#데이터드리븐디자인씽킹 #데이터리터러시 #청년취업연계교육
안녕하세요.
비전공자를 위한 데이터 활용 전문그룹 에이블런입니다.
오늘은 에이블런과 서울산업진흥원이 함께한
청년취업사관학교 새싹(Seoul Software Academy, SeSAC) 마포 캠퍼스 1기
청년취업연계교육에 대해 소개해드리겠습니다.
이번 포스팅은 저번 글에서 이어지기 때문에
아래 글을 먼저 읽고 오시는 것을 추천드립니다!
오늘은 데이터드리븐디자인씽킹과
데이터리터러시를 통한 빅데이터분석교육에 대해 소개해드릴 텐데요.
직종과 전공을 막론하고 이제는 데이터를 활용할줄 알아야
업무를 효율적, 효과적으로 처리할 수 있는 시대가 도래했기 때문에.
수많은 기업 재직자, 학생, 예비취창업가분들이
에이블런의 데이터드리븐디자인씽킹과 데이터리터러시 교육을 선택해주고 계십니다.
이번 청년취업연계교육도 그러하고요,
(UI/UX, 데이터시각화, 엑셀VBA 등
나머지 커리큘럼에 대해서는 다음 포스팅에 이어서 소개해드릴 예정이니
많은 관심 부탁드립니다! )
데이터드리븐디자인씽킹과 데이터리터러시는
커리큘럼의 2,3,4 과정에 해당할 만큼
청년취업연계교육에서 비중있게 다루는 주제인데요,
그만큼 취업 후에 활용하기 좋다는 말이겠죠?
그렇다면, 취업후 어떤 실무에서 활용하기 좋은 걸까요?
활용하기 전과 후에 업무 효율이 얼마나 달라질까요?
아래에서 하나씩 살펴보시겠습니다!
청년취업연계교육 필수 커리큘럼,
"데이터드리븐디자인씽킹"
데이터드리븐디자인씽킹이란
데이터에 기반하여 디자인씽킹을 하는 방법론을 말합니다.
여기서 디자인씽킹이란
‘공감’을 기반으로 한 사고방식을
비즈니스에 활용하는 방법이죠.
쉽게 말해, 고객이 언제 어디서 무엇을 필요로 할지
고객의 니즈에 공감하여
제품·서비스 기획, 개발, 유통, 마케팅 등
비즈니스에 적용하는 것인데요.
이러한 디자인씽킹에 ‘데이터’를 결합한 것이
바로 데이터드리븐디자인씽킹입니다.
에이블런 데이터드리븐디자인씽킹 5단계
서울산업진흥원 청년취업사관학교 새싹 마포캠퍼스 1기 청년취업연계교육
디자인씽킹에서 단순 공감하기만 했다면
데이터드리븐디자인씽킹에서는 데이터를 통한 가설정의가 추가됩니다.
문제 정의에서도 데이터시각화를 활용하여 가설검증을 진행하죠.
아이디어 도출시 데이터시각화의 요약적 정보를 제시하니
데이터드리븐디자인씽킹은, 기존 대비 시간과 자원을 효과적으로 절감할 수 있고
정성적 공감의 한계를 정량적인 데이터가 보완해주어
근거에 기반한 똑똑한 비즈니스 의사결정이 가능합니다.
데이터에 기반한 문제해결, 즉 데이터드리븐디자인씽킹을 하기 위해서는
‘어떤 데이터를 찾을 것인가?’ 라는 자문이 필수적입니다.
그렇지 않으면 문제 해결에 유용하지 못한 데이터만 찾는 비효율이 발생하거든요.
어떤 데이터를 찾을지 설정하면 구체적인 목표를 잡을 수 있고
아래와 같은 장점을 얻습니다.
1.가장 중요한 질문에 대한 답을 찾을 수 있다. 2.지금 잘 하는지 판단할 수 있다. 3.목표에 집중할 수 있다 4.조직원이 일하는 방향과 기준을 통일할 수 있다
에이블런 데이터기반디자인씽킹의 장점 4가지
|
즉, 실무에서 데이터기반디자인씽킹을 활용함으로서
업무 목표를 정확히 하고
현재 업무를 잘 하고 있는지 판단할 수 있으며
조직원과 협업 시에도 기준을 통일할 수 있게 됩니다.
