인프런 PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석) 강의 ep.1 강의 소개

 

 

2025년 버킷리스트 중 하나, 직무 관련 강의 2가지 듣기

상반기에 선택한 강의는 인프런의 PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석)에 대한 강의다. 

듣기만 하면 아무런 효과가 없을테니 들으며 잘 정리해봐야겠다. 

 

최근 회사에서 AI 기능을 새로 기획하면서 어려운 점이 많았다. 

가장 아쉬웠던 건 데이터를 활용해 시장 분석을 하지 못했던 것 

회사 환경상 데이터로 움직이는 일이 아직 활성화되지 않아 아쉬운 점이 많았는데, 이번 기회에 데이터에 대해 제대로 공부해보고 싶어서 스터디를 시작해본다. 

 

인프런의 카일스쿨님의 강의가 데이터를 공부하기 입문용으로 좋을 것 같아서 이 강의를 골랐다. 

실제 강의 커리큘럼도 PM으로 이직 1일차의 삶부터 프로젝트 시작 그리고 종료까지 모든 업무의 흐름을 담은 것도 인상깊었다. 

깃허브에도 무료로 볼 수 있게 여러가지 자료를 올려주셔서 어떤 내용인지 흐름을 파악하는 데 좋았고

특히, 회고 프로세스는 마침 업무상 찾고 있던 내용이라 많은 도움이 됐다.

 

 

https://www.inflearn.com/course/pm-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%A6%AC%ED%84%B0%EB%9F%AC%EC%8B%9C

PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석) 강의 | 카일스쿨 - 인프런

 

https://zzsza.github.io/data-for-pm/

Data for PM - PM을 위한 데이터 분석, 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석)

 

 

유튜브부터 기술 블록, 인스타그램 등 다양한 활동을 하고 계신 카일스쿨님

기록을 잘하고 그걸 공유하는 사람들은 기본적으로 신뢰가 간다. 

무조건 유료화해서 공유하는 것보단 어느정도 무료로 공유를 하고 그 외에 유료까지 함께 가져가는 게 팬을 만들기도 더 좋을 듯 

아무튼, section1. 강의에 대한 소개 부터 정리하며 기록해야겠다. 

내돈내산이니 아마 끝까지 열심히 잘 듣지 않을까.. ? ㅎㅎ (역시 돈기부여가 최고다👍🏻)

 

PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석) 강의 ep1. 강의 소개 

강의 기획 의도

• 데이터를 어려웠던 분들에게 데이터가 친숙하도록 만들기
• 제품을 만드는 사람 입장에서 데이터를 어떻게 활용하면 좋을지 이해하기
• 배운 내용을 바로 업무에 적용하기
• 데이터로 업무하는 문화 만들기
• 데이터 기반 의사결정하기
• 데이터 기반 Action 하기

강의에서 얻을 수 있는 것

• 데이터를 활용하는 방법
• 데이터를 읽는 방법
• 데이터 기반 사고
• 데이터로 의사결정 하는 법
• 데이터 문화를 전파하는 법

데이터를 기반으로 한 제품 개발 프로세스를 경험할 수 있도록 설계

 

 

이 강의를 누구에게 추천하는가?

• PM 업무를 2-3년 정도 하신 후, 데이터 기반으로 제품을 만들고 싶으신 분
• 제품 데이터 분석가 (Product Data Analyst)
• 기술적인 관점이 아닌 데이터를 활용하는 관점으로 지식이 필요하신 분
• 추가) 개인적인 추천 대상으로는 좋은 서비스를 만들고 싶어하는 모두 (프로덕트 디자이너, 개발자 등 좋은 서비스를 만들고자 하는 사람들이라면 이 강의를 통해 데이터를 공부하고 실무를 하는 것도 큰 도움이 될 것 같다.)

 

강의에서 질문 드리고 싶은 Key Question

• 당신은 어떤 사람이 되고 싶나요?
• 우리는 왜 일을 하나요?
• “일을 잘 한다”의 정의는 무엇인가요?

 

강의 주요 로드맵

 

 

강의 특징

1. 카일 스토리 : IT 스타트업에서 데이터 기반 문화를 만들며 겪은 여러 내용
2. 3년차 PM의 이직 1일차를 가정하고 강의 진행 (체크리스트 포함)
3. 여러 자료 제공
4. 모의로 만든 앱을 보며 프로젝트 진행
5. 파트 별 Action Plan 제공 & Action Plan을 모아둔 Workbook 시트 제공
6. 경험에 근거한 강의
7. 생각의 Process, 구조화된 자료 제공

1. 연습 문제 제공
2. 디스코드 커뮤니티 통해 Q&A 진행

 

추천 학습 방법

1. 겪고 있는 문제가 있는 경우
2. 회사의 제품에 대입해서 고민하기
3. 혼자 수강하는 경우 (인프런 게시판에 글 남기기)

 

첫 번째 강의 섹션에서는 강의에 대한 전반적인 설명, 기획 의도, 어떤 사람들에게 추천하는지 등에 대해 설명해주셨다.

두 번재 섹션에서는 이직 1일차에 PM이 해야하는 일들에 대해 배웠는데 입사 후 체크리스트, 데이터 관련 체크리스트 등 어떤 것들이 필요한지 배웠다. 데이터뿐만 아니라 데이터를 알기 전에 어떤 환경에서 어떤 부분들을 먼저 체크해야하는지 알려준 점이 좋았다.

지금은 본격적인 데이터를 활용하는 데이터 리터러시 부분을 듣고있다. 부분 부분 어려운 내용들도 있지만 어려운 건 여러번 다시 들으면서 다시 공부해봐야지! 

3월 목표는 50%까지 달성하는 것이 목표다. 화이팅 💪🏻