클래스 소개

시중에는 이미 많은 데이터사이언스 관련 자료가 있지만 대부분은 입문서이거나 학술 논문과 같은 기술 중심의 전문적인 자료입니다. 또한 데이터사이언스 교과서에서 나오는 이야기를 실제 업무 환경에 적용하는 과정에서 겪는 다양한 어려움에 대한 자료는 전무하다시피 하죠. 따라서 온라인 서비스를 실제로 개발해서 운영한 경험을 바탕으로 현업에서 바로 적용할 수 있는 가이드를 만드는 것이 가치가 있겠다는 생각을 해왔습니다.

그동안 저는 마이크로소프트 및 스냅(Snap)에서 검색엔진, 추천시스템 관련된 다양한 데이터 사이언스 문제를 접했고 현재는 네이버의 검색 품질 관리 및 개선에 바탕이 되는 데이터 사이언스 및 엔지니어링 문제를 해결하는 Data&Analytics팀을 이끌고 있습니다. 클래스의 많은 부분이 제가 이끌고 있는 네이버 서치의 Data&Analytics(DnA)팀의 업무에 기반하고 있어요. 이 클래스가 엔지니어와 PM 그리고 기타 데이터를 활용한 일을 하시는 모든 분께 도움이 되길 바라며 현장감 있는 저의 경험과 문제 해결 과정을 공유하겠습니다.

수강 효과

온라인 서비스 개선을 위한 데이터 사이언스의 의미와 역할을 이해할 수 있습니다.
데이터 조직으로의 변화 과정과 그 과정에서 겪는 실무적인 어려움을 미리 배울 수 있습니다.
데이터 사이언스의 최신 트렌드와 발전 방향을 배울 수 있습니다.

이 클래스가 특별한 이유

현직자의 경험이 녹아있는 생생한 실무 가이드

우리가 실제로 온라인 서비스를 개발하고 개선하는 현장에서는 하루하루 변화하는 시장상황과 경쟁사 동향 그리고 서비스 이슈에 대응하느라 정신이 없을 겁니다. 우리 모두 서비스 운영에서 나오는 각종 데이터가 중요하다는 것은 알고 있지만 매일 쌓이는 데이터를 어떻게 활용할지에 대한 구체적인 인사이트는 쉽게 찾아보기 힘든 것이 현실입니다. 저는 이러한 온라인 서비스 관련 현직자에게 구체적인 가이드를 드리고 싶습니다. 클래스에서는 제가 지금까지 데이터 사이언스 관련 업무를 하며 만난 현실적인 어려움과 그것을 어떻게 해결했는지에 대한 과정을 공유하고자 합니다.