청년취업사관학교 새싹 마포캠퍼스 1기와 같은
청년취업연계교육에서 데이터기반디자인씽킹이 필수적인 이유이죠.
그렇다면 데이터리터러시는 어떨까요?
청년취업연계교육 필수 커리큘럼,
"데이터리터러시"
데이터리터러시란 데이터를 읽는 것을 넘어
해석하고, 통계를 분석적으로 고려,
의사결정의 근거로 사용할 줄 아는 능력입니다.
위 그래프에서 알 수 있듯,
조직의 디지털 혁신을 방해하는 가장 큰 장애물 중 하나가
바로 데이터리터러시 부족이라고 합니다.
시간이 지날수록, 조직의 규모가 커질수록
사내외 데이터의 양은 기하급수적으로 불어납니다.
데이터리터러시 역량이 부족한 조직은
방대한 데이터를 보관하는 것에만 그치고
그를 활용, 재생산, 인사이트 도출에 쓰는 데에 어려움을 겪죠.
조직의 디지털혁신을 방해하는 가장 큰 장애물이
데이터리터러시 부족이라고 말하는 이유입니다.
이번 청년취업연계교육의 수강생들은
조직의 서비스기획자를 꿈꾸는 분들로 이뤄졌기 때문에
소비자의 인적사항, 재구매율, 선호상품, 가격대 등의 빅데이터를 분석하여
서비스기획 실무에 활용하실 수 있도록 만들어 드리기 위해
데이터리터러시 교육은 빠질 수 없는 주제였습니다.
청년사관학교 새싹 마포캠퍼스 1기 교육에서는
데이터리터러시를 통한 빅데이터분석교육으로
엑셀 파워쿼리를 활용한 빅데이터수집 및 정제,
공공데이터인 국민연금 빅데이터 활용,
엑셀로 하는 상관분석, 회귀분석 등을 진행하였습니다.
지난 포스팅에서 데이터의 ‘데’ 자도 몰라도
서비스기획 실무가 가능토록 교육이 이뤄진다고 말씀드렸죠?
우리에게 너무나 익숙한 도구인 엑셀로
빅데이터분석교육을 진행하며
각 교육의 소주제마다 미니워크숍으로 실무 능력을 길러
신제품 기획으로 빅데이터분석교육을 마무리했답니다.
빅데이터분석교육에 비전공자도 다루기 쉬운 도구 활용,
이론 뒤에는 꼭 실습으로 마무리하여 효과적으로 학습,
군더더기 없이 핵심만 알려드려 초단시간 고성장 달성.
모두 에이블런 교육의 장점이자 차별점입니다.
"수강후기"
큰 강의 주제가 끝나는 마지막 시간에는 지난 시간동안 배운 내용들을 전체 복습해주셔서 좋았습니다. 각기 다른 사례로 데이터 추출방법을 적용해본 것이 유용했습니다.
새싹 마포 1기 수강생 장OO 님
강사님의 피드백이 매우 매우 좋았습니다. 어디에 초점을 맞춰야 좋을지 어려움을 겪을 때마다 적절한 피드백을 해주셔서 결론 도출까지의 방향 설정에 큰 도움이 되었습니다.
새싹 마포 1기 수강생 정OO 님
페르소나 및 사용자 고객 여정 지도 등 직접 작성해보는 실습이 다양한 것이 좋았습니다.
새싹 마포 1기 수강생 김OO 님
엑셀로 데이터 상관관계를 만들 수 있는 줄 몰랐는데 새로운 것을 배웠고 나중에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 보입니다.
새싹 마포 1기 수강생 박OO 님
그동안 배운것의 전체 DDDT 프로세스의 총정리 강의를 해주셔서, 제가 빠트린 내용이 있었는지, 중요한 걸 잘 체크했는지 확인할 수 있어서 좋았습니다.
새싹 마포 1기 수강생 이OO 님
마지막 워크숍은 오프라인으로 하지 못해 줌으로 했는데, 소회의실을 활용해서 발표하는 교육 진행 시스템이 신선하고 원활하게 잘 진행되었습니다.
새싹 마포 1기 수강생 김OO 님
워크숍이 오프라인으로 이뤄지지 못한 게 아쉬울 만큼, 수강생분들과 직접 소통, 피드백을 주고받고 싶었습니다. 다음 교육때는 오프라인으로 만나서 수강생분들과 강사님의 피드백을 꼭 듣고 싶어요.
