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월급쟁이
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데이터 분석가

저작도구: Kakao Brunch

최종 피드 수집: 2026-03-07 13:15

전체 (21)

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프롤로그: AI로 인해 일하는 방식이 바뀌었다 - 하지만 빨라졌을 뿐, 달라지지 않았다

우리는 이미 늦었다 어느 날 문득 깨달았다. 내가 일하는 방식이 10년 전과 거의 같다는 것을. 회의에 들어가고, 메모를 하고, 정리해서 공유하고, 후속 조치를 따라간다. 문서를 쓰고, 검토하고, 다시 고치고, 또 공유한다.

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사업 전략은 왜 어려운가? 현실을 알려드리겠습니다

거대 조직에서 새로운 사업 전략이 실행되기까지는 “정말 정말 정말 매우 매우” 험난한 길을 거쳐야 한다. 험난한 난이도로 치자면 어쩌면 성과를 내는 일보다 더 어렵다고 감히 말하고 싶다. 잘 짜인 로드맵과 호흡 맞는 제품팀만 있

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프러덕 감을 테스트하기 위한 인터뷰 질문리스트 - Product 관련 직무 면접 질문을 찾고 계시다면, 이 글이면 됩니다.

PM 인터뷰의 진화 2010년대, 테크 대기업과 스타트업 세계가 프러덕트의 중요성에 집중하던 그 시절, 나는 PM(프러덕트 매니저)로의 첫 경험을 시작했다. 그때의 인터뷰 프로세스를 되돌아보면, 프러덕트가 중요하다고 말하는 분위기

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퍼블리에 글을 발행하였습니다 - 장문의 글을 작성해본 후기

노하우를 정리하기까지는 꽤 오랜 시간이 걸립니다 퍼블리에 처음으로 글을 투고했습니다. 저는 “일”에 대한 고민이 깊습니다. 그리고 고민에서 끝나기보단 실행하고 성찰하고자 합니다. 성찰하는 대로 좋은 결과물만 있으면 좋겠지만 시행착

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진짜 '인사이트'란 무엇일까? - 실행 가능한 인사이트에는 어떤 조건이 갖춰져야 할까?

과거 포브스의 조사에 따르면 100개 중 74개의 회사가 “Data-driven”이 되고 싶다고 말하지만, 현실은 29개의 회사만이 실제로 분석을 실행에 옮기는데 성공했다고 한다. 여러 회사의 채용 공고만 봐도 '분석을 통한 인사

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큰 것을 꿈꾸고 일을 도모하고자 할 때 - 할 수 있는 것, 하고 싶은 것, 그리고 해야만 하는 것

가장 중요한 일이 가장 중요하지 않은 일들에 밀려나서는 안 된다 - J.W. 괴테 기업의 훌륭한 의도를 담아내 비로소 숫자를 만들어내는 제품은 그 탄생 이전 수많은 시도와 실패가 있었다. 훌륭한 의도라는 건 북극성의 존재처럼 우리

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데이터 분석의 핵심은 tool이 아닙니다 - 아무도 이야기해주지 않은 진실, 문제 해결 능력

“어떤 툴을 배워야 할까요?”라는 질문이 적합하지 않다는 말은 아닙니다. 당연히 분석을 하기에 앞서 나의 목적에 맞는 도구가 무엇일지 고민하는 과정에서 생긴 의문이고, 쓸 수 있는 툴이 널리고 널린 요즘에는 누구나 궁금해하는 부분

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데이터 관련 직군을 정리해보자 - + 꼭 컴공, 통계학 전공이어야 하나요?

이전 글에서도 이야기했듯이 데이터를 다루는 직군은 과거에도 존재했었습니다. 단지, 불리는 이름이 조금씩 달랐고 활용하는 툴이 요즘처럼 다양하진 않았을 뿐입니다. 데이터를 "다루는" 직군은 크게 두 가지로 나눌 수 있겠습니다. (요

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데이터 분석, 그 시작 - 우대 역량을 넘어 필수 역량이 될 직무

새로운 분야를 학습할 때 우리는 머릿속으로 계획표를 짜게 됩니다. 잘 알고 있는 영역이라면 계획표 세우기가 수월하지만, 사전 지식이 없는 생소한 영역은 어디서부터 시작해야 할지, 무엇부터 시작해야 할지 막막합니다. 특히나 전문 용

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안녕하세요, 월급쟁이입니다. - 데이터 분석 영역이 궁금하신가요? 저의 경험을 듣고 싶으신가요?

