오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA) Yongho Hahttp://ga.yonghosee.com 에서 진행하는 구글 어날리틱스(google analytics) 에 대한 강의 슬라이드 입니다. 이 슬라이드는 샘플이지만, 초반부는 실재 강의 교재 그대로 입니다. 이것 자체로도 여러분이 GA를 이해하는데 좀 도움이 된다면 기쁘겠습니다^^ 감사합니다.
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?Yongho Ha'꿈꾸는 데이터 디자이너' 과정의 학생들에게 소개한
'직업의 세계(?)' 강의 자료 입니다.
https://www.facebook.com/datadesigner2015
데이터를 다루기 위한 스킬과
보면 유용한 책들을 간단히 소개하였습니다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표Dylan KoGonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터!
연사 : 넘버웍스 하용호 대표
데이터 분석에 필요한 기본 개념: 지표, Funnel 등 데이터를 이해하기 위한 멘탈 모델(Mental Model)Minwoo Kim- 강의록 전문 읽기: http://bit.ly/2KKtzRA
데이터 분석(데이터 사이언스 말고, 통상적으로 스타트업에서 '데이터 분석'이나 '그로스'에 쓰는 데이터 분석)을 공부하려면, 어떤 기본 개념을 가지고 계시면 좋을지에 대해 만들어 본 강의 자료입니다.
카우앤독에서 지인 위주로 꾸린 강의에서 꽤 좋은 평가를 받았으나, 강의안 준비가 너무 힘들어서 실제 유료 강의로 이어지지는 않은 비운의 슬라이드...
멘탈 모델이란 무엇인지, 지표는 무엇이며 퍼널(Funnel)은 무엇인지, 등등의 이야기를 합니다. 기승전 결론은 SQL 배우세요. (https://brunch.co.kr/@minu-log/4)
코로나19로 인해 변화된 우리 시대의 데이터 트랜드Yongho Ha강의영상 : http://bit.ly/data-trend
2020 데이터 그랜드 컨퍼런스에서
'코로나19로 인해 변화된 우리 시대의 데이터 트랜드' 라는 제목으로
기조강연을 하였던 슬라이드 입니다.
앞으로 세상이 어떻게 급변해 나갈지에 대해 예측해 보았습니다.
그로스해킹 기초keunbong kwak그로스해킹의 기본 개념과 핵심 스킬들을 교육하기 위한 자료입니다.
아래의 유튜브 링크에서 강의도 함께 보실 수 있습니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLdWpPj-RibJvEHlbAV5mKPfToHE4vTRqr
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게Seongyun ByeonThe document discusses deep learning paper reading roadmaps and lists several github repositories that aggregate deep learning papers. It also discusses developing mobile applications that utilize machine learning and the differences between developing for iOS versus Android. Lastly, it mentions continuing to learn through practice and experimentation with deep learning techniques.
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)Dylan Ko* 해당 강연 관련 상세 인터뷰 - https://fyi.so/2Rl04JS
[목차]
1. 그로스 해킹 제대로 바라보기
2. 선택이 아닌 필수 “개인화 (Personalization)” 의 본질
3. 개인화를 구현하는 CDP (Customer Data Platform)의 글로벌 혁신 성공 사례
4. 이 모든 화두의 접점 “데이터 프로덕트 (Data Product)” 의 핵심
5. 데이터 프로덕트를 잘 만들기 위한 서비스/데이터 디자인 방법론과 기타
* 2018년 10월 29일 드림플러스 강남점에서 ㅍㅍㅅㅅ 아카데미(PPSS Academy)가 주최한 2시간 특강 '그로스 해킹과 데이터 프로덕트' 의 강연 슬라이드
[Agenda]
1. How to understand Growth Hacking properly
2. Not option but mandatory, Personalization's essence
3. Global innovation use cases of personalization using CDP(Customer Data Platform)
4. The core of Data Product, which is the base of all the above things
5. The methodology of service and data architecture design and other detail things to make a well-made data product
#그로스해킹 #데이터액션 #고넥터 #데이터사이언스 #서비스디자인 #GrowthHacking #DataAction #DataScience #Gonnector #ServiceDesign
데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스Minwoo Kim2018년 8월 9일, sopoong 액셀러레이팅 워크샵 강의: 데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스.
