들어가는 말 : 우리가 정말 배워야 할 것들

Chapter 01. 데이터 분석 첫걸음
1. 지긋지긋한 빅데이터 제대로 알기
2. 데이터 분석 과정에 대한 이해
3. 근데 왜 다들 ‘코딩, 코딩’ 하는 거야?
4. 빅데이터 분석에 필요한 4가지 역량
5. 챗GPT에 대한 아주 가벼운 이해
6. 생각의 구조를 세워주는 사람(Instructor)과 생각하는 방식(Perspective)


Chapter 02. 실전 데이터 분석 : ‘검색광고’ 활용하기
1. 분석 주제 정하기
2. 우리가 사용할 데이터 소개
3. 데이터의 ‘특성’과 ‘한계’ 이해하기
4. 분석 ‘가설’ 잡는 방법
5. 데스크 리서치(Desk Research)
6. 데이터 구조 파악하기
7. 본격적인 데이터 정제와 가공
8. 패턴 찾기의 시작, 데이터 그룹화


Chapter 03. 실전 데이터 분석 : ‘데이터랩’ 활용하기
1. ‘데이터랩’ 사이트 소개
2. 데이터 분석의 기본, 차트 그리기
3. 코딩을 활용한 온라인 데이터 수집
4. 수집된 데이터 분석하기
5. 서로 다른 데이터를 비교 분석하는 방법
6. 차트를 깊이 있게 해석하는 법
7. 타깃(Target) 분석 : 성별/연령별 비교
8. 데이터를 ‘해석’한다는 것의 의미
9. 통계적 분석 기법에 대한 이해
10. 심화 분석 ① : 상관 분석(Correlation Analysis)
11. 심화 분석 ② : 변수선택법(Feature Selection)
12. 심화 분석 ③ : 회귀 분석(Regression Analysis)
13. 심화 분석 ④ : 아리마(ARIMA) 분석


Chapter 04. 데이터 분석 보고서 작성 방법
1. 지금까지 얘기한 데이터 분석 정리
2. 우리가 도달해야 할 ‘인사이트(Insight)’
3. 데이터 분석에서의 ‘스토리텔링(Storytelling)’
4. 보고서의 글쓰기 방법
5. 아주 쉬운 데이터 분석 독학 방법


마무리하며 : 이제까지 우리가 배운 것들


부록 : 데이터 분석가를 꿈꾸는 사람들에게
1. 데이터 분석가라는 직업의 장단점
2. 이력서, 자기소개서, 포트폴리오 꿀팁