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「나만의 Side Hustle16

[세미나2차후기]데이터분석가 커리어스킬UP&이직UP(SEASON2) 강연후기 지난 4.10 금 오후 7시 30분 2차 강연을 진행했습니다. 제가 준비한 강의는 사실 이직에 목적이 완전히 있지 않습니다. 이직이 100%종착지라고만 생각하고 기획한것이 아닙니다. 이직시장을 통해 데이터분석가에 요구하는 자질.스킬을 간접적으로 확인할 수 있는 용도입니다. 결국 본 세미나의 목적은 내 커리어 발전. 그를 통한 내 직무 무기탑재. 나의 삶의 연속성을 위한 내 발전 동력확보가 궁극적 목적인 것이죠. 우리는 회사의 노예가 아닙니다. 결국 회사에서 원하는 스킬은 생존을 위해서 갖춰야 하지만, 그것만 능력으로 가지고 있으면 안된다는 것이죠. 나만의 독자적인 유니크한 능력을 여러방법으로 루트로 탑재하고 확장하고 사회가 원하는 수준에 따라 커스터마이즈할 수 있는 능력이 필요합니다. 바로 나만의 AI대.. 2020. 4. 16.
[공지]데이터분석가 커리어스킬UP&이직UP(SEASON2) 강연 신청 받습니다. 안녕하세요. ^^ 저도 이제 4/10 ,금요일이면 제가 만든 커리큘럼으로 3번째 강연을 합니다. 지난 2/16(1차), 3/13(금) 에 이어 3번째 입니다. 코로나19때문에 10명이내로 좀더 쾌적한 넓은 장소에서 진행합니다^^ ■ 강의일시 : 4/10 (금) 오후 7:30 ■ 참석신청 : https://forms.gle/VWY1zJX6h438t15y7 데이터분석가 커리어스킬UP&이직UP(SEASON2) 강연참석신청 행사장 주소: 서울시 강남구 강남역 패스트파이브 5호점 연락처 정보: (+82) 010-9326-7448 또는 pang2w16@naver.com docs.google.com ※ 신청과 동시에 설문지 내 계좌로 입금해주시면 원활한 준비에 더 도움이됩니다.^^ ■ 강의장소 : 강남역 신분당선 3.. 2020. 4. 3.
데이터분석의 기초마인드 쌓기 중고서점가서 눈에 띄어 고른책 3가지!!! 누구에게도 추천받지 않고 고른책!! 데이터분석의 힘이란 책은 꽤 유명한 듯하다. 데이터를 부탁해! 란 책은 다 읽었다. 기본적인 통계학 이론중 가장 중요한 가설검증 파트 추천알고리즘으로 가기위한 거리측정 개념인 유사도 개념 군집과 분류의 차이. 즉 supervised learning 과 unsupervised learning 의 차이점까지 초보 데이터분석가에게 아주 쉽고 친절하게 설명하고 있는 책이라 기본기를 탄탄하게 다질 수 있는 책!!! 다음번에 나머지 2개 책도 읽어봐야겠다^^ 2020. 3. 18.
플래텀 x 로켓펀치, ‘2019 한국 스타트업 투자동향 보고서’ 공동 발간 https://platum.kr/archives/137494 이런 보고서도 한번 봐두면 좋을듯 하다. 2020. 3. 16.
[데이터분석가 skill UP& 이직 UP]강의 진행후기(20200313 2차) 2020년부터 데이터분석에 관심 있는 분들과 소통을 늘릴 기회를 가지려 하고 있다. 이 또한 나의 테스트이자 선의의 영향력을 주고 싶기에 만든 자리이다. 커뮤니티 리더쉽의 중요성을 일깨워준 마이크로소프트 이소영이사님의 강의가 나를 움직였다. 지난 2월 16일 모두의연구소에서 내 커리큘럼대로 같이 하고 계신분들에게 파일럿으로 진행했고, 거기서 받은 1차 피드백을 기준으로 2차는 좀더 타겟팅을 맞추었다. 그래서 정해진 제목이 1차와 2차는 다르다. 1차: 데이터 분석가의 커리어탐색. 일과 삶 [강연후기] "데이터분석가의 커리어 및 일과 삶" 강연(20.2.16) 2차: 데이터 분석가 스킬 UP& 이직 UP 데이터분석가 skill UP& 이직 UP강의 진행(20200313 2차) 물론 나는 전문 헤드헌터도 전.. 2020. 3. 14.
[파라슈트1일차] CHAPTER1.취업하기 희망을 찾는 첫 번째 열쇠 아무리 풀기 어려운 과제를 만나든 해결의 길을 최소 2가지 가지고 있어야 한다. 한 가지 방법만으로 자기를 표현해서는 안 되며, 최소한 2가지 방법으로 표현하기 한 가지 커리어만 고집해서는 안되며, 적어도 2가지 커리어 생각하기 한 가지 직업만을 가지려 노력해서는 안 되며, 최소한 2가지 직업 대안 가지기 한 가지 방법만으로 취업하려 해서는 안 되며, 최소한 2가지 방법을 사용하기 한 일자리에만 취업하려 해서는 안 되며, 최소한 두 일자리 고려하기 한 지역에 있는 일자리만 찾아서는 안 되며, 최소 두 지역의 일자리 생각하기 한 곳에서만 채용 제의를 받아서는 안 되며, 최소 두 곳으로부터 제의 받도록 하기 역시 모든 선택의 대안은 최소 2가지를 갖구 있어야 미래를 대비할 수 있다.. 2020. 3. 10.
