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• AWS SageMaker를 이용해서 모델 빌드, 배포, 예측하기

  데이터 사이언스/데이터 분석 실습 2021. 1. 19. 08:39

  이번 블로그에서는 SageMaker에 대해 짧고 간단하게 소개해 드리겠습니다. AWS SageMaker 란? Amazon SageMaker는 {jupyter 노트북 환경과 동일하지만 클라우드에 있는} 클라우드 머신 러닝 플랫폼으로, 사용자가 프로덕션 준비 호스팅 환경에서 머신 러닝 모델을 구축, 교육, 튜닝, 그리고 배포를 쉽게 할 수 있는 도구 입니다. AWS SageMaker의 장점 뛰어난 확장성 빠른 학습 시간 가동 시간 유지 — 프로세스가 중단없이 계속 실행됩니다. 높은 데이터 보안 SageMaker를 사용한 기계 학습 SageMaker에는 (교육용으로 널리 알려진) 최적화된 ML 알고리즘이 많이 내장되어 있습니다. 이런 내장 알고리즘을 이용하여 모델을 구축하려면 데이터가 필요합니다. 교육 데이터..

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• 포트폴리오 최적화 관련 이론

  데이터 사이언스/업계 이야기 2021. 1. 19. 06:59

  현대 포트폴리오 이론 현대 포트폴리오 이론 (Modern, Portfolio Theory, MPT) 또는 평균 분산 분석은 주어진 투자 금액에 대해서 위험에 대한 수익을 극대화하는 것을 목표로하는 포트폴리오를 개발하고 생성하기 위한 수학적 모델입니다. MPT 기반의 모델은 대부분의 사람이 덜 위험한 포트폴리오를 선호한다는 가정과 경험을 기반으로합니다. 위험 완화는 기존의 안전한 피난처에 투자하거나 투자처의 다각화를 통해 달성 할 수 있습니다. MPT는 1950년대에 Henry Markowitz에 의해 도입되어 노벨상을 수상했습니다. MPT가 비즈니스와 경제의 불가항력/추세를 고려할 수 없기는 무능력으로 인해 상당한 비판을 받았습니다. 하지만, MPT가 변동성을 측정하여 포트폴리오 보유의 위험을 측정하는 ..

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• 사용자 경험 디자인에 대한 15가지 놀라운 통계

  데이터 사이언스/업계 이야기 2021. 1. 15. 20:00

  더 많은 사람들이 여러 기기에서 콘텐츠를 소비하는 대유행 중심의 시장에서 고객을위한 훌륭한 사용자 경험 (UX)은 회사의 성공에 더 중요한 요소가됩니다. 실제로 그래픽 디자이너, 사용자 인터페이스 (UI) 디자이너, 모션 디자이너는 우리가 온라인에서 경험하는 경험을 형성하는 사람들입니다. 웹을 샅샅이 뒤져 UX 디자인 환경, 앞으로 어떤 트렌드가 있는지, 그리고 기업이 훌륭한 고객 경험을 제공하기 위해 원칙을 우선 순위로 지정해야하는 이유를 정리해 봤습니다. 의도적이고 전략적인 사용자 경험은 전환율을 400%까지 높일 수 있습니다. (출처 : Forrester) UX에 1 달러를 투자 할 때마다 100 달러의 수익이 발생합니다 (ROI = 9,900 %). (출처 : Forrester) 브랜드 웹사이트에..

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• Adobe Digital Insight: 2021년 전자 상거래 5대 트렌드

  데이터 사이언스/업계 이야기 2021. 1. 15. 10:00

  2020년 연말 쇼핑 시즌(11월부터 12월까지) 동안 미국에서 온라인 지출의 비중이 기록을 세웠습니다. Adobe Analytics를 사용하여 미국의 상위 100개 소매 업체 중 80개에 대한 수조 건의 온라인 참여를 분석하는 Adobe Digital Insights (ADI)의 분석에 따르면, 2020년은 코로나19로 인해 사람들이 온라인 쇼핑을 하는 방식에 큰 영향을 미쳤다는 것을 발견했습니다. 최근 연말 연시 휴가 시즌의 전자 상거래 매출은 2년간의 성장과 맞먹는 1,828억 달러에 달해며 전년 대비 32% 증가했습니다. Adobe Digital Insights의 이사인 Taylor Schreiner는 "코로나19 유행병에 비추어 볼 때 디지털 매체는 사람들을 연결하고, 일하고, 즐겁게 지내고, ..

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• 좋은 데이터 과학자가 좋은 PM이 될 수 있는 이유

  데이터 사이언스/업계 이야기 2021. 1. 12. 17:00

  저는 데이터 과학자에서 Product Manager(PM)로 경력을 전환 할 때 비슷한 경력 전환을 시도한 많은 사람들에게 조언을 구했습니다. 하지만, "음, 이 전환을 한 사람을 몰라요. 제겐 좀 이상해 보입니다."라는 대답을 정말 많이 들었습니다. 저는 항상 최고의 데이터 과학자가 Product에 초점을 맞추고 사용자와 그들의 요구를 염두에 두고 있다고 생각했습니다. 데이터 과학자와 PM간의 자연스러운 관계 데이터 과학자와 PM은 데이터로 결정을 내립니다. 데이터 과학자의 주요 업무는 평가 측정 항목을 식별하고 특정 개입의 잠재적인 영향을 예측하고 해당 결과를 이해 관계자에게 적절한 기술 수준에서 명확하고 간결하게 전달함으로써 다양한 경쟁 옵션 중에서 선택을 쉽게 할 수 있도록 돕는 것입니다. PM도..

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