[인프런] PM을 위한 데이터 리터러시_#15. 전체 강의 총정리 & ChatGPT를 데이터 업무에 활용하기 & 완강 후기

📌 이 글은 [인프런] 카일스쿨의 'PM을 위한 데이터 리터러시' 강의 내용을 요약 정리한 것입니다.

 

강의를 수강한 후, Action Plan

지금까지 강의에서 다룬 내용

해결하고 싶었던 문제

• 강의를 수강할 때 해결하고 싶었던 문제 떠올리기
  • 그 문제를 해결했는지? 혹 해결하고 있는지? 생각해보기
• 해결하기 위해 무엇이 필요한지 생각해보기
  • 지식이 필요할까?
  • 계속 실행하는 것이 필요할까?
• 방향에 따라 다른 전략을 취하기
• 데이터 활용의 핵심
  • 데이터를 활용해 비즈니스, 제품의 지표를 올려본 적이 있는가
  • 그 과정에서 어떤 시도를 했고, 어떤 것을 배웠는가?
  • 단순히 지식만 늘린다고 좋은 것이 아님을 꼭 명심하기

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ChatGPT를 업무에 활용하기

ChatGPT

• ChatGPT 홈페이지(opens new window)
• OpenAI가 만든 Language Model
  • 많은 사람들이 관심을 가지고 있으며, 놀라운 결과를 보여주는 경우도 존재
  • 영어로 작성하는 것이 좋으며, 대화의 맥락을 이해하고 있음
  • 질문하고, 또 질문하고, 맥락과 정보를 제공하면 더 좋은 대답이 나옴
  • ChatGPT Prompt라는 것도 나오기 시작
• ChatGPT 활용 방법
  • 아이디어가 필요할 때
  • 고민이 있을 때
  • 어떤 식으로 접근할지 어려울 때
• 주의 사항
  • 무조건 믿는 것은 아니고 아이데이션 할 때 유용하다고 생각
  • 잘못된 정보를 제공하는 경우도 존재함
  • 회사 데이터를 제공하는 것은 보안상 좋지 않음
  • ChatGPT의 결과가 좋은 답인지 확인하기 위한 지식이 필요

ChatGPT + Data

• 강의에서 진행한 내용을 ChatGPT를 사용해 확인해본 내용 공유

• 배송 서비스 전환율 아이디어를 물어보니, 전략을 제시함

• (동일 세션) 위에서 말한 checkout process(첫번째 답)에 대한 구체적인 아이디어를 달라고 하니 아이디어를 제시함

• (동일 세션) 무엇을 먼저 시도할지 비즈니스 임팩트가 어떤 것이 좋을지 물어봄

• 데이터 로그 설계시 snake_case와 camelCase 중 무엇이 좋은지 질문함

• 배달 서비스의 추천 시스템 데이터 로그 설계를 부탁함. 타입을 제시하면서 예시로 만들어줌 => 데이터 로그 설계 자동화 가능

• DB의 컬럼을 제시하니 컬럼에 대해 설명해줌. status 컬럼에 들어갈 값에 무엇이 있을지 설명까지 제시해달라고 함 => 컬럼 Description 자동화가능

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완강 후기

• 9월에 수강을 시작했는데, 중간중간 다른 일정들이 생겨 결국 11월 말이 되어서야 완강했습니다.
• 다양한 데이터 분석 툴을 사용하는 것도 좋지만, 가장 중요한 건 '데이터 리터러시'라는 한 연사분의 말에 처음 데이터 리터러시 강의를 수강하게 되었습니다.
• 강의 관련 첫 티스토리 글에 작성한 것처럼, 매 강의를 수강하고 수강 내용을 티스토리 블로그에 업로드했습니다.
• 제 개인적인 생각으로는 Foodie Express 사례 공부가 데이터 기반 사고를 연습하는 데 큰 도움이 되었던 것 같습니다. 지표 정의에 대한 두려움도 어느 정도는 해소가 된 것 같고, 이외에도 추후에 회사에 들어가서 빠르게 파악하고 정리하고 공유하면 좋겠다 싶은 사항들도 많이 알게 된 것 같습니다. 
• 아쉬운 점은 개인 일정으로 수강 기간이 좀 길어져서 약간 늘어지는 감이 있었다는 겁니다. 저는 혼자 이 강의를 수강했지만, 혹시 주변에 데이터 리터러시 관련 강의에 관심 있는 분들이 있다면 함께 수강하셔서 함께 이야기도 나누고 텐션도 잃지 않는 것이 좋지 않을까 싶습니다. 
• 강사님의 목소리도 굉장히 안정적이시고, 수강생의 마음을 잘 헤아려서 강의 내용을 구성하셨다는 생각이 들었습니다. 인턴 경험이 있다 보니 회사의 사례들을 말씀해주실 때 공감이 되었던 부분이 있었고, 확실히 회사에 다니는 현직자 분들이 들으시면 더 크게 공감 되겠다는 생각이 들었습니다.
• 추후에는 다양한 회사 기술 블로그에 정리되어 있는 사례들을 살펴보고 "나라면 어떻게 할까?" 역기획해보며, 현업에서의 데이터 기반 사고에 좀 더 익숙해져보려 합니다. 
• 또한 저는 추후 SQL 공부에 대한 생각이 있습니다. 카일스쿨의 빅쿼리 강의를 연속해서 들어볼까 혹은 다른 SQL 강의를 들어볼까 고민 중입니다. 결정되면 해당 내용 또한 티스토리 글로 정리해서 업로드 하겠습니다. 감사합니다.