📊 왜 어떤 사람들에게는 데이터 분석이 쉬운걸까

매일 업무를 하다 보면 우리는 수많은 데이터와 마주합니다. 학생들의 과제물, 고객 피드백, 팀원들의 업무 기록... 이런 데이터들이 우리에게 말하고 싶은 것이 분명 있을 텐데, 막상 이를 제대로 활용하지 못하고 있지는 않으신가요? "데이터 분석이 어려워서..." "전문가가 아니라서..." "시간이 부족해서..." 저희 또한 마찬가지였습니다. 하지만 생성형 AI의 등장으로 상황이 완전히 달라졌습니다. 이 강의는 '사고의 연쇄(Chain of Thought, CoT)'방식으로 AI와 대화하며 데이터를 분석하는 방법을 알려드립니다. 마치 동료와 대화하듯, AI와 함께 단계적으로 사고하며 데이터 속 통찰을 발견하고 실제 액션으로 연결하는 방법을 배우게 됩니다. 강사인 배휘동과 임동준은 각자의 분야에서 데이터 분석의 필요성을 느끼며 이를 해결하기 위한 시도를 시작했습니다. 그리고 '함께 자라기'의 저자 김창준님의 '일상통계학' 교육을 통해 통계와 데이터 분석이 결코 전문가들만의 영역이 아니며, 일상적인 업무 속에서 자연스럽게 활용될 수 있다는 것을 깨달았습니다. 배휘동은 “상관관계와 인과관계를 착각하지 말라“는 통계에서의 오래된 조언을 일상에서 재해석해서 활용하는 방법에 대한 글(https://www.stdy.blog/habit-to-avoid-when-reading-n-habbits-of-high-performers/)을 쓰기도 했습니다. 현재 우아한테크코스에서 프론트엔드 교육을 진행하고 있는 저는 개발자들의 학습 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하며 의미 있는 패턴을 발견하고 있습니다. 수 백명의 GitHub PR 데이터부터 교육 피드백까지, 비정형 데이터를 통계적으로 모델링하여 교육의 질을 개선하는 작업을 진행하고 있습니다. 이 과정에서 얻은 실전적인 경험과 노하우를 이번 교육에 담아냈습니다. 눈앞에 수많은 데이터가 있는데, 이를 해석하고 모델링하는 경험을 해보고 싶으신 분들은 이번 워크숍에 참여해보세요. https://edu.nextstep.camp/c/pQJDPgGH 🗓️ 일정과 장소 * 12월 2일(월) 19:00 ~ 22:00 * 선릉역 테크살롱