새싹 마포 1기 수강생 정OO 님
수업 내내 열심히 참여해준 모든 수강생분들께서
후기까지 정성스럽게 남겨주셨습니다!
배운 내용은 꼭 되짚어보는 강의 형식
강사님의 꼼꼼한 피드백, 양방향 소통
다양하고 새로운 실습 과제
실무에 직접 활용할 수 있는 주제
원활한 진행
등을 이번 데이터드리븐디자인씽킹,
데이터리터러시를 통한 빅데이터분석교육의 좋은 점으로 뽑아주셨네요.
카메라를 바라보고 실습 내용 발표하는 걸 부끄러워하실 수도 있는데
오히려 오프라인만큼의 현장 피드백을 받지 못한 걸 아쉬워하실 만큼
적극적으로 발표를 해주시고 경청해주셨습니다!
온오프라인 블렌디드 방식으로 진행되어
수강생들끼리 교육장에서 만나 친근한 상태이다 보니
화면 너머 어색함이라곤 전혀 없이
마이크로, 채팅으로 서로 의견을 주고받는 모습을 확인할 수 있었습니다.
지금까지 청년취업연계교육
청년취업사관학교 새싹 마포 캠퍼스 1기의
데이터드리븐디자인씽킹, 데이터리터러시
프로그램에 대해 소개해드렸습니다.
데이터드리븐디자인씽킹과 데이터리터러시가
왜 비즈니스 실무에서 중요한지,
실무에 어떻게 활용할 수 있는지 알려드렸죠.
이어서 수강생들의 솔직한 후기까지 확인할 수 있었습니다.
이 외에도 서비스기획자 등 취업 이후 필수 역량인
UI/UX부터 데이터시각화, SQL, VBL까지
오늘 소개하지 못한 커리큘럼과
기업 매칭데이 현장 후기는 다음 포스팅에서 소개해드릴 예정이니
청년취업연계 새싹 디지털 서비스기획 스쿨 시리즈를 기대해 주세요!
서비스기획 직무에 관심 있는 구직자,
빅데이터분석교육이 필요한 대학생,
데이터활용에 관심이 있어 첫 교육을 받아보고 싶은 비전공자
모두 에이블런에게 문의해주세요.
다음에도 교육후기로 돌아오겠습니다.
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#데이터드리븐디자인씽킹 #데이터리터러시 #청년취업연계교육
안녕하세요.
비전공자를 위한 데이터 활용 전문그룹 에이블런입니다.
오늘은 에이블런과 서울산업진흥원이 함께한
청년취업사관학교 새싹(Seoul Software Academy, SeSAC) 마포 캠퍼스 1기
청년취업연계교육에 대해 소개해드리겠습니다.
이번 포스팅은 저번 글에서 이어지기 때문에
아래 글을 먼저 읽고 오시는 것을 추천드립니다!
오늘은 데이터드리븐디자인씽킹과
데이터리터러시를 통한 빅데이터분석교육에 대해 소개해드릴 텐데요.
직종과 전공을 막론하고 이제는 데이터를 활용할줄 알아야
업무를 효율적, 효과적으로 처리할 수 있는 시대가 도래했기 때문에.
수많은 기업 재직자, 학생, 예비취창업가분들이
에이블런의 데이터드리븐디자인씽킹과 데이터리터러시 교육을 선택해주고 계십니다.
이번 청년취업연계교육도 그러하고요,
(UI/UX, 데이터시각화, 엑셀VBA 등
나머지 커리큘럼에 대해서는 다음 포스팅에 이어서 소개해드릴 예정이니
많은 관심 부탁드립니다! )
데이터드리븐디자인씽킹과 데이터리터러시는
커리큘럼의 2,3,4 과정에 해당할 만큼
청년취업연계교육에서 비중있게 다루는 주제인데요,
그만큼 취업 후에 활용하기 좋다는 말이겠죠?
그렇다면, 취업후 어떤 실무에서 활용하기 좋은 걸까요?
활용하기 전과 후에 업무 효율이 얼마나 달라질까요?
아래에서 하나씩 살펴보시겠습니다!
청년취업연계교육 필수 커리큘럼,
"데이터드리븐디자인씽킹"
데이터드리븐디자인씽킹이란
데이터에 기반하여 디자인씽킹을 하는 방법론을 말합니다.
여기서 디자인씽킹이란
‘공감’을 기반으로 한 사고방식을
비즈니스에 활용하는 방법이죠.
