▶ 유니콘 기업 비즈니스 문제 해결을 위한 머신러닝 개발

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

아니요.

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 프로세스를 익힙니다.

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

안녕하세요,

우아한형제들의 데이터사이언티스트

‘친절한 토끼’입니다.

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.

실무에서 활용하는 데이터 기반의 문제 해결 전개 과정이 궁금하시다면,

저와 함께 본 클래스를 함께 해주세요!

✅ 포트폴리오로 활용 가능한

세 개의 프로젝트

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

1. 추천) 영화 추천 시스템
2. 이커머스) 호텔 예약 수요 예측
3. 금융) 신용카드 사기 탐지

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

본 클래스 수강 후

확실하게 가져갈 수 있는

무기 세 가지.

1️⃣ 첫째.

데이터 기반의

비즈니스 문제 해결력

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.

2️⃣ 둘째.

각 산업, 직무별

비즈니스를 꿰뚫는 통찰력

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.

3️⃣ 셋째.

머신러닝 모델 설계

및 개발 능력

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.

▶ 이런 분들에게 추천합니다!

※ 본 클래스는 파이썬 기본 문법을 알고 있는 사람을 대상으로 수업을 진행합니다.

데이터 사이언티스트로서의

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.