안녕하세요! 인사 데이터 분석 전문가 양성과정 2주차 후기로 돌아왔습니다.

**[Intro]**
이번 2주차 수업은 지난 2024년 7월 6일 토요일 잠실에 있는 원티드랩 사무실에서 진행됐습니다. 오전 9시에 시작하는 수업을 위해 토요일 아침 일찍부터 많은 분들이 모였습니다. 이번 수업에는 Steven교수님, 이중학 교수님 두 분 교수님께서 함께 해주셨는데요, 통계 분석과 HR분야의 결합을 실무적인 관점에서도 설명해주신 덕분에 더 유익한 시간이었습니다!

안녕하세요! 인사 데이터 분석 전문가 양성과정 2주차 후기로 돌아왔습니다.

[Intro]
이번 2주차 수업은 지난 2024년 7월 6일 토요일 잠실에 있는 원티드랩 사무실에서 진행됐습니다. 오전 9시에 시작하는 수업을 위해 토요일 아침 일찍부터 많은 분들이 모였습니다. 이번 수업에는 Steven교수님, 이중학 교수님 두 분 교수님께서 함께 해주셨는데요, 통계 분석과 HR분야의 결합을 실무적인 관점에서도 설명해주신 덕분에 더 유익한 시간이었습니다!
[What]
지난 주에는 결과에 영향을 미치는 종속변수 Y에 영향을 미치는 독립변수 X를 설정할 때 주의할 점부터, 어떤 목표를 가지고 가설을 세워서 검증을 해야하는지에 대한 개념적인 내용을 공부했습니다.

하지만 생각해보니, 우리가 직면하는 일상의 문제들은 ‘X가 Y를 만든다.’는 단순한 가설만으로는 설명이 어려운 경우들이 많았습니다. 아무래도 하나의 결과를 만드는 데에는 정말 다양한 특성들이 개입을 하기 때문이죠. 이번 2회차 수업에서는 이렇게 다양한 변수들이 개입한 경우에 어떻게 가설을 검증할 수 있는지에 대해 배우는 시간이었습니다.

예를 들어, 어느날 “성별에 따라 평균 연봉이 다를까?”라는 의문이 들었다면, 이를 확인하기 위해 가설을 세우고 가지고 있는 데이터로 이를 검증할텐데요. 이렇게 두 가지 요소의 관계를 분석하는 것을 2-Sample t-test라고 합니다. 그런데 사실 연봉에 영향을 미치는 원인은 근속년수가 될 수도 있고, 직급이 될 수도 있습니다. 연차가 쌓일수록 급여가 높아지고, 직급이 올라갈수록 급여가 높아지는 것이 일반적이니까요. 이렇게 결과에 영향을 줄 수 있는 다양한 변수들을 동시에 고려하여 그 결과를 예측하는 분석을 공부를 하고 이를 시각화하여 보는 방법에 대해 연습했습니다.
큰 맥락에서 이해할 때 X(독립변수)와 Y(종속변수)의 연관성이 유의미한지 아닌지를 평가하기 위해 가설을 검증하는 것이며, p-value(유의확률)를 통해 그 검증의 신뢰도를 평가하기 위해 R분석을 할 수 있어야 한다는 것을 느꼈습니다. 가설 모델을 구축하고 단계적으로 어떤 변수가 유의미한 관계를 가지는지에 따라 분석 방법이 달라지기 때문입니다.

[How?]
이 때 수업 초반에 각 데이터를 산점도로 그렸던 것이 기억에 남습니다. 갑자기 산점도를 그려서 의아했거든요. 숫자변수가 숫자변수에 영향을 줄 때 아래와 같이 산점도로 그림을 그릴 수 있는데, 이 산점도에서 가설을 가장 잘 설명할 수 있는 직선모델을 빨간 선으로 그려서 그 추정치를 예상할 수 있다는 점이 중요한 포인트였습니다. 바로 이 ‘추정' 그리고 ‘예측'이 앞으로 하게 될 일들을 가장 단순화해서 이해하기 쉽게 만들어주신 사례였습니다.

점심식사 후 오후 수업에서도 X, Y와 모두 관련이 있는 교란변수, 그리고 다수의 결정 나무를 통해 평균 예측치를 추정할 수 있는 랜덤포레스트에 대한 실습을 계속했습니다. 직접 배운 이론을 바로바로 실습할 수 있다는 것이 이번 부트캠프의 가장 큰 장점이었던 것 같습니다!

아침부터 저녁까지 쉬는시간에도 질문을 받아주시며 열정적으로 강의해주신 두 분 교수님께 정말 감사드리고, 원활한 진행을 위해 항상 서포트해주시는 원티드랩 측에도 감사드립니다.
저는 다음 3회차 후기로 돌아오겠습니다!
감사합니다.

안녕하세요! 인사 데이터 분석 전문가 양성과정 2주차 후기로 돌아왔습니다.

**[Intro]**
이번 2주차 수업은 지난 2024년 7월 6일 토요일 잠실에 있는 원티드랩 사무실에서 진행됐습니다. 오전 9시에 시작하는 수업을 위해 토요일 아침 일찍부터 많은 분들이 모였습니다. 이번 수업에는 Steven교수님, 이중학 교수님 두 분 교수님께서 함께 해주셨는데요, 통계 분석과 HR분야의 결합을 실무적인 관점에서도 설명해주신 덕분에 더 유익한 시간이었습니다!
![](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fimage.wanted.co.kr%2Foptimize%3Fsrc%3Dhttps%253A%252F%252Fimage.wanted.co.kr%252Foptimize%253Fsrc%253Dhttps%25253A%25252F%25252Fimage.wanted.co.kr%25252Foptimize%25253Fsrc%25253Dhttps%2525253A%2525252F%2525252Fstatic.wanted.co.kr%2525252Fcommunity%2525252Ftemp%2525252Fd243687ae4aca96fd9c5accd7055caed2aacd79ae62bb84e77efcc5090d6f7ac%252526w%25253Dinherit%252526q%25253D80%2526w%253Dinherit%2526q%253D80%26w%3Dinherit%26q%3D80&w=inherit&q=80)**[What]**
지난 주에는 결과에 영향을 미치는 종속변수 Y에 영향을 미치는 독립변수 X를 설정할 때 주의할 점부터, 어떤 목표를 가지고 가설을 세워서 검증을 해야하는지에 대한 개념적인 내용을 공부했습니다.