한국형 온라인 공개강좌 K-MOOC안내 http://smile.seoul.kr/archives/42394 한국형 온라인 공개강좌 K-MOOC안내 smile.seoul.kr http://www.kmooc.kr/ 2020. 3. 10.
[구본형변화경영연구소]당신의 파라슈트는 어떤 색깔입니까? 파라슈트 책 리뷰하기 인사팀 13년 경력의 친구가 추천해준 이직바이블 책입니다. 모두 꼭 읽어보시길요 ㅎㅎ 절판되어서 현재 중고 서적이나 ebook으로 밖에 안파네요 ㅎㅎ 2020. 3. 10.
[인프런]올해가 가기전 나만의 타이탄 도구 탑재하기 인프런이란 온라인 교육 플랫폼기업에서 코로나 19사태때문에 파격적인 할인혜택을 제공한다. 100% 무료로 해주는 강좌도 있고, 25% 할인 강좌, 원래 무료인 강좌도 있다. 평소에 포토샵, 일러스트레이터등을 배우고 싶었는데 이번에 신청하면 무제한으로 들을 수 있어서 너무나 좋은 기회이다. 인프런(INFLEARN) CEO 께서 직접 메일로 공지하시고 대단한 배움과 성장의 선한 영향력을 주는 좋은 의지인것 같다. 인프런(inflearn)강의보러가기 어제 괜찮은 강의를 고르다가 새벽 3시가 넘어 잤다. 물론 유료 강의도 결제했다 ㅎ 2020 나만의 타이탄의 도구들 탑재하기!! 1. SQL 을 평소 SAS SQL로 사용하고 있지만 문법에 살짝 차이가 있기 때문에 정통 SQL 강의도 한번 들어봐야겠다. 2. 파이.. 2020. 3. 9.
연봉 1억과 9천만원의 차이는 고작 실수령액 50만원 수준이다. 종합소득세 산출방법 연봉 1억구간이나 9천만원이나 실수령액 기준 세금차이를 따져보자. 1. 연봉 1억원의 경우 종합소득세 2,010만원+지방세 350만원=2,360만원 즉, 세전연소득(연봉) 1억원☞ 세후 연소득=1억원-2,360만원=7,640만원 실제 월급으로 따지면 월 636만원 수준이다. 2. 연봉 9천만원의 경우 종합소득세 1,660만원+지방세 315만원=1,975만원 즉, 세전연소득(연봉) 9천만원☞ 세후 연소득=9천만원-1,975만원=7,025만원 실제 월급으로 따지면 월 585만원 수준이다. 3. 즉 , 연봉 1억원과 연봉 9천만원의 실수령액 차이는? ■연봉(세전) 차이 1천만원■연간 실수령액(세후) 기준 차이☞ 7,640 만원 - 7,025 만원 = 615만원 즉, 세전 대비(1천만원) 약.. 2020. 3. 1.
[공지] 데이터분석가 커리어 SKILL UP& 이직 UP 강의 장소 확정되었습니다. 안녕하세요. 저도 이제 3/13(금) 요일이면 제가 만든 커리큘럼으로 2번째 강연을 합니다. ■ 강의일시 : 3/13 (금) 오후 7:30 ■ 강의장소 : 강남역 11번출구 도보 3분거리, 서울 강남구 강남대로96길 19 4층 ,룩룩잉글리시 R4 ROOM강의장 약도는 아래의 링크를 확인해주세요. 감사합니다:-) http://naver.me/Fs9XXthy 그동안 빅데이터컨설팅을 4년 가까이 수행하면서 수도 없이 프레젠테이션을 고객사 앞에서 많이 해봤었는데요. 빅데이터컨설팅 사업을 2016년 초기 시작할때 한 회사를 대표해서 회사의 브랜드와 나의 브랜드를 동시에 표현해야 하는 막중한 책임감이 있었습니다. 보통의 컨설팅이라하면 영업-분석- PRESENTER 가 다 따로 있지만 저희는 CELL조직으로 PILO.. 2020. 3. 1.
[모두의연구소] 6주차 py4e기초구문 및 웹크롤링기초정복 2020년 1.11 토 아침 10시 30분부터 시작해서 벌써 3시간씩 유지한지 오늘로서 6주차가 되었다. 코로나19가 점점 심해지더니 이제 공식적으로 이번주부터는 zoom으로 온라인 수업으로 전환했다. 모두 7명이 모여서 같이 협업도 잘되고 다들 열정적인 친구들이라 합도 잘 맞는다. 오늘은 웹크롤링 실습 2주차이다. 각가 웹크롤링 하고 싶은 사이트를 조사하여 미리 제출받았다. 웹크롤링사이트 사전조사설문 그리고 2주동안(6~7주차) 각자의 크롤링 목적에 따라 파이썬 스크립트를 설명하고 멤버들은 실습 스크립트를 보며 실습하고 질의를 한다. 우리 클래스의 수업 방식은 누구나 리더가 되는 방향으로 구성한다. 돌아가며 본인이 준비하고 습득한것을 설명하고 질의하며 자유롭게 진행된다. 나는 퍼실레이터로서 주차별 커리.. 2020. 2. 29.