안녕하세요, 정말 오랜만에 글을 쓰게 됩니다. 한 동안 많은 분들이 제가 쓴 글을 좋아해 주셨고, 지금도 꾸준히 읽고 공감해주심에 ‘데이터’가 이렇게나 큰 관심을 가지고 있는 영역인지 다시 한번 깨닫게 되었습니다. 그래서 이

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데이터로 본 아이돌 트렌드 - Melon 음악 차트 크롤링을 통한 분석

#R을 이용한 텍스트 분석 얼마 전 페이스북 계정을 통해 아이돌 산업을 Product Life Cycle의 개념으로 해석한 짤막한 조각글을 썼습니다. 그 글을 시작으로 음악 산업과 관련하여 수집 가능한 데이터가 있다면 제가 어떤

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악조건 속에서도 추천을 ‘잘’하고 싶다 - 카카오 뉴스 추천 AI 알고리듬과 나의 단상

카카오 정책지원파트가 발행한 ‘카카오 뉴스 추천 AI 알고리듬 ‘루빅스’의 비밀’을 읽으면서 든 생각을 적어봤습니다. 참고로 저는 추천 시스템의 '추'도 구경을 못해봤습니다. ;) 단상이라 비록 얻어가는 결과물은 없으실지라도 같이

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데이터 분석 관련 자주 하는 질문 - 데이터 분석을 배우기 전 FAQ

Data Scientist, Data Analyst와 같은 직업이 흔해지다 보니 주위에 꽤 많은 사람들이 저에게 진로 상담, 데이터 분석가로서 필요한 스킬을 물어보십니다. 진로에 대해 고민 중인 취업 준비생, 커리어 전환을 꿈꾸는

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딥러닝의 30가지 적용 사례 - 비전문가들도 이해할 수 있을 구체적 예시

*본 글은 Yaron Hadad의 블로그 'http://www.yaronhadad.com/deep-learning-most-amazing-applications/'를 동의 하에 번역하였습니다. 최근 몇 년간 딥러닝은 컴퓨터 비전

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딥러닝이 뭔가요?-1.개요 - 호기심 많은 비전문가용 설명문

사람들의 딥러닝에 대한 관심은 이전부터 많았었지만, 제가 최근 들어 발견한 흥미로운 점은 업무상 딥러닝을 구현할 일이 없는 분들도 상당히 많은 관심을 가지고 리서치를 해본다는 점입니다. 이렇게 호기심 많은 '비전문가'분들의 활동을

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데이터 분석도 결국은 기획력이다 - '손'이 먼저 나가서는 안된다

데이터를 추출하고 패턴을 파악하여 고객이 만족할만한 통찰력 있는 결과를 찾아내며 이를 실무에 적용시키는 것이 나의 일상 업무이다. 나는 남들이 말하는 데이터 사이언티스트이다. 장황하게 설명했지만 실상은 데이터 속에 파묻혀서 일을

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의심하는 습관은 필수다 - '정보의 홍수' 속 세 가지 미덕

정보화 시대에 우리가 직면하고 우리 도처에 스며 있는 위험 가운데 하나는, 지식의 양이 아무리 넘쳐나더라도 우리가 실제로 아는 것과 우리가 안다고 생각하는 것 사이의 격차는 점점 벌어지고 있다는 데 있다. Thanks for G

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정답을 모른다면 유사한 답이라도 찾자 - 기계학습의 핵심, Bias와 Variance

이전 글 'Ridge와 Lasso Regression의 쉬운 풀이'에서 우리는 Bias와 Variance를 훑어 보았습니다. 본 글은 bias와 variance의 개념을 다시 한 번 짚고 넘어가는 글입니다. 기계학습(Machine

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Ridge와 Lasso Regression의 쉬운 풀이 - 왜 linear regression 대신 Ridge,Lasso를 선택할까

오늘은 이전 글의 목차에서 다루지 못한 나머지 주제들을 다뤄보려 합니다. *이전 글 https://brunch.co.kr/@itschloe1/9 [목차] 1. Simple models for Prediction 2. Linear

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Linear Regression의 쉬운 풀이 - Ridge와 Lasso Regression을 이해하기 위한 Preview

Keywords #예측모형, #선형회귀모형, #linearregression, #costfunction, #GradientDescent, #R-squared, #AdjustedR-squared, #Python 개요 대형 슈퍼마켓

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