데이터꿈나무

해당 원데이클래스는 "AI 시대에 데이터 분석가는 어떤 역할을 해야 하는가?"에 대한 본질적인 고민과 함께, Claude 생태계(Projects, Skills, Sub-agents, Claude Code)를 실무 파이프라인에 어떻게 녹여낼 수 있는지 배운 뜻깊은 시간이었다. 강의 중 핵심으로 다뤄진 내용과 인사이트를 정리해보았다. 1. AI 시대 데이터 분석: 인간과 AI의 역할 분담AI 기술이 고도화될수록 분석 프로세스 전반의 역할 분담이 명확해지고 있다.인간의 영역 (판단과 의사결정):문제 정의: 풀고자 하는 비즈니스 문제를 명확히 규정하는 능력맥락 제공: 사내 암묵지, 최근 비즈니스 이슈, 도메인 지식 주입해석 및 의사결정: 통계적 수치 너머의 비즈니스 임팩트와 실행 난이도, 우선순위 판단AI의 영..

최근 생성형 AI 트렌드가 단순 질의응답에서 문제를 스스로 해결하는 Agentic AI로 빠르게 이동하고 있다.데이터 분석가로서 지표 추출부터 리포트 작성까지 자동화하려다 보면 단순 LLM 호출이 아닌 업무 목적에 맞는 Agent 구조 설계가 핵심임을 느꼈다.이에 해당 영상을 참고하여 보다 효율적으로 에이전트를 구축하고 활용하기 위해 Agentic AI의 핵심 디자인 패턴 7가지와 실무 설계 레시피를 직접 정리해 보았다. 참고 영상: https://youtu.be/_-_WyEpbfdI?si=lFwTsdH4z_UNNz4E1. 검증된 Agent 디자인 패턴 7가지 완전 정복 : 소프트웨어 공학의 디자인 패턴처럼, 에이전트 분야에서도 "특정 업무 형태에는 이런 구조가 잘 맞는다"는 검증된 레시피존재 1) Re..

본 글은 ' 텐엑스 - 데이터를 다루는 실무자를 위한 프로덕트 데이터 분석 4기' 강의를 수강하며 학습한 핵심 개념과 실무 지표 설계 내용을 복습 목적으로 정리한 기록이다.1. 서비스 운영 데이터 vs 사용자 행동 데이터프로덕트에서 다루는 데이터는 크게 두 가지로 나뉜다.구분서비스 운영용 데이터 (Database)사용자 행동 데이터 (Log Data)정의서비스 운영 과정에서 자연스럽게 기록되는 데이터데이터 분석을 목적으로 추가 요청·설계하여 적재하는 데이터주요 내용유저 기본 정보(ID, 나이, 등급), 주문 내역, 결제 완료 등화면 진입(PageView), 특정 버튼 클릭, 스크롤, 노출(Impression)저장 위치RDB (MySQL, PostgreSQL 등)데이터 레이크(S3 등 파일 형태), 이벤트..

본 글은 ' 텐엑스 - 데이터를 다루는 실무자를 위한 프로덕트 데이터 분석 4기' 강의를 수강하며 학습한 핵심 개념과 실무 지표 설계 내용을 복습 목적으로 정리한 기록이다. 비즈니스 모델(Business Model)은 기업이 고객에게 어떤 가치와 서비스를 제공하고, 이를 통해 어떻게 수익을 창출하는지를 정의하는 구조다.Y Combinator의 Series A Guide에서는 10가지 대표 모델을 제시하고 있으며, 본 글에서는 프로덕트 분석에서 가장 핵심이 되는 주요 6가지 모델과 성과 측정 지표를 다룬다. 1. 대표적인 6가지 비즈니스 모델과 주요 지표1) Subscription (정기 구독)가입자에게 정기적으로 제품이나 서비스를 제공하고, 사용자가 정기 결제하는 구독료를 통해 수익을 창출하는 모델이다...