UpGrad라는 아이디어: 획기적인 데이터 분석 프로그램
게시 됨: 2017-03-21이것은 공동 창립자이자 CEO인 UpGrad, Mayank Kumar가 작성한 3부 시리즈의 마지막입니다. 
우리가 온라인 교육 시장에서 관찰한 몇 가지 초기 징후는 인도의 온라인 교육 공간에 대한 믿음을 강화했습니다. 더 구체적으로:
a) 우리의 기업가 정신 프로그램은 프로그램 참가자 의 기업가적 여정에 실질적인 영향을 미칩니다 .
b) 우리의 데이터 분석 과정은 시장에서 얻은 반응에 완전히 놀랐습니다 .
c) UpGrad 프로그램이 학생들이 교육을 바라보는 방식을 어떻게 변화시켰는지에 대한 개인적인 이야기 .
이전 게시물에서 우리 기업가 정신 프로그램의 영향에 대한 첫 번째 요점에 대해 이야기했습니다. 이 시리즈의 세 번째 게시물에서는 b) 및 c) 측면을 다룰 것입니다.
UpGrad라는 아이디어: 교육이 중요한 비즈니스인 이유
목차
데이터가 커졌다…

이미지 출처: TechandMate
IIT Bangalore와 협력하여 데이터 분석 프로그램에 대한 경험부터 시작하겠습니다.
우리는 이 프로그램을 2016년 5월에 시작했습니다. 가격은 INR 2락으로 우리 포트폴리오에서 가장 비싼 프로그램 중 하나였습니다. 가격이 비싸고 프로그램 기간이 9개월이며 완전히 온라인으로 진행되기 때문에 100-150명의 홀수 학생을 예상했습니다. 놀랍게도, 우리는 프로그램이 초과 구독되고 있음을 발견했습니다! 300명의 학생 이 프로그램에 등록하고 INR 2락을 선불로 지불했습니다.
계속 일하면서 새로운 기술/자격을 얻을 수 있는 온라인 교육의 전반적인 가치는 많은 실무 전문가를 흥분시켰고 다양한 경험을 가진 사람들의 참여를 보았습니다.
온라인 프로그램이 새로운 기술을 배우기 위해 직장을 떠날 시간이 없는 많은 전문가들에게 실행 가능한 옵션 을 제공한다는 우리의 가설에 대한 강력한 검증입니다.
또한 놀랍게도 10년 이상의 경력을 가진 많은 사람들이 이 프로그램에 참여하고 있습니다. 이것은 많은 사람들이 배우고 관련성을 유지 하기를 원하지만 품질과 신뢰할 수 있는 옵션에 대한 접근이 부족하다는 우리의 가설 중 하나를 다시 조명합니다. UpGrad에서 우리의 목표는 이러한 개인이 전문적인 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 권한을 부여하는 것이며 이 실험은 우리가 조금 더 가까워지는 데 도움이 되었습니다.
2017년에 따라야 할 6가지 데이터 분석 트렌드!
삶을 바꾸는…
마지막으로 데이터 분석을 전공하는 한 학생의 이야기를 나누고 싶습니다. 우리는 교육 부문이 확장 가능한 비즈니스를 구축할 수 있는 엄청난 기회가 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 똑같이 중요한 것은 교육이 개인의 삶에 미칠 수 있는 장기적인 영향 을 인식하고 이해하는 것입니다.
우리 학생 중 한 명인 Thulasiram 은 아주 어린 나이부터 해군에 입대했습니다. 그는 10학년을 졸업한 직후, 방과 후 거의 즉시 입대했습니다. 그는 어린 나이 에 정규 교육을 중퇴했고 오프라인 캠퍼스로 돌아갈 수 있는 유연성이나 선택권이 없었습니다. 그는 원격 교육 모드 를 통해 고등 교육을 모두 마치고 해군 대학에서 강사가되었습니다.
Thulasiram은 데이터 분석에 대해 배우고 새로운 자격을 얻기 위해 UpGrad의 프로그램에 합류했습니다. 개인적으로 어느 날 그가 모든 고등 교육 프로그램과 학위를 통틀어 학위를 받기 위해 하루 이상 공부할 필요가 없다고 언급했을 때 매우 만족했습니다. 그리고 그는 UpGrad에서 처음으로 "진짜 교육" 을 받고 진정한 도전의 존재를 느낍니다.

“저는 여기서 진정한 교육을 받고 있습니다. 배우고 싶다 - 그게 다야" ,
이런 식으로 누군가의 삶에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 종류의 기쁨을 가져다 줄 수 있는 일은 거의 없습니다. 나에게 이것이 교육(온라인 또는 오프라인)의 진정한 힘입니다. UpGrad가 사람들로 하여금 새로운 개념을 배우고, 답에 의문을 제기하고, 토론하고, 창의적이고, 한계를 뛰어넘는 진정한 수준의 교육을 제공할 수 있다면 우리는 계속해서 우리의 목적을 달성하고 그 과정 에서 만족스러운 비즈니스 벤처를 구축할 것 입니다. 규모. 데이터 분석은 기술, 진단, 처방 및 예측 분석으로 분류할 수 있습니다. 데이터 분석가가 해결하려는 주제에 따라 각 종류는 고유한 용도로 활용됩니다. 기술 분석은 조직이 추세를 식별하는 데 도움이 되도록 과거에 발생한 일을 조사합니다. 진단 분석은 연결 및 추세를 찾기 위해 설명 데이터 세트를 비교하여 문제가 발생한 이유를 조사합니다. 예측 분석은 기술 및 진단 분석에서 패턴을 찾아 결과를 예측하는 것을 목표로 합니다. 처방적 분석은 기업을 위한 최선의 행동 방침을 결정하려고 합니다. 데이터 분석가는 데이터 분석 프로세스에서 5가지 데이터 분석 단계를 실행할 수 있습니다. 물론 첫 번째 단계는 '문제 진술'이라고도 하는 목표를 정의하는 것입니다. 목표가 설정되면 다음 단계는 필요한 데이터를 수집하고 구성하는 것입니다. 데이터 수집에 이어 세 번째 단계는 분석을 수행하는 것입니다. 여기에는 데이터 정리 및 스크러빙, 품질에 영향을 미치지 않는지 확인이 포함됩니다. 네 번째 단계는 정리된 데이터를 정리한 후 검사하는 것입니다. 데이터 분석 프로세스의 마지막 단계는 결과를 관련된 사람들과 공유하는 것입니다. 데이터 분석을 배운 후에는 비즈니스 인텔리전스 분석가, 데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 정량 분석가, 데이터 분석 컨설턴트, 운영 분석가 또는 마케팅 분석가가 될 수 있습니다. 많은 사람들이 평균 급여가 매우 높고 산업이 빠르게 성장하며 승진 가능성이 높기 때문에 데이터 분석을 직업 옵션으로 선택하고 있습니다.
우연한 제품 관리자: Roehit Reddy의 이야기 데이터 분석의 유형은 무엇입니까?
데이터 분석의 단계는 무엇입니까?
데이터 분석을 배운 후 선택할 수 있는 직업은 무엇입니까?
