데이터 분석가 레벨업 콘텐츠 모음zip (기본기부터 영향력까지)

AI 시대, 데이터 분석가의 직업은 사라질까?

최근 몇 년 사이, AI는 파이썬 스크립트 작성, SQL 쿼리 생성, 차트 제작 등 데이터 분석의 기초적인 실행 업무를 빠르게 대체하고 있습니다. 이 때문에 '내 일이 AI로 대체되지는 않을까?' 하는 고민은 이제 현실적인 질문이 되었습니다.

이 글은 변하지 않은 핵심 역량을 중심으로 HEARTCOUNT 블로그의 콘텐츠를 주제별로 큐레이션했습니다. SQL, 지표 설계와 같은 기본기부터 RAG, AI Agent 같은 2025 트렌드까지, 실무 레벨업과 커리어 인사이트를 함께 드립니다.

기초부터 실전까지

1. 초급 데이터 분석가를 위한 ‘기본기’ 다지기
   SQL·Python 리터러시, 지표 설계, A/B test로 “작게라도 정답을 스스로 내는 힘”을 만듭니다.
2. 중급 데이터 분석가를 위한 ‘실전’ 활용 가이드
   모던 데이터 스택/아키텍처, Event Taxonomy, 통합, 쿼리 튜닝, 도구 전략으로 “잘 들어오고·잘 쌓이고·잘 읽히는” 환경을 설계합니다.
3. 조직을 움직이는 분석가 (의사결정·커리어·2025 AI 트렌드)
   데이터 기반 의사결정 프레임과 역할 확장, 그리고 AI Agent·RAG 등 최신 트렌드로 “코드 밖 영향력”을 키웁니다.

관심 있는 파트를 북마크해두거나, 순서대로 무료 콘텐츠를 따라가보세요. 데이터 분석 기본기, 도구 전략, 커리어에 대한 방향성까지 AI 시대에 필요한 핵심 역량을 한 층 강하게 만들 수 있을 거예요.

Part 1. 초급 데이터 분석가를 위한 '기본기' 다지기

AI가 코드를 써준다 해도, 문제정의→지표설계→검증은 비즈니스를 잘 아는 여러분이 해야만 합니다. 이 파트는 SQL·Python 리터러시를 갖춰 데이터를 직접 확인·가공하고, 가산/비가산 지표와 A/B·인과추론으로 결론을 검증하는 근육을 만들 수 있는 콘텐츠를 추천합니다. 목표는 "정답을 작게라도 스스로 내보기"예요. 분석 결과의 오류를 줄이고, AI 출력도 의미·타당성이 있는지 직접 판단할 수 있는 분석 사고력을 길러봅시다.

데이터 언어 기초

• 📺 실무 예제로 익히는 SQL 핵심 문법 (1:24:24) *무료 강의안 포함
• 📺 데이터 전처리도 직접 하고 싶은 비전공자의 파이썬 배우기

지표 설계·문제 정의의 첫걸음

• 📝 더해도 되는 측정값 vs 더하면 안 되는 측정값
• 📝 우리 서비스의 성장을 측정할 수 있는 3가지 지표
• 📝 유저 데이터 분석? 그거 중요한거야?

A/B TEST 익히기

• 📺 A/B 테스트 설계부터 통계적 유의미성 판단까지 (47:43) *무료 강의안 포함
• 📝 가장 직관적인 인과추론 방법론, Potential Outcome Framework(잠재적 결과 프레임워크)
• 📝 A/B 테스트 없이 인과효과 추정하기: Matching

Part 2. 중급 데이터 분석가를 위한 '실전' 활용 가이드

대시보드가 느리거나, 보고서마다 수치가 다를 때, 대부분은 구조의 문제입니다.

수집→저장→모델링→소비라는 큰그림 알면 병목을 짚을 수 있고, 지표 불일치·중복 수집을 줄이며, 스택이 바뀌어도 분석이 무너지지 않습니다.

이 파트는 모던 데이터 스택/아키텍처와 DB vs DW를 개념 정리하고, Event Taxonomy·데이터 통합·SQL 튜닝·BI/PA 전략으로 ‘잘 들어오고·잘 쌓이고·잘 읽히는’ 환경을 스스로 설계하도록 돕습니다. 구조를 근거로 문제를 진단·개선·확장하는 힘을 갖춰봅시다.

데이터 거버넌스 & 운영 표준

• 📝 추출에서 소비까지, modern data stack
• 📝 데이터 아키텍처(Data Architecture)? 쉽게 배워봅시다!
• 📝 운영 DB와 DW의 차이? 쉽게 설명해 드릴게요.
• 📝 데이터를 통합하면 생기는 이점들

데이터 잘 쌓고, 잘 추출하는 법

• 📝 사용자 행동 분석의 시작, 엔지니어링 관점의 Event Taxonomy
• 📝 SQL 쿼리 성능 최적화를 위한 튜닝 팁 6가지 (Query Optimization)

데이터 도구 전략

• 📝 다 대시보드 툴 아니에요? ( BI툴 vs PA툴 )
• 📝 BI tool 5개 장단점 비교해보기

Part 3. 조직을 움직이는 분석가: 의사결정·커리어·2025 AI 트렌드

분석을 ‘잘’하는 것과 조직을 ‘영향력을 미치는’ 것은 다릅니다. 이 파트는 데이터 기반 의사결정을 위한 조언과, 데이터 분석가의 역할을 다룹니다. 나아가, AI Agent, RAG와 같은 2025 AI 트렌드를 큐레이션했습니다. ​코드 밖, 빠르게 변하는 현실의 의사결정에 영향을 미치기 위한 역량을 강화해 봅시다.

데이터 기반 의사결정

• 📝 데이터 기반 의사결정이 잘 안 되는 이유 Ⅰ : 실무자들의 흔한 핑계
• 📝데이터 기반 의사결정이 잘 안되는 이유 II : 어떻게 해결할 수 있을까
• 📝 데이터의 길이 세상의 길과 이어지기 위해서

커리어

• 📝 새로운 데이터 직군, Data Analytics Engineer
• 📺 AI로 대체되지 않는 육각형 데이터 분석가 되기 (58:24)

2025 AI 트렌드

• AI Agent의 정석
• AI 시대의 BI
• LLM 시대, 데이터 분석에서 통계학은 여전히 유용할까?
• 더 정확해진 Text-to-SQL 2.0 근데 이제 RAG를 곁들인…
• 딥시크(DeepSeek)가 주목 받는 이유 3가지: 작동 원리부터 시장 영향까지

HEARTCOUNT와 함께 데이터 분석의 힘을 키워보세요

이 글을 북마크하고, 오늘부터 한 파트씩 따라잡아 보세요. 여러분의 역량은 시스템이 되고 팀의 분석 문화는 조직의 데이터 분석 역량을 키워줄 거예요.

HEARTCOUNT는 계속해서 데이터 분석을 하는 모든 분들을 위한 유익한 콘텐츠를 제작할 예정이에요. 뉴스레터를 구독하면, 새로운 콘텐츠와 웨비나 소식, 제품 업데이트 소식을 가장 먼저 받아볼 수 있습니다 😄

오늘부터 꾸준히, 데이터 분석의 힘을 키워보세요.