하지만 생각해보니, 우리가 직면하는 일상의 문제들은 **‘X가 Y를 만든다.’**는 단순한 가설만으로는 설명이 어려운 경우들이 많았습니다. 아무래도 하나의 결과를 만드는 데에는 정말 다양한 특성들이 개입을 하기 때문이죠. 이번 2회차 수업에서는 이렇게 다양한 변수들이 개입한 경우에 어떻게 가설을 검증할 수 있는지에 대해 배우는 시간이었습니다.

예를 들어, 어느날 **“성별에 따라 평균 연봉이 다를까?”**라는 의문이 들었다면, 이를 확인하기 위해 가설을 세우고 가지고 있는 데이터로 이를 검증할텐데요. 이렇게 두 가지 요소의 관계를 분석하는 것을 **2-Sample t-test**라고 합니다. 그런데 사실 연봉에 영향을 미치는 원인은 근속년수가 될 수도 있고, 직급이 될 수도 있습니다. 연차가 쌓일수록 급여가 높아지고, 직급이 올라갈수록 급여가 높아지는 것이 일반적이니까요. 이렇게 결과에 영향을 줄 수 있는 다양한 변수들을 동시에 고려하여 그 결과를 예측하는 분석을 공부를 하고 이를 시각화하여 보는 방법에 대해 연습했습니다.![](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fcommunity%2Ftemp%2Fdcd376598102c4d9889ddd3a87b8032074edc59dd90ac803e641c0ee806ae20f&w=281&q=80)
큰 맥락에서 이해할 때 X(독립변수)와 Y(종속변수)의 연관성이 유의미한지 아닌지를 평가하기 위해 가설을 검증하는 것이며, p-value(유의확률)를 통해 그 검증의 신뢰도를 평가하기 위해 R분석을 할 수 있어야 한다는 것을 느꼈습니다. 가설 모델을 구축하고 단계적으로 어떤 변수가 유의미한 관계를 가지는지에 따라 분석 방법이 달라지기 때문입니다.

**[How?]**
이 때 수업 초반에 각 데이터를 산점도로 그렸던 것이 기억에 남습니다. 갑자기 산점도를 그려서 의아했거든요. 숫자변수가 숫자변수에 영향을 줄 때 아래와 같이 산점도로 그림을 그릴 수 있는데, 이 산점도에서 가설을 가장 잘 설명할 수 있는 직선모델을 빨간 선으로 그려서 그 추정치를 예상할 수 있다는 점이 중요한 포인트였습니다. 바로 이 ‘추정' 그리고 ‘예측'이 앞으로 하게 될 일들을 가장 단순화해서 이해하기 쉽게 만들어주신 사례였습니다.
![](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fimage.wanted.co.kr%2Foptimize%3Fsrc%3Dhttps%253A%252F%252Fimage.wanted.co.kr%252Foptimize%253Fsrc%253Dhttps%25253A%25252F%25252Fimage.wanted.co.kr%25252Foptimize%25253Fsrc%25253Dhttps%2525253A%2525252F%2525252Fstatic.wanted.co.kr%2525252Fcommunity%2525252Ftemp%2525252F26bd779aac0da908e3a88df073466acfe587fd17fb26edf700a90924d8f5daef%252526w%25253D343%252526q%25253D80%2526w%253Dinherit%2526q%253D80%26w%3Dinherit%26q%3D80&w=inherit&q=80)![](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fimage.wanted.co.kr%2Foptimize%3Fsrc%3Dhttps%253A%252F%252Fimage.wanted.co.kr%252Foptimize%253Fsrc%253Dhttps%25253A%25252F%25252Fimage.wanted.co.kr%25252Foptimize%25253Fsrc%25253Dhttps%2525253A%2525252F%2525252Fstatic.wanted.co.kr%2525252Fcommunity%2525252Ftemp%2525252Fcb9c2cd42bb3cc9829acda197034a3bbd789adc09f4ebb0388d5335fbf851ca4%252526w%25253D354%252526q%25253D80%2526w%253Dinherit%2526q%253D80%26w%3Dinherit%26q%3D80&w=inherit&q=80)
점심식사 후 오후 수업에서도 X, Y와 모두 관련이 있는 교란변수, 그리고 다수의 결정 나무를 통해 평균 예측치를 추정할 수 있는 랜덤포레스트에 대한 실습을 계속했습니다. 직접 배운 이론을 바로바로 실습할 수 있다는 것이 이번 부트캠프의 가장 큰 장점이었던 것 같습니다!

아침부터 저녁까지 쉬는시간에도 질문을 받아주시며 열정적으로 강의해주신 두 분 교수님께 정말 감사드리고, 원활한 진행을 위해 항상 서포트해주시는 원티드랩 측에도 감사드립니다.
저는 다음 3회차 후기로 돌아오겠습니다!
감사합니다.
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인사데이터 전문가 양성과정 3기 - 2회차

원티드 이벤트 소식

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