- 발표 전문 읽기: http://bit.ly/2nrDhPv
데이터에 기반한 성장을 하기 위한 기반들, 필수 선결 조건들에 대해서 이야기해보려고 합니다. 제가 생각하는 필수 선결 조건은 Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스 이렇게 세 가지입니다. (이건 제가 만들어낸 개념들은 아니고, 기존에 성공적으로 스타트업의 성장을 만들어 냈던 선배들에게서 배운 내용입니다.)
추천시스템 이제는 돈이 되어야 한다.choi kyuminThis document discusses techniques for recommender systems including multi-armed bandit (MAB), Thompson sampling, user clustering, and using item features. It provides examples of how MAB works using the ε-greedy approach and explores the tradeoff between exploration and exploitation. User clustering is presented as a way to group users based on click-through rate to improve targeting. Finally, it suggests using different item features like images, text, and collaborative filtering data as inputs to recommendation models.
빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까?Yongho Ha클라우드라는 말이 들리더니, 어느새 빅데이터가 유행했습니다. 데이터가 중요하다는 것을 겨우 받아들일까 하는 판국에, 이제는 IoT라던가 머신러닝이 중요하다고 합니다. 이 많은 유행들은 그냥 일시적인 걸까요? 아니면 동시에 나타나게된 이유가 있는 걸까요? 이것들 뒤에 큰 흐름이 있지는 않을까요? 있다면 그것은 어디에서 시작되고 있을까요? numberworks.io
[Causal Inference KR] 스타트업에서의 인과추론Bokyung ChoiCausal Inference KR 커뮤니티에서 진행한 발표입니다.
프로덕트 개발 조직의 데이터 분석가로 일하며 진행했던 인과추론 분석을 회고하는 내용입니다.
자료 조회가 안되실 경우 https://drive.google.com/file/d/1GAuAqggoxbX50EEwdzTaV4z4G0j8pLRf/view?usp=sharing 를 확인해주세요.
1. 인과추론에 빠져드는 이유
2. A/B 테스트의 현실, 왜 안된다고 할까?
3. 실험이 예상치 못한 지표를 침해했다
4. 기능을 늘리는 게 MAU 성장에 도움이 될까?
[데이터야놀자 2023] 비즈니스 분석가 vs 프로덕트 분석가_ 데이터 분석ᄀ...Jeongmin Ju안녕하세요. 데이터 분석가 주정민입니다. 데이터 야놀자 2023 발표 자료입니다.
최근 데이터 분석가의 종류는 크게 비즈니스 분석가와 프로덕트 분석가로 나누어지고 있습니다. 2가지 데이터 분석 직무를 경험하면서 깨달았던 이야기를 공유하고자 합니다.
BigQuery의 모든 것(기획자, 마케터, 신입 데이터 분석가를 위한) 입문편Seongyun ByeonThe document contains log data from user activities on a platform. There are three columns - user_id, event, and event_date. It logs the activities of 5 users over several days, including events like logins, posts, comments, views. It also includes some aggregated data on unique events and totals by user.
Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)Yongho Ha요즘 Hadoop 보다 더 뜨고 있는 Spark.
그 Spark의 핵심을 이해하기 위해서는 핵심 자료구조인 Resilient Distributed Datasets (RDD)를 이해하는 것이 필요합니다.
RDD가 어떻게 동작하는지, 원 논문을 리뷰하며 살펴보도록 합시다.
http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/sigmod_shark_demo.pdf
데이터 분석에 필요한 기본 개념: 지표, Funnel 등 데이터를 이해하기 위한 멘탈 모델(Mental Model)Minwoo Kim- 강의록 전문 읽기: http://bit.ly/2KKtzRA
데이터 분석(데이터 사이언스 말고, 통상적으로 스타트업에서 '데이터 분석'이나 '그로스'에 쓰는 데이터 분석)을 공부하려면, 어떤 기본 개념을 가지고 계시면 좋을지에 대해 만들어 본 강의 자료입니다.
카우앤독에서 지인 위주로 꾸린 강의에서 꽤 좋은 평가를 받았으나, 강의안 준비가 너무 힘들어서 실제 유료 강의로 이어지지는 않은 비운의 슬라이드...