쉽게 말해, 고객이 언제 어디서 무엇을 필요로 할지
고객의 니즈에 공감하여
제품·서비스 기획, 개발, 유통, 마케팅 등
비즈니스에 적용하는 것인데요.
이러한 디자인씽킹에 ‘데이터’를 결합한 것이
바로 데이터드리븐디자인씽킹입니다.
에이블런 데이터드리븐디자인씽킹 5단계
서울산업진흥원 청년취업사관학교 새싹 마포캠퍼스 1기 청년취업연계교육
디자인씽킹에서 단순 공감하기만 했다면
데이터드리븐디자인씽킹에서는 데이터를 통한 가설정의가 추가됩니다.
문제 정의에서도 데이터시각화를 활용하여 가설검증을 진행하죠.
아이디어 도출시 데이터시각화의 요약적 정보를 제시하니
데이터드리븐디자인씽킹은, 기존 대비 시간과 자원을 효과적으로 절감할 수 있고
정성적 공감의 한계를 정량적인 데이터가 보완해주어
근거에 기반한 똑똑한 비즈니스 의사결정이 가능합니다.
데이터에 기반한 문제해결, 즉 데이터드리븐디자인씽킹을 하기 위해서는
‘어떤 데이터를 찾을 것인가?’ 라는 자문이 필수적입니다.
그렇지 않으면 문제 해결에 유용하지 못한 데이터만 찾는 비효율이 발생하거든요.
어떤 데이터를 찾을지 설정하면 구체적인 목표를 잡을 수 있고
아래와 같은 장점을 얻습니다.
1.가장 중요한 질문에 대한 답을 찾을 수 있다.
2.지금 잘 하는지 판단할 수 있다.
3.목표에 집중할 수 있다
4.조직원이 일하는 방향과 기준을 통일할 수 있다
즉, 실무에서 데이터기반디자인씽킹을 활용함으로서
업무 목표를 정확히 하고
현재 업무를 잘 하고 있는지 판단할 수 있으며
조직원과 협업 시에도 기준을 통일할 수 있게 됩니다.
청년취업사관학교 새싹 마포캠퍼스 1기와 같은
청년취업연계교육에서 데이터기반디자인씽킹이 필수적인 이유이죠.
그렇다면 데이터리터러시는 어떨까요?
청년취업연계교육 필수 커리큘럼,
"데이터리터러시"
데이터리터러시란 데이터를 읽는 것을 넘어
해석하고, 통계를 분석적으로 고려,
의사결정의 근거로 사용할 줄 아는 능력입니다.
위 그래프에서 알 수 있듯,
조직의 디지털 혁신을 방해하는 가장 큰 장애물 중 하나가
바로 데이터리터러시 부족이라고 합니다.
시간이 지날수록, 조직의 규모가 커질수록
사내외 데이터의 양은 기하급수적으로 불어납니다.
데이터리터러시 역량이 부족한 조직은
방대한 데이터를 보관하는 것에만 그치고
그를 활용, 재생산, 인사이트 도출에 쓰는 데에 어려움을 겪죠.
조직의 디지털혁신을 방해하는 가장 큰 장애물이
데이터리터러시 부족이라고 말하는 이유입니다.
이번 청년취업연계교육의 수강생들은
조직의 서비스기획자를 꿈꾸는 분들로 이뤄졌기 때문에
소비자의 인적사항, 재구매율, 선호상품, 가격대 등의 빅데이터를 분석하여
서비스기획 실무에 활용하실 수 있도록 만들어 드리기 위해
데이터리터러시 교육은 빠질 수 없는 주제였습니다.
청년사관학교 새싹 마포캠퍼스 1기 교육에서는
데이터리터러시를 통한 빅데이터분석교육으로
엑셀 파워쿼리를 활용한 빅데이터수집 및 정제,
공공데이터인 국민연금 빅데이터 활용,
엑셀로 하는 상관분석, 회귀분석 등을 진행하였습니다.
지난 포스팅에서 데이터의 ‘데’ 자도 몰라도
서비스기획 실무가 가능토록 교육이 이뤄진다고 말씀드렸죠?
우리에게 너무나 익숙한 도구인 엑셀로
빅데이터분석교육을 진행하며
각 교육의 소주제마다 미니워크숍으로 실무 능력을 길러
신제품 기획으로 빅데이터분석교육을 마무리했답니다.
