BDA학회 데이터핸들링과 자동화 반, 제가 선택한 이유와 기대되는 점 ✨대학생활을 하다 보면 “내가 전공을 살려서 뭘 할 수 있을까?”라는 고민을 누구나 하게 됩니다. 저 역시 그런 고민을 하던 중, 빅데이터 분석 학회(BDA학회)를 알게 되었고 지금은 데이터핸들링 반
BDA학회 지표설계 반, 제가 선택한 이유와 기대되는 점대학 생활 속에서 전공 공부를 하다 보면 ‘이론은 많은데, 실제로 어디에 어떻게 써야 할까?’라는 고민이 자주 듭니다. 저 역시 데이터 분석을 배우면서, 단순히 데이터를 다루는 능력을 넘어서 의미 있는 지표를 설계

\-> 수업 내용 중 일부BDA학회 지표설계 반 2주차 수업 리뷰 ✍️이번 주차에서는 AARRR 프레임워크를 중심으로 수업이 진행되었습니다. BDA학회 수업을 들으면서 단순히 데이터를 다루는 기술을 넘어서, 어떤 지표를 어떻게 설계해야 서비스의 성과를 제대로 측정할

BDA학회 데이터 핸들링 & 자동화 반 2주차 수업 리뷰이번 2주차 수업에서는 데이터를 더 가볍게, 더 효율적으로 다루는 방법을 중심으로 학습했습니다. BDA학회는 단순한 이론 학습을 넘어, 실제 빅데이터 분석 현장에서 꼭 필요한 데이터 핸들링 역량을 훈련할 수 있는

이번 학기부터 저는 BDA학회(빅데이터 분석 학회) 활동을 본격적으로 시작했습니다.데이터 분석과 머신러닝에 관심이 많았지만, 어디서부터 시작해야 할지 막막했는데 학회 활동이 큰 동기부여가 되었습니다.특히 데이터 핸들링 수업은 데이터 분석의 가장 기초이자 중요한 단계라는

이번 주 BDA 정규반 데이터 분석 실전반(지표 설계 및 고객 분석) 3주차 수업은 Revenue 단계와 핵심 지표를 중심으로 진행되었다. 수익화(Revenue)를 비즈니스 성패의 핵심으로 두고, ARPU, ARPPU, LTV, LTR 같은 지표를 왜, 언제, 어떻게

이번 세션은 사용자 행동 로그의 기본과 이벤트·세션 개념을 명확히 잡는 데 초점을 맞췄다. “사용자는 언제, 어디서, 무엇을 했는가”를 데이터로 재구성하는 관점이 분명했고, 웹/앱에서 클릭·스크롤·노출 등 이탈까지의 여정을 추적하는 이유(UX 개선, 퍼널 분석, 전환

이번 주차 수업에서는 Retention(리텐션) 개념을 중심으로 학습을 진행했습니다. 리텐션은 한 번 서비스를 경험한 사용자가 이후에도 지속적으로 서비스를 사용하는지를 보여주는 중요한 지표입니다. 단순히 신규 유저를 많이 확보하는 것보다, 기존 유저가 얼마나 남아 있는

복습 및 수업 개요 이번 5주차 BDA 빅데이터 분석 학회 수업에서는 효율적인 데이터 전처리를 중심으로 학습했다. 이전 주차에서 다뤘던 자료형과 메모리 관리에 대한 기초를 바탕으로, 이번에는 실무 환경에서 속도와 효율을 모두 확보하는 전처리 전략을 배웠다. 강의 초반

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수업 개요와 학습 목적이번 BDA 빅데이터 분석 학회 6주차 수업에서는 클린 코드(Clean Code)를 주제로, 장기간 유지보수가 가능한 Python 및 SQL 코드를 작성하기 위한 원칙과 실천 방안을 학습했다. 단순히 “코드가 돌아간다”에 만족하지 않고, 미래의 나

이번 주차 개요 — GA4 기반 마케팅 성과 분석 실습이번 BDA 빅데이터 분석 학회 6주차 수업에서는 데이터 분석 실전반 - 지표 설계 및 고객분석을 주제로,실제 마케팅 데이터가 유입되는 과정을 GA4(Google Analytics 4) 환경에서 직접 다뤘다.특히 G

7주차 수업 개요 — 퍼널 분석과 경로 탐색의 이해이번 BDA 빅데이터 분석 학회 7주차 수업은 GA4 기반 퍼널 분석(Funnel Analysis)과 경로 탐색(Path Exploration)을 중심으로 진행되었다.6주차에서 배운 UTM 파라미터 분석이 ‘유입의 시작

수업 개요 이번 BDA 빅데이터 분석 학회 7주차 수업에서는 Apache Spark의 기본 개념과 데이터 처리 구조를 중심으로 학습하였다. Spark는 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 분산 처리 프레임워크로, 현대의 빅데이터 환경에서 사실상 표준으로 자리 잡고 있다. 교안에서는 “대용량 데이터 처리의 표준”이라는 문구와 함께 Spark의 에코시스템...

이번 8주차 수업에서는 지난 몇 주간 다뤄온 데이터 상하차, ETL 파이프라인 구성, 효율적인 전처리 방식 등을 다시 정리하며, 실제 실무에서 활용 가능한 데이터 처리 흐름을 깊이 이해하는 시간을 가졌다. 이번 주차는 단순히 기능을 배우는 것이 아니라, “데이터는 흘러

지표설계 8주차에서는 고객 세그먼트 분석과 동질 집단 분석(코호트 분석) 을 실제 서비스 데이터 흐름에 적용하는 실습 중심 수업이 진행되었다. 이번 강의는 “유저를 어떻게 나누고, 그 집단을 어떻게 이해할 것인가?”라는 질문에 답을 주는 시간이었다. 특히 교안 1~3페