전 관리 시스템 깃(Git)을 사용해 개인이나 팀이 만든 프로젝트를 저장하고 공유하는 웹 호스팅 서비스입니다. 깃허브를 사용하여 자신의 코드 뿐만 아니라 다른 사람들의 코드 역시 공유하거나 저장,편집, 관리할 수 있습니다.
또한 깃허브는 오픈소스 프로젝트의 중심지로서, 수많은 오픈소스 프로젝트를 깃허브를 통해 참고할 수 있습니다.


구글 코랩 (Google Colab)
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코랩(Colaboratory)
구글에서 제공하는 클라우드 기반의 Jupyter Notebook 서비스입니다.
코랩을 사용하면 Python 과 같은 다양한 프로그래밍 언어로 소프트웨어 설치 없이 코드를 작성 할 수 있습니다. 또한, 머신러닝 등 데이터 분석 작업을 위한 GPU, TPU 등의 하드웨어 자원을 무료로 사용할 수 있습니다. 데이터 분석 작업을 할 때, 코랩을 사용하면 클라우드를 통해 더욱 빠르고 효율적으로 작업할 수 있습니다.

모드 (Mode)
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모드(Mode)
데이터 분석과 시각화를 위한 통계용 소프트웨어입니다.
Mode를 사용하면 SQL 쿼리를 작성하여 데이터를 탐색하고, 분석하고, 시각화할 수 있습니다. Mode는 사용하기 쉬우며, 데이터 분석을 쉽게 공유하고 동료들과 협업할 수 있도록 지원합니다. 또한 Mode는 탐색 기능과 쿼리 편집기, 대화형 시각화 도구를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 데이터를 빠르게 분석하고 이해할 수 있습니다.
3️⃣데분당태 클럽 입장하기

데이터 정보 & 지식 온라인 커뮤니티
데이터 공부하다가 궁금한 점이 있다면, 데이터 탐험가들의 클럽, ​데분당태 클럽에서 자유롭게 질문하고 토론해보세요.
데분당태 클럽은 데이터 현업자들을 포함한 300명의 인원들이 모여있는 디스코드 채널로서 다양한 주제의 자료들과 토론들이 벌어지는 오픈형 커뮤니티입니다.

4️⃣데분당태 챌린지의 팀 미션 & 프로젝트 미션 알아보기


팀 미션 & 프로젝트 미션
데분당태 챌린지에서 매주 토요일에 진행하는 위클리 미팅이 끝난후 매주 일요일에는 프로젝트 미션 또는 팀 미션을 부여 받아 팀원들과 함께 수행하게 됩니다. 챌린지 팀원들은 위클리 미팅에서 공부한 주제와 관련이 있는 미션을 부여받게 되는데요.

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해결해야 하는 미션
팀 미션 - 팀원들과의 소통을 통해 팀과의 협업 능력을 강화하고 문제를 해결하는 능력을 키워주는 미션
프로젝트 미션 - 이력서와 포트폴리오에 적용할 프로젝트를 단계별로 만들고 적용할수 있는 미션
팀원들은 협동하여 미션을 수행한 뒤 미션 결과물에 대한 ​피드백을 리차드 멘토로부터 받게됩니다. 피드백을 통해 잘한 부분과 보완할 부분을 파악한 뒤 필요한 부분을 강화/보완할수 있습니다. 프로젝트 미션과 팀 미션은 매주마다 각기 다른 난이도를 가지게 되는데요. 어떤 미션은 매우 간단할 것이고 어떤 미션은 꽤 복잡할수 있습니다.
1
팀 미션
프로젝트 미션
미션 피드백
2
1 주차 (챌린지 소개)
O
3
2 주차 (도메인 지식)
O
4
3 주차 (SQL)
O
5
4 주차 (프로그래밍)
O
6
5 주차 (통계)
O
7
6 주차 (시각화)
O
8
7 주차 (커뮤니케이션)
O
9
8 주차 (면접 준비)
O
O
10
9 주차 (포트폴리오)
O
11
10 주차 (챌린지 마무리)
O
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데분당태 챌린지 TWIL 노트(Today We Learned)는 데분당태 챌린지 참가자들이 일주일간 배운 것들을 정리해놓은 문서입니다.
데분당태 챌린지 참가자들은 미팅에 참석한 뒤 다음주 일요일까지 자신이 배운 것들을 정리하여 ​TWIL 노트에 기록합니다. TWIL 노트를 작성하는 것은 참가자들의 학습을 향상하고, 챌린지가 끝난 뒤에도 지속적인 성장을 유지하기 위한 것입니다. 또한, TWIL 노트는 데분당태 챌린지 참가자들의 포트폴리오에도 활용될 수 있습니다.







🥷 데이터 분석 핵심 스킬 + 커리어 스킬

앞으로 우리는 9주간 데이터 분석가가 매일 사용하게 될 6가지 스킬에 대해 배우고
6가지 스킬을 활용하여 어떻게 데이터 분석을 잘 수행할수 있을지에 대해 배우게 될 것입니다.

💪 하드 스킬 (Hard Skill)

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💪 소프트 스킬 (Soft Skill)

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💪 커리어 스킬 (Career Skill)

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🪟데이터 분석 프레임워크 (Framework)

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건물을 새로 지을 때 항상 보는 풍경이 있죠?
건축가들은 건물을 지을 때 뼈대(Framework)를 사용하여 먼저 건물의 틀을 잡습니다.
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