멘탈 모델이란 무엇인지, 지표는 무엇이며 퍼널(Funnel)은 무엇인지, 등등의 이야기를 합니다. 기승전 결론은 SQL 배우세요. (https://brunch.co.kr/@minu-log/4)
코로나19로 인해 변화된 우리 시대의 데이터 트랜드Yongho Ha강의영상 : http://bit.ly/data-trend
2020 데이터 그랜드 컨퍼런스에서
'코로나19로 인해 변화된 우리 시대의 데이터 트랜드' 라는 제목으로
기조강연을 하였던 슬라이드 입니다.
앞으로 세상이 어떻게 급변해 나갈지에 대해 예측해 보았습니다.
그로스해킹 기초keunbong kwak그로스해킹의 기본 개념과 핵심 스킬들을 교육하기 위한 자료입니다.
아래의 유튜브 링크에서 강의도 함께 보실 수 있습니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLdWpPj-RibJvEHlbAV5mKPfToHE4vTRqr
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게Seongyun ByeonThe document discusses deep learning paper reading roadmaps and lists several github repositories that aggregate deep learning papers. It also discusses developing mobile applications that utilize machine learning and the differences between developing for iOS versus Android. Lastly, it mentions continuing to learn through practice and experimentation with deep learning techniques.
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)Dylan Ko* 해당 강연 관련 상세 인터뷰 - https://fyi.so/2Rl04JS
[목차]
1. 그로스 해킹 제대로 바라보기
2. 선택이 아닌 필수 “개인화 (Personalization)” 의 본질
3. 개인화를 구현하는 CDP (Customer Data Platform)의 글로벌 혁신 성공 사례
4. 이 모든 화두의 접점 “데이터 프로덕트 (Data Product)” 의 핵심
5. 데이터 프로덕트를 잘 만들기 위한 서비스/데이터 디자인 방법론과 기타
* 2018년 10월 29일 드림플러스 강남점에서 ㅍㅍㅅㅅ 아카데미(PPSS Academy)가 주최한 2시간 특강 '그로스 해킹과 데이터 프로덕트' 의 강연 슬라이드
[Agenda]
1. How to understand Growth Hacking properly
2. Not option but mandatory, Personalization's essence
3. Global innovation use cases of personalization using CDP(Customer Data Platform)
4. The core of Data Product, which is the base of all the above things
5. The methodology of service and data architecture design and other detail things to make a well-made data product
#그로스해킹 #데이터액션 #고넥터 #데이터사이언스 #서비스디자인 #GrowthHacking #DataAction #DataScience #Gonnector #ServiceDesign
데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스Minwoo Kim2018년 8월 9일, sopoong 액셀러레이팅 워크샵 강의: 데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스.
- 발표 전문 읽기: http://bit.ly/2nrDhPv
데이터에 기반한 성장을 하기 위한 기반들, 필수 선결 조건들에 대해서 이야기해보려고 합니다. 제가 생각하는 필수 선결 조건은 Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스 이렇게 세 가지입니다. (이건 제가 만들어낸 개념들은 아니고, 기존에 성공적으로 스타트업의 성장을 만들어 냈던 선배들에게서 배운 내용입니다.)
추천시스템 이제는 돈이 되어야 한다.choi kyuminThis document discusses techniques for recommender systems including multi-armed bandit (MAB), Thompson sampling, user clustering, and using item features. It provides examples of how MAB works using the ε-greedy approach and explores the tradeoff between exploration and exploitation. User clustering is presented as a way to group users based on click-through rate to improve targeting. Finally, it suggests using different item features like images, text, and collaborative filtering data as inputs to recommendation models.
빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까?Yongho Ha클라우드라는 말이 들리더니, 어느새 빅데이터가 유행했습니다. 데이터가 중요하다는 것을 겨우 받아들일까 하는 판국에, 이제는 IoT라던가 머신러닝이 중요하다고 합니다. 이 많은 유행들은 그냥 일시적인 걸까요? 아니면 동시에 나타나게된 이유가 있는 걸까요? 이것들 뒤에 큰 흐름이 있지는 않을까요? 있다면 그것은 어디에서 시작되고 있을까요? numberworks.io
[Causal Inference KR] 스타트업에서의 인과추론Bokyung ChoiCausal Inference KR 커뮤니티에서 진행한 발표입니다.
프로덕트 개발 조직의 데이터 분석가로 일하며 진행했던 인과추론 분석을 회고하는 내용입니다.
