[맹개발] 하용호님 데이터 사이언스 강연 1주차 소감
해본 사람의 말에는 힘이 있다.
'데이터사이언스로 창업하고 매각까지 해본 사람이 전하는 데이터로 일하는 법'
- 카카오에 데이터 분석 기업인 넘버웍스를 매각한 하용호님의 스터디파이 강의
석사와 박사를 데이터 분석으로, 회사도 관련 직업을 가지고 있는 사람으로써, 내가 사는 세상 밖의 이야기는 소중하다. 가뜩이나 변화가 심한 분야인데, 나는 과연 어디로 가고 있는걸까? 변화의 격량 속에서 살아남을 수 있을지, 아니면 하나의 트렌드 정도로 그칠 것인지 같은 배를 탄 사람들은 어떻게 생각하고 있는지 등등... 여러 상념이 혼재 할 때, 강의가 눈에 들어왔고 온라인 Zoom으로 진행되는 강의임에도 순식간에 등록을 했다. 그리고 수강 소감은 다음과 같다.
해본 사람의 말에는 힘이 있다.
강의 내용은 별도로 개인 Onenote에 적어뒀고, 여기서 크게 언급하진 않고자 한다. 애초에 이 강연을 수강한 목적이 컨텐츠에 있지는 않았으니까. 오히려 수 많은 컨텐츠 중에 그래서 뭐가 진짜 돈이 되고 지금 내가 어떻게 해야하는지를 알고 싶었다. 이 과정에서 내가 가지고 있던 질문이나 견해를 정리해두어 기록으로 남기고자 한다. 해야할 일이 쌓여있고, 눈꺼풀이 감겨도 저녁 10시에 꾸역꾸역 Zoom을 켜고 듀얼 모니터 한 켠에 필기를 남기던 자신을 이 글로나마 기억하고자 한다.
## 스터디 그룹이 내게 한 질문과 나의 대답 (숙제)
- 질문1. 데이터 사이언스의 구성 요소들은 이미 많은 기업들이 부서로서 가지고 있었습니다. 그럼에도 데이터 사이언스라는 이름이 붙어 새로 정의된 이유는 무엇일까요? *
(1) 딥러닝 등 새로운 분석 패러다임의 변화 (2) A/B Test 등 실 서비스에서 해볼 수 있는 여건구성 (3) 실제 성과를 낸 기업 등장 (4) 해당 성과에 대한 과도한 마케팅과 유행 (5) 주가에 반영
- 질문2. 데이터 사이언스 작업의 최종 결과물은 결국 어떤 형태로 만들어져야 할까요? *
무엇을 하면 얼마가 생긴다 (Action Item & Revenue)
- 질문3. 데이터 사이언티스트들이 현업이나 매니저들과 대화하는데 어려움을 겪는 이유는 무엇이라고 생각되나요? *
현업에게는 이해가지 않을 해야 하는 일(Action Item)을 던져주는 사람이 되거나 이미 다 아는 걸 호들갑스럽게 말하는 사람이 되고, 매니저는 그래서 당장에 얼마 버는 지를 말해줘야 하는데 실질적으로 그러기 어렵기 때문.
- 질문4. 분석결과를 최종적으로 일에 적용되게 하는데 있어서 필요한 가장 비 기술적 요소는 무엇이라 생각되나요? *
제품 자체를 변화시키는 것. 예를 들어, 내가 특정 하나의 서적의 판매량을 늘려야 하는 데이터 분석가라면, 서적의 소개 이미지, 배너의 위치, 홍보 채널, 타겟 유저 층 등을 최적화해서 알아낼 수는 있겠지만, 분석 결과 유의미한 결과 없이 이 제품 자체의 문제로 귀결될 경우.
## 스터디에 내가 한 질문
- 이번주에 학습하시면서 이해가 안가셨거나 궁금하신 질문들을 모두 적어주세요 *
(1) 일단, AutoML 등으로 데이터 분석가가 대체된다는 시각에 어떻게 생각하시나요?
- 분석적 영역은 어느정도 대체 될 것이다. Project Owner나 업을 뜯어보는 Business Analyst적 역량이 뛰어난 사람이 앞으로는 필요할 것이다.
(2) 데이터 관련 프로젝트를 했을 때 예를 들어, 92%의 정확도를 내는 모델을 만들었는데, 그렇게 성능을 올리고 나면 그 다음분기나 반기에 1% 올리기가 어렵습니다. 기업 내부적으로 그럼 이 조직을 계속 In house로 들고가야 하는가 하는 의문이 생길텐데요. 기업에서의 데이터 사이언티스트 팀에 대한 수요가 앞으로도 계속 될까요?
(3) 그리고 향후 5~10년 뒤에는 데이터 분석가의 자리가 남아있을까요?
## Q&A 세션
- PMF를 찾기 위한 첫 번째는 리텐션을 잘 측정해야 한다.
- 모든 이벤트를 로깅할 필요가 없다. 처음에는 핵심 비즈니스의 한 트랜잭션을 완성하기 위한 이벤트만을 로깅하는 것이 좋다.
## 추천서 목록
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