반응형 비개발자의 개발 지식 스터디/데이터4 AI 인공지능 & 머신러닝 & 딥러닝 개요 인공지능 인공지능은 사람이 수행하는 지능적인 작업을 자동화하기 위한 연구 활동 일반적으로 컴퓨터 프로그램이 하는 일들은 입력되어 있는 로직을 바탕으로 동작하기에 단순한 작업들을 수행하기에는 뛰어난 반면, 더 나아가 사람의 말을 이해하거나 사람 얼굴을 인식하는 등의 작업들은 단순히 개발자가 짠 로직만으로는 성능이 많이 떨어짐 수많은 케이스가 입력되어도 정확도가 높은 결과를 제시하기 위해선 사람의 뇌와 같이 지능적인 작업을 하는 도구가 필요함 머신러닝 현재 인공지능을 구현하기 위한 방식으로는 크게 규칙 기반 시스템(Rule-based system)과 머신러닝 2가지로 나뉨 규칙 기반 시스템: Rule(규칙)을 미리 프로그래머가 작성하는 방식 수많은 경우의 수에 대응하는 .. 2023. 7. 26. 그로스 해킹 그로스 해킹 데이터를 바탕으로 고객을 분석하고 회사를 성장시키는 일련의 과정 '기업이 목표하는 것'으로 이끄는 것에 대한 전반을 의미하며 철저히 데이터 기반의 의사결정이 수반됨 마케팅을 통해 서비스를 알리고 제품의 구매 유도까지 과정 등 관련 툴로는 대표적으로 CRM(고객 관계 관리 솔루션)이 있음 마케팅 vs 그로스 기존 마케팅: 제품을 알리고(Awareness) 제품에 사용자를 유입(제품 입장에서 사용자 획득/Acquisition)하는 것에 한함 그로스 해킹: 기존 마케팅 이후 제품 레벨의 사용자 사용(Activation), 재사용(Retention), 결제(Revenue), 공유(Referral)의 전과정을 데이터로 저장하고 이를 활용 AARRR 위 모든 지표는 데이터를 바탕으로 보게 되며 실제로 .. 2023. 7. 26. 데이터 직군 데이터 엔지니어 엔지니어는 데이터를 수집하고 저장하는 역할 수행 추가적으로 시각화를 통해 더 나은 데이터 결과를 제공하는 역할 수행 즉, 데이터 생성 → 수집 → ETL → 시각화 의 과정을 엔지니어가 수행 초기 스타트업은 데이터 수집, 분석에 Google Analytics를 많이 사용 이는 프론트엔드에서 데이터 수집 코드 작성 시 데이터 저장과 시각화까지 전부 손쉽게 가능하기 때문 하지만 기업 입장의 커스터마이징이 힘들기 때문에 결국 엔지니어가 직접 데이터 환경을 구축하게 됨 데이터 파이프라인 데이터 파이프라인: 데이터의 생성 이후 여러 서버를 거쳐 최종 DB에 저장되는 전반적인 과정 따라서 데이터 엔지니어의 업무 ≈ 데이터 파이프라인 구축 이라 할 수 있음 데이터 파이프라인 구축은 데이터와 관련된 서.. 2023. 7. 26. 데이터의 전체 프로세스 개요 IT 회사에서 데이터는 정말 중요 오프라인 매장에서 고객들이 방문하는 것과 달리 온라인은 프론트엔드(웹, 앱)등을 통해서 접근하므로 유저의 방문, 행동 등의 정보를 얻기 위해서는 해당 채널에서 데이터를 수집해야 함 실제로 우리가 사용하는 대부분의 웹에서는 행동 정보를 수집하고 있음 사이트에서 머무는 시간, 스크롤, 클릭 등의 유저 로그 정보들은 전부 데이터화되어 저장됨 데이터의 전체 프로세스 IT 회사에서 처리하는 데이터 프로세스는 크게 아래와 같이 정리할 수 있음 데이터 생성 데이터 수집 데이터 가공 후 저장(ETL) 데이터 시각화(BI) 데이터 분석 데이터 생성 데이터를 얻기 위해서 가장 먼저 데이터 생성이 필요 데이터 수집은 보통 유저가 사용하는 웹, 앱에서 발생 결제하기 버튼을 클릭, 상품페.. 2023. 7. 26. 이전 1 다음 반응형
