Growth Hackers
Growth Hackers는 데이터 기반 의사결정을 통해 비즈니스 가치 창출을 도모하는 학회입니다.
Growth Hackers는 데이터를 가공하고 인사이트를 추출하여 비즈니스 목표 달성을 위한 마케팅 및 전략적 방향성을 제시하는 것을 목표로 삼고 있습니다.
서울대학교 경영대학 학생들을 중심으로 2017년 여름학기에 설립되었으며, 2023년 8월 기준 총 171명의 알럼나이를 배출하였습니다. 학회원들 간 끈끈한 유대감을 자랑하는 Growth Hackers는 활동 종료 후에도 활발한 지식 공유 및 인적 네트워크 확장을 통해 끊임없는 전문성과 역량의 향상을 이끌어내고 있습니다.
최적의 의사결정을 위한 필수 역량인 데이터 분석 지식과 기술에 대한 전문성을 갖춤으로써 막강한 비즈니스 영향력을 발휘할 수 있는 인재로 함께 성장하실 분을 찾습니다.
세션 진행 시간
정규 세션: 매주 화, 목 19:30 - 22:30, 토 13:30 - 17:30 에듀 세션: 정규 세션 + 매주 월 19:30 - 22:30What we do
교육 활동 (에듀 세션)
교육 활동은 다음을 목적으로 합니다.
기업연계 프로젝트 활동을 위한 기초적인 지식, 레퍼런스 습득 주제별, 팀별 퀘스트를 통한 실전적인 역량 고취 데이터 분야 종사자, Alumni 강연을 통한 업무 일선 정보 취득교육 활동의 내용은 다음과 같습니다.
에듀 세션 - Growth Hacking 방법론 中
프로젝트 및 향후 활동에 필요한 비즈니스 가이드라인 습득 Data - driven 의사결정, KPI 설정 및 Growth Hacking 방법론, 분석을 위한 통계 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 모델의 구현과 경영 문제 도입 방법 지도 학습, 비지도 학습 기초 및 구현 딥러닝 - 경사 하강법 구현, 추천 시스템 기타 데이터 관련 실무 필요 기술 SQL, NLP(자연어 처리), Git 등교육 활동에는 다음과 같은 활동이 있습니다.
학습 활동
액팅 기수는 멘토로, 신규 기수는 멘티가 되어 약 한 달간 대면/비대면 학습 시간을 가집니다.
액팅 기수는 멘토로, 신규 기수는 멘티가 되어 약 한 달간 대면/비대면 학습 시간을 가집니다. 첫 한 달 동안 주당 약 12시간 이상 세션이 진행됩니다. 필수 및 선택 퀘스트 수행, 개인별 추가 학습에 추가적인 시간 투자가 필요합니다.팀 프로젝트
기업 연계 프로젝트와 별개로, 학회원 내부적인 팀별 소규모 프로젝트, 메인 프로젝트를 실시합니다.
기업 연계 프로젝트와 별개로, 학회원 내부적인 팀별 소규모 프로젝트, 메인 프로젝트를 실시합니다.
소규모 프로젝트 - NLP 워드 클라우드
메인 프로젝트 - 와인 평점 예측 모델링
기업연계 프로젝트
기업연계 프로젝트의 목적
서비스 사용 맥락과 시장 상황을 반영하여 기업의 니즈에 맞는 문제 정의 기업 측의 데이터에서 찾아낸 인사이트를 바탕으로 문제 해결 방안 제시 학습한 것을 실제 비즈니스 현장의 문제에 적용해볼 수 있는 기회를 학회 구성원들에게 제공기업연계 프로젝트 분류
Data Analysis 계열 프로젝트
데이터 분석을 통해 다양한 인사이트 및 제언 도출
데이터 분석을 통해 다양한 인사이트 및 제언 도출 사업 전략, 제품 개선, 마케팅, CRM 등의 분야 커버 인사이트 도출, 가설 설정 후 A/B Test 등 실험 진행Data Science 계열 프로젝트
데이터 분석 결과를 바탕으로 목적에 맞는 모델 구현
데이터 분석 결과를 바탕으로 목적에 맞는 모델 구현 통계, 머신 러닝 이론에 기반한 로직 설계 및 구현 구현한 모델을 실제 기업의 서비스에 적용최근 진행한 기업연계 프로젝트 예시가 궁금하시다면? (토글을 열어주세요)
팀스파르타 (2023년 봄)
파스토 (2023년 봄)
내부 프로젝트
그로스해커스는 자율적으로 프로젝트 주제를 선정하고 팀을 구성하여 능동적인 프로젝트도 진행합니다.