자료 조회가 안되실 경우 https://drive.google.com/file/d/1GAuAqggoxbX50EEwdzTaV4z4G0j8pLRf/view?usp=sharing 를 확인해주세요.
1. 인과추론에 빠져드는 이유
2. A/B 테스트의 현실, 왜 안된다고 할까?
3. 실험이 예상치 못한 지표를 침해했다
4. 기능을 늘리는 게 MAU 성장에 도움이 될까?
[데이터야놀자 2023] 비즈니스 분석가 vs 프로덕트 분석가_ 데이터 분석ᄀ...Jeongmin Ju안녕하세요. 데이터 분석가 주정민입니다. 데이터 야놀자 2023 발표 자료입니다.
최근 데이터 분석가의 종류는 크게 비즈니스 분석가와 프로덕트 분석가로 나누어지고 있습니다. 2가지 데이터 분석 직무를 경험하면서 깨달았던 이야기를 공유하고자 합니다.
BigQuery의 모든 것(기획자, 마케터, 신입 데이터 분석가를 위한) 입문편Seongyun ByeonThe document contains log data from user activities on a platform. There are three columns - user_id, event, and event_date. It logs the activities of 5 users over several days, including events like logins, posts, comments, views. It also includes some aggregated data on unique events and totals by user.
Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)Yongho Ha요즘 Hadoop 보다 더 뜨고 있는 Spark.
그 Spark의 핵심을 이해하기 위해서는 핵심 자료구조인 Resilient Distributed Datasets (RDD)를 이해하는 것이 필요합니다.
RDD가 어떻게 동작하는지, 원 논문을 리뷰하며 살펴보도록 합시다.
http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/sigmod_shark_demo.pdf
세바시 15분 데이터로 세상이 다시 한번 바뀝니다 @하용호 SK Telecomcbs15min디지털이 아닌 것을 찾기 힘든 시대가 되어갑니다. 우리 뿐만 아니라 주변의 기계들도 끊임없이 데이터를 만들기 시작했습니다. 이 데이터 조각들이 서로 모이고 연결되어 새로운 규칙을 찾아내고 만들어가고 있습니다. 데이터로 파생될 많은 발명들은 인터넷 만큼이나 우리 세상을 바꿀 것이고, 우리는 그 입구에 서있습니다.
AWS Lambda를 활용한 Amazon Alexa Skills 개발 방법 (윤석찬) - Startup DeepDive ConferenceAmazon Web Services KoreaStartup DeepDive Conference - WIS 2017
Amaon Echo를 통한 음성인식 기반 인공 지능 스마트홈 서비스를 제공하는 Alexa서비스와 이를 통한 서드 파티 음성 인식 앱을 개발하는 Alexa Skills Kits에 대해 자세히 소개합니다. 특히, Alexa 서비스를 기반한 글로벌 디바이스 사용자를 위해 AWS Lambda와 같은 서버리스(Serverless) 아키텍처로 음성 서비스를 만들고 배포할 수 있는 방법을 간단한 데모와 함께 알아봅니다. 본 세션을 통해 Alexa 기반 인공 지능 애플리케이션을 디자인하는 방법 및 모범 사례에 대해서도 공유합니다
보고서 쓸 때 문장 줄이기 연습Sungchul CHOI장그래를 통해 배우는 보고서를 쓸 때 문장을 줄이는 방법
본 자료는 가천대학교 산업경영공학과 기술 경영 연구실 TeamLab에서 작성하였습니다.
상업적인 용도의 사용외 무단 복제 및 전재에 제한을 두지 않습니다.
→ 9/25 17:30 pm 추가
생각보다 많이 보셔서 자세한 출처를 적습니다.
1) 모자 관련된 얘기는 Refactoring과 관련된 프로그램밍 책에서 나온 얘기입니다. 프로그래밍도 보고서를 쓰는 것과 비슷해서 Simple하게 코드를 작성하는게 중요하죠. 정확한 책 제목이 생각안나서 (TDD 또는 Refactoring인데...) 나중에 다시 정확히 적겠습니다.
2) 두 번째 얘기는 다들 아시겠지만 "미생" 이라고 하는 웹툰에서 주인공 장그래가 보고서를 쓰는 법을 배우는 과정입니다. 해당 부분의 맨끝에는 "미생" 버전이 있고, 그 앞에는 제가 수업시간에 수정한 내용을 정리한 겁니다.