[2020]나만의 프로젝트 도전-회사밖 리더쉽 키우기 [공지] 데이터분석가 커리어 SKILL UP& 이직 UP 강의 신청 받습니다.^^ 회사밖에서 나만의 리더쉽 키우기 도전을 2020년부터 시작했다. 1월 11일 부터 매주 토요일 오전 10시반부터 파이썬 기초강의와 웹크롤링 과정을 나만의 커리큘럼으로 진행하고 있다. 나의 최애 소중한 커리큘럼을 모두에게 공개하고 잘 따라와주는 친구들이 있어서 감사하다. 2020년은 회사안에서의 나의 위치를 벗어던지고 낯선 날것의 나를 그대로 바라봐 줄 친구들을 찾기 시작한 해이다. 그 과정에서 좀더 나의 리더쉽도 성장하고 인내심도 키우고 함께 성장하는 기쁨을 맛보고 싶은 바람이 있었다. 집단 지성의 힘! 함께해서 무엇인가 이뤄내는 성과를 누리고 싶다. 모두의 연구소 퍼실레이터를 현재 시작한지 5주째가 넘었고 단톡방에 서로를.. 2020. 2. 26.
[강연후기] "데이터분석가의 커리어 및 일과 삶" 강연(20.2.16) 난생 처음 나의 재능을 체험해보기위해 내가 퍼실레이터로 수행하고 있는 모두의연구소 멤버들을 대상으로강연을 기획하게되었다. 그들에게 해주고 싶은 이야기가 너무 많았고 모두다 데이터분석가 직업에 대해 관심이 많았다.강연은 약 1시간 남짓 진행되었고 질의응답이 10분도 안되서 넘 짧았다. 처음이라 내가 전달하고 싶은 이야기에 너무 많은 비중을 두었다. 강연 이후 피드백을 받았다. 이것을 기반으로 제대로 다음번엔 준비해서 타겟에 맞는 내용으로 니즈를 충족시켜야겠다. ​다음번엔 2시간 컨셉으로 해봐여겠다case1. 강의 1시간+ 질의 1시간case2. 강의 30분+ 질의 1시간 반​청중들의 타겟과 why의 목적을 분명히 하자.타겟1: 현재 데이터분석은 아니지만 데이터 분석가로 전직을 꿈꾸는 분- why : 이직 .. 2020. 2. 26.
[데이터분석가]14년간 데이터분석을 해오면서 느낀점 공유 https://blog.naver.com/pang2w16/221729983016 나는 현재 신용카드업계에서 데이터분석을 약 10년넘게 해오고 있다. 이력을 정리해보자면 2월 현재 만 14년하고 6개월째이다. 1. 신용관리/리스크 데이터 분석 약 5년 2. 마케팅기획 및 분석 3년 3. 차세대 시스템 구축(정보계) 및 IT비즈 커뮤니케이션 약 2년 4. 현재 빅데이터분석 및 컨설팅, 플랫폼 구축 약 5년 한 회사를 다녔지만 돌이켜보면 참 다양한 업무를 하느라 뛰어다녔던것 같다. 놀랍게도 이 모든 지식들이 모두 통합/융합되어 현재 내가 하고 있는 업무의 질을 더 발전시키고 있음은 물론이다. 결국 분석해서 어디에(어떠한 비즈니스) 어떻게 활용할 것이냐? 돈되는 일에 어떤 인사이트를 줄 것이냐? 결국 수익개선에.. 2020. 2. 26.
[공지] 데이터분석가 커리어 SKILL UP& 이직 UP 강의 신청 받습니다.^^[1차 조기마감] 20200229 현재 시각 am 12:18 공지업데이트 현재 시간으로 "데이터분석가 커리어 SKILL UP& 이직 UP "세미나는 총 10명으로 마감되었습니다. 코로나때문에 한번에 많은 분을 모시면 위험해서 어쩔수가 없네요.ㅠㅠ 계속해서 신청해주시면 향후 3월내 코로나 상황봐서 2차로 진행할 때 처음으로 모실수 있도록 하겠습니다.^^ 또한 현재 신청하신 분들중 사정이 생겨 못오실 경우를 대비해서 마감이후 신청하신 분들께도 연락드리도록 하겠습니다. 사전니즈를 파악하여 잘 준비할 예정입니다.^^ NO SHOW 방지, 대관 및 다과. 강의및 강의자료.이벤트진행등을 위해 소정의 금액을 받고있습니다. 신청하신분들은 입금도 동시에 해주시면 너무 감사하겠습니다^^(설문지에 적혀있습니다.) 강의날 모두 건강한 모습으로.. 2020. 2. 26.

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