▶ 유니콘 기업 비즈니스 문제 해결을 위한 머신러닝 개발

▶ 시중의 수 많은 머신러닝 강의들, 머신러닝을 완벽하게 활용 할 수 있다고 할 수 있을까요?

머신러닝 알고리즘을 배우는 것만으로는

비즈니스에 적용할 수 없습니다.

머신러닝은 하나의 수단일 뿐, 비즈니스에 대한 온전한 이해가 없다면 이를 100% 활용할 수 없습니다. 그래서 우리는 아래의 사이클로 

비즈니스 문제 해결을 위한 머신러닝 모델 개발의 전체 프로세스

▶ 비즈니스 문제 정의, 데이터 전처리/ 시각화, 지표를 찾아 머신러닝 모델 개발, 운영 및 배포, 대시 보드 설계 및 전사 공유

우아한형제들의 데이터사이언티스트

현재 우아한형제들의 데이터서비스실에서 비즈니스의 신뢰도와 건전성을 유지하고 개선하기 위해 데이터를 분석하고, 다양한 목적을 반영한 머신러닝 모델을 개발하는 업무를 주로 하고 있습니다.

저는 ‘데이터 사이언티스트 = 모델을 개발하고 테스트 하는 사람’으로 국한하고 싶지 않습니다. 자칫 놓치기 쉬운 전략적 사고를 기반으로, 

비즈니스 문제 정의부터 이를 데이터로 해결하는 방법까지 풀 퍼널로 역량을 함양할 수 있도록 도와드리겠습니다.

한 개의 데이터 셋이 아닌, 3개의 분석 프로젝트로 아래의 전체 과정을 함께 실습합니다.이 과정을 통해 본인만의 분석 프로젝트 포트폴리오를 만들어보세요

▶ 무엇을 배우나요?_비즈니스 문제 정의, 머신러닝 모델, 데이터 전처리/시각화, 지표 선택, 모델 개발, 운영 배포, 대시보드 운영

실무에서는 다양한 비즈니스 모델과 이해관계자가 있고, 운영 환경도 상이합니다. 

획일화된 하나의 프로세스를 배우는 것이 아니라 다양한 비즈니스 환경에 따른 선택지를 이해할 수 있습니다.

 1) 내 비즈니스에 맞춰 취사 선택할 수 있도록 폭 넓은 관점을 갖추고, 2) 다양한 비즈니스에 유연하게 대처할 수 있도록 다수의 Case study를 통해서 비즈니스 문제 해결의 전체 사이클을 익힐 수 있습니다.

각 직무마다, 또 각 산업/비즈니스마다 해결하고자 하는 문제와 중점적으로 모니터링하는 지표는 다를 수 있습니다. 

각 산업/비즈니스마다 해결하고자 하는 문제에 맞는 적절한 지표를 선택하고, 해당 지표를 개선하기위한 모델을 개발합니다. 

또한 이들의 서로 다른 관점을 이해하고, 각 직무의 담당자에게 핵심이 되는 지표를 바탕으로 대시보드를 설계합니다. 모델 배포 후 발생할 수 있는 이슈 사항도 함께 고민하며, 대응 방안과 의사결정 프로세스를 정리해봅니다.

다양한 머신러닝 모델을 살펴보고, 우리의 현 문제에서 활용 가능한 기술 자원과 환경, 딜리버리 방법 등을 고민합니다. 인풋 데이터셋 샘플링을 비교해보고, 여러 모델의 파라미터를 비교해가며 현재의 리소스와 상황을 고려했을 때 가장 최적의 모델을 찾는 방법을 살펴봅니다.

파이썬 기본 문법을 알고 있는 사람을 대상으로

모든 인사이트, 아낌없이 나눌게요.

본 클래스에서는 머신러닝을 비즈니스의 문제를 해결하기 위한 하나의 도구로써 활용합니다. 저와 함께 6개의 스텝을 모두 착실히 따라오신다면, 전략적 사고를 바탕으로 머신러닝을 활용해 자사의 문제를 해결하기 위한 방법을 모두 터득하실 수 있을 거라 생각합니다.

7년 동안 데이터 사이언티스트로서 얻은 저의 인사이트, 여러분들께 아낌없이 나누겠습니다.

유니콘 기업의 데이터 기반 문제 해결법, 머신러닝 모델 개발 실무