[신수정의 리더십 코칭] ⑩ 조직을 떠나는 건 대의명분 때문이 아니다
Ttimes
#인간존중
최근 지인 한 명이 퇴사를 했다. 이유는 무관심과 외로움. 그리고 고생을 당연하게 여기는 조직문화였다. 생각해 보면 잘못한 사람은 없다. 그런데 왜 이렇게 된 걸까.
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2020년 4월 18일 오후 12:25
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어제 출시된 따끈따끈한 ChatGPT Codex를 실제 프로젝트 레포에 써 보았습니다.
테스트가 있으면 스스로 테스트도 실행하고, 만든거 스스로 실행해보면서 버그도 수정하고 하는게 기특하긴 합니다.
[성장하는 데이터 분석가에게 필요한 3가지 마인드셋] 2
지난 시간에 이어서 데이터 분석가가 성장하기 위해 필요한 3가지 마인드셋(Mindset)에 대해 이야기해보고자 합니다.
여기서 마인드셋(Mindset)은 하나의 가치관 또는 사고 방식이라고 이해하셔도 좋을 것 같습니다.
성장하는 데이터 분석가는
1. 분석적 사고(Analytical mindset)
2. 문제-해결 논리(Problem-solving Approach)
3. 의사소통 (Communicational mindset)
이 3가지를 갖추어야 합니다.
그럼 두번째 문제-해결 논리에 대해 이야기 해볼까요?
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![[성장하는 데이터 분석가에게 필요한 3가지 마인드셋] 2](/_next/image?url=%2F_next%2Fstatic%2Fimages%2Fimg_thumbnail-dummy-92d899b3f046a7845ef0e057ec1479c8.png&w=3840&q=100)
[분석형 엔지니어의 탄생]
현재 아마존에서 제가 일하고 있는 BI Engineer는 매우 흥미로운 포지션입니다. 여러분들이 잘 알고 있는 데이터 사이언스(Data Sience)에는 크게 3가지 직종이 있습니다. 데이터 사이언스의 대표적인 직업들은
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좋은 개발자가 되고 싶어서 기술을 열심히 익혔어요.
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🚀 데이터 분석 결과를 액셔너블한 비즈니스 인사이트로 만들기
데이터 분석을 열심히 하고 결과를 공유하면 "그래서 뭐 어쩔?" 같은 느낌의 표정을 마주하게 됩니다. 데이터 분석의 가장 중요한 부분은 분석 결과를 효과적으로 전달하고, 행동하게 만들어 비즈니스 임팩트를 만드는 것이기에 '데이터 -> 비즈니스 임팩트' 까지 잘 이끌어나가는 것은 데이터 분석가에게 매우 중요한 부분이라고 할 수 있습니다!
오늘 공유하는 아티클에서는 이러한 소프트 스킬의 프로세스를 6가지 스텝으로 잘 정리하였습니다.
[🪜 데이터를 비즈니스 인사이트로 바꾸는 6가지 스텝]
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