빅데이터분석교육에 비전공자도 다루기 쉬운 도구 활용,
이론 뒤에는 꼭 실습으로 마무리하여 효과적으로 학습,
군더더기 없이 핵심만 알려드려 초단시간 고성장 달성.
모두 에이블런 교육의 장점이자 차별점입니다.
"수강후기"
큰 강의 주제가 끝나는 마지막 시간에는 지난 시간동안 배운 내용들을 전체 복습해주셔서 좋았습니다. 각기 다른 사례로 데이터 추출방법을 적용해본 것이 유용했습니다.
새싹 마포 1기 수강생 장OO 님
강사님의 피드백이 매우 매우 좋았습니다. 어디에 초점을 맞춰야 좋을지 어려움을 겪을 때마다 적절한 피드백을 해주셔서 결론 도출까지의 방향 설정에 큰 도움이 되었습니다.
새싹 마포 1기 수강생 정OO 님
페르소나 및 사용자 고객 여정 지도 등 직접 작성해보는 실습이 다양한 것이 좋았습니다.
새싹 마포 1기 수강생 김OO 님
엑셀로 데이터 상관관계를 만들 수 있는 줄 몰랐는데 새로운 것을 배웠고 나중에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 보입니다.
새싹 마포 1기 수강생 박OO 님
그동안 배운것의 전체 DDDT 프로세스의 총정리 강의를 해주셔서, 제가 빠트린 내용이 있었는지, 중요한 걸 잘 체크했는지 확인할 수 있어서 좋았습니다.
새싹 마포 1기 수강생 이OO 님
마지막 워크숍은 오프라인으로 하지 못해 줌으로 했는데, 소회의실을 활용해서 발표하는 교육 진행 시스템이 신선하고 원활하게 잘 진행되었습니다.
새싹 마포 1기 수강생 김OO 님
워크숍이 오프라인으로 이뤄지지 못한 게 아쉬울 만큼, 수강생분들과 직접 소통, 피드백을 주고받고 싶었습니다. 다음 교육때는 오프라인으로 만나서 수강생분들과 강사님의 피드백을 꼭 듣고 싶어요.
새싹 마포 1기 수강생 정OO 님
수업 내내 열심히 참여해준 모든 수강생분들께서
후기까지 정성스럽게 남겨주셨습니다!
배운 내용은 꼭 되짚어보는 강의 형식
강사님의 꼼꼼한 피드백, 양방향 소통
다양하고 새로운 실습 과제
실무에 직접 활용할 수 있는 주제
원활한 진행
등을 이번 데이터드리븐디자인씽킹,
데이터리터러시를 통한 빅데이터분석교육의 좋은 점으로 뽑아주셨네요.
카메라를 바라보고 실습 내용 발표하는 걸 부끄러워하실 수도 있는데
오히려 오프라인만큼의 현장 피드백을 받지 못한 걸 아쉬워하실 만큼
적극적으로 발표를 해주시고 경청해주셨습니다!
온오프라인 블렌디드 방식으로 진행되어
수강생들끼리 교육장에서 만나 친근한 상태이다 보니
화면 너머 어색함이라곤 전혀 없이
마이크로, 채팅으로 서로 의견을 주고받는 모습을 확인할 수 있었습니다.
지금까지 청년취업연계교육
청년취업사관학교 새싹 마포 캠퍼스 1기의
데이터드리븐디자인씽킹, 데이터리터러시
프로그램에 대해 소개해드렸습니다.
데이터드리븐디자인씽킹과 데이터리터러시가
왜 비즈니스 실무에서 중요한지,
실무에 어떻게 활용할 수 있는지 알려드렸죠.
이어서 수강생들의 솔직한 후기까지 확인할 수 있었습니다.
이 외에도 서비스기획자 등 취업 이후 필수 역량인
UI/UX부터 데이터시각화, SQL, VBL까지
오늘 소개하지 못한 커리큘럼과
기업 매칭데이 현장 후기는 다음 포스팅에서 소개해드릴 예정이니
청년취업연계 새싹 디지털 서비스기획 스쿨 시리즈를 기대해 주세요!
서비스기획 직무에 관심 있는 구직자,
빅데이터분석교육이 필요한 대학생,
데이터활용에 관심이 있어 첫 교육을 받아보고 싶은 비전공자
모두 에이블런에게 문의해주세요.
다음에도 교육후기로 돌아오겠습니다.
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