내부 프로젝트 종류
공모전 참가 자격증 취득 (SQLD 등 데이터 분석 관련 자격증) 리눅스 스터디Who we want
(1) 데이터 분석, 데이터 기반 의사 결정에 흥미가 있는 사람
전공, 학년에 무관하게 관심만 충분하다면, 에듀 세션과 프로젝트를 통하여 성장할 수 있습니다.(2) 기업과의 Data Anlysis/Data Science 실무 경험을 원하는 사람
데이터 기반 마케팅, 전략 방향성 제시 업무 수행 데이터 가공 및 처리부터 분석 및 예측 모형 수립, 이를 바탕으로 한 기업 운영 적용 정량적 근거에 기반한 비즈니스 insight 도출, 의사결정(3) 이상의 활동에 참여할 열정을 가진 사람
성장을 지향하며 열정적으로 참여할 수 있다면 누구나How we recruit
리크루팅 일정
Growth Hackers의 리크루팅은 1차(지원서, 퀘스트 풀이), 2차(면접)으로 구성됩니다. 퀘스트 풀이에 시간이 꽤 소요될 수 있으므로, 넉넉한 기간을 잡고 시작하시길 권유드립니다.1학기 | 2학기 | |
1차 ( 지원서, 퀘스트 풀이) 오픈 | 2월 중순, 2주 동안 제출 가능 | 8월 중순, 2주 동안 제출 가능 |
1차 ( 지원서, 퀘스트 풀이) 제출 마감 | 2월 말 | 8월 말 |
2차 (면접) | 3월 초 진행 | 9월 초 진행 |
Step1. 서류 전형 (지원서, 퀘스트)
기초 역량과 지원자 성향 파악을 위한 서류 평가를 진행합니다.
[1] 지원서
지원서의 경우 평가의 목적보다는, 지원자를 보다 자세히 알기 위함이 목적이니, 큰 부담 없이 작성하셔도 됩니다.
문항 예시
학회 지원 동기
학회 지원 동기 관심 있는 기업에 대한 비즈니스 전략 도출[2] 퀘스트
초심자를 기준으로, 리크루팅 기간 내 학습 및 해결 가능한 수준으로 출제되었습니다.
해당 내용에 익숙하지 않은 초심자들을 위하여 학습을 위한 학습 리소스도 제공 중입니다.
지원서 퀘스트에서 검증하고 싶은 역량은 다음과 같습니다.
Pandas를 통한 기초적 데이터 핸들링 능력
Pandas를 통한 기초적 데이터 핸들링 능력 알고리즘 구현 문제를 통한 기초적 코딩 능력 데이터를 통한 인사이트 도출 및 전략, 모델링 수립 능력 심화 선택 역량 (택1)
* 지원서 퀘스트는 크게 3문항으로 이루어져 있습니다.
Step2. 면접
1차 합격자에 대하여 면접이 진행됩니다. 면접에서는 쉬운 난이도의 파이썬 알고리즘 문제, 시각화된 데이터를 바탕으로 한 문제, 그리고 1차에서 제출한 지원서 및 퀘스트에 관한 질의 응답이 진행됩니다. [1] 지원서 기반 면접
지원서 기반 면접에서는 1차 서류 전형에서 제출하였던 지원서에 관한 질의 응답이 진행됩니다.[2] 면접 퀘스트
지원서 퀘스트를 직접 풀이했는지 검증하는 목적에서 출제됩니다.
대부분은 지원서 퀘스트와 비슷하지만, 난이도와 형식 면에서 조정됩니다.
면접 퀘스트는 다음과 같은 역량 검증을 목표로 합니다.
제시된 데이터를 통한 인사이트 추출 및 전략 제시
제시된 데이터를 통한 인사이트 추출 및 전략 제시 간단한 코드 구조 이해 및 구현 개발 분야의 코딩 테스트 수준을 요구하지 않습니다.* 면접 퀘스트는 크게 2문항으로 이루어져 있습니다.
Careers
데이터 관련 직무
Data Scientist / ML Engineer
Data Scientist / ML Engineer Data Analyst Business Analyst GH 산학협력 연계형 인턴, DA/DS데이터 비관련 직무
Consultant
Consultant Programmer (Frontend, Backend) Product Manager / Product Management Office진학
데이터/머신러닝 관련 대학원
데이터/머신러닝 관련 대학원Contact
열정적인 학회원들과 함께
데이터 분석을 통해 비즈니스 역량을 키울 분을 모집하고 있어요.
’데이터 분석을 통한 인사이트 도출’이라는 단어에
조금이라도 가슴이 떨린다면
지금 바로 지원해주세요!