3) 세 번쨰 얘기는 제가 쓴 보고서를 직접 줄인 겁니다.
웹 올릴때 늘 "조심해야지" 생각하면서도 또 귀찮아서 대충 일을 해버렸군요. 혹시 오해가 있으셨다면 너그러이 이해해 주시기 바랍니다.
실리콘 밸리 데이터 사이언티스트의 하루Jaimie Kwon (권재명)(오리지널 구글 프리젠테이션은 http://goo.gl/uiX2UH 에)
- 권재명 (Jaimyoung Kwon)
1. 실리콘 벨리 데이터 기업들
2. 온라인 광고 사업
3. 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 머신러닝 사이언티스트
4. 실리콘 벨리 데이터 사이언티스트의 하루
5. 데이터 사이언스 툴채인
6. 데이터 사이언스 베스트 프랙티스
7. 데이터 사이언스 필수 통계 개념
8. 사내 데이터 사이언스 도입
소프트웨어 엔지니어의 한국/미국 직장생활Joon Hong시애틀지역의 한인 IT종사자모임 "창발" 2월 모임에서 발표했던 주제입니다.
한/미 양국에서 느꼈던 근로환경의 차이에 대해 이야기를 나누는 시기였어요.
http://changbal.com/kr-sde-and-us-sde/
그로스해킹 세미나 #1Haezoom Inc.“고객이 우리 서비스에서 원하는 것은 뭘까?"
“그 목적은 우리가 생각한 것과 항상 일치할까?"
-
이든스토리는 불확실한 비지니스 환경에서 끊임없이 고민하고
지속적으로 서비스를 고도화시킬 수 있는 그로스해킹 문화를 지향합니다.
관찰하고 가설수립부터 검증까지 고객경험을 최적화 시키는
이든스토리의 내부 세미나 자료를 공유합니다.
-
#그로스해킹 #PMF #제품시장궁합 #IT사업실 #그로스해커 #UX #CLV
헬로 데이터 과학: 삶과 업무를 개선하는 데이터 과학 이야기 (스타트업 얼라이언스 강연)Jin Young Kim12월 22일 스타트업 얼라이언스에서 있었던 데이터 사이언스 관련 공개 강연 슬라이드 입니다. 실제 사용했던 슬라이드에 시간 관계상 생략했던 슬라이드와 각종 링크를 추가한 확장판입니다.
- 데이터에 대한 오해와 진실
- 데이터 과학의 절차와 유의사항
- 비즈니스 성장을 위한 데이터 과학사례
- 데이터 과학을 활용한 책 쓰기
데이터 과학에 관련된 다양한 자료를 제 홈페이지와 페북, 트위터, 브런치에서 만나보실 수 있습니다.
http://www.hellodatascience.com/
이벤트에 관련된 좀더 자세한 사항은 온오프믹스 링크 참조하세요: http://onoffmix.com/event/59334
So You Wanna Change the World?Lab80Keynote presentation at UX Camp Seoul 2012: How to define your own impact and success. This is targeted for designers but applies to a broad range of people.
UX Camp Seoul에서 처음 발표한 후 꾸준히 업데이트하고 있는 자료입니다. 절망, 희망, 그리고 성공에 관한 몇가지 오해들을 공유합니다.
Keywon is the design founder of http://hellomoney.co/
데이터 사이언티스트를 꿈꾸는 분들을 위한 개인적인 데이터 사이언스 경험과 소회 - what I experienced as a data sc...Jungmin LeeI organized my personal experience as a data scientist for newbie data scientists
데이터 사이언티스트를 꿈꾸는 분들을 위한 자료입니다
개인적인 경험과 소회입니다
[TMS 2018] 자금확보 / Lablup 신정규 CEO, 님아 제발 그 강을 마오NAVER D2 STARTUP FACTORY- 소개
2018년 11월 2일, Tech Meets Startup 발표자료
http://tech-startup.kr/
- 발표 제목: 님아 제발 그 강을 건너지 마오 - 기술 스타트업과 돈의 강
- 발표자: Lablup 신정규 대표
- 내용: Backend.AI를 만드는 래블업이 '기술 스타트업을 하면서도 어떻게 (아직) 망하지 않았는가?'에 대해, 제품개발과 투자유치, 시장진입의 연동 관점에서 경험을 소개합니다.