데이터인사이트

실무 비즈니스 환경에서 데이터 사이언티스트는 어떻게 일해야 할까?
비즈니스 가치를 만들어 왔던 '하용호'만이 강의할 수 있는 이야기를 먼저 들어보세요.
요즘 데이터 분석을 가르치는 곳은 많습니다.
하지만 단언컨대 데이터가 어떻게 비즈니스 가치를 만들어야 하는지
설명하는 건 이 강의가 최초일 것입니다.
이 강의는 데이터 사이언티스트가
실무 환경에서 어떤 문제를 겪는지,
어떤 수준의 분석이 필요한지,
어떻게 분석이 분석에 그치지 않고 액션이 될 수 있는지
배울 수 있는 강의입니다.
by 하용호

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데이터 사이언티스트
하용호

데이터 분석 회사를 창업하고 카카오에 매각한 데이터 사이언티스트

데이터 실무자라면 누구나 읽어봤을 '그 슬라이드'의 원작자
데이터사이언티스트라는 타이틀을 달고 일하는 사람이 별로 없던 때부터 1세대 데이터 사이언티스트라고 본인을 소개하던 하용호 연사자는 SKT에 입사하면서 본격적으로 데이터 사이언티스트의 일을 시작했습니다.
이후 데이터 분석 회사를 창업하였고, 그 가치를 인정 받아 회사를 카카오에 매각, 카카오에서도 데이터 팀을 이끄는 디렉터로 커리어를 이어갔습니다.
이외에도 데이터 주니어를 위한 교육이나, 데이터 사이언스 대표 연사자로 참여하는 등 대한민국을 대표하는 데이터 사이언티스트로 활동하고 있습니다.
XYZ Venture Partners / CEO
데이터 기술과 비즈니스를 연결시켜주는 벤처투자회사 설립
• 2016 ~ 2019
카카오 / Data Value / Director
카카오에서 데이터 벨류 팀 리딩
- 광고랭킹 알고리즘
- 메시지 광고 분배 알고리즘
• 2015 ~ 2016
넘버웍스 / CEO (acquired by 카카오)
마케팅 자동화 솔루션 개발 (Data Driven Action Automation)
'Help companies to turn their data into money.'
넘버웍스를 카카오에 M&A.
SK Telecom / BigData TF / DataScientist
데이터 아키텍쳐 설계
- programming tons of MapReduce jobs for Hadoop
- make fault-tolerant job flow management system
• 2010 ~ 2012
kt hitel / Research Engineer
분산처리기술 연구
- Prism File System (distributed file system with small space overhead )
- Search Engine (distributed search engine for web scale)
- iLock (remote lock service. It looks like google's Chubby)
• 2007 ~ 2010
Tmax Soft / Research Engineer
검색엔진 기술 및 대용량 처리기술 개발
- Tibero ( database )
- Prosearch (search engine for enterprise)
- Tmax File System (distributed file system. it resembled GFS)

<자습해도 모르겠던 딥러닝, 머리속에 인스톨 시켜드립니다.>
- 누적 조회수 19만 이상

<스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까?>
- 누적 조회수 14만 이상
Heritage Story
이 강의를 통해
배울 수 있는 주요 포인트를 짚어드립니다.
Brand-new Sight
당신의 시야를 확장시킬
하용호의 이야기를 The Red에서 만나보세요.
Point 01
Point 02
Point 03
Point 04

강의 미리보기
책에서 가르쳐주지 않는 데이터 사이언스
데이터 사이언스의 역사부터, 시간의 흐름에 따른 데이터사이언티스트의 업무와 기술 밖의 기술에 대해 가르쳐 줍니다.
좋은 데이터 팀은 어떻게 일하는가?
데이터 사이언스 주니어로서, 데이터/그로스 팀의 리더로서 맞이할 수 있는 다양한 상황에서 어떻게 헤쳐나가는 것이 좋을지에 대해서 알려줍니다.
실험은 어떻게 일구어 나가야 하는가?
데이터, 그로스팀은 실험을 기반으로 움직여야 합니다. 그로스해킹의 I.C.E 부터 실험의 성공/실패의 기준을 알려줍니다
어떻게 목표를 정할 것인가
현실에서 데이터 팀의 과제는 어떤 문제를 풀지 정하는것 부터 시작합니다.
회사의 성장을 리드할 수 있는 문제를 고르는 방법부터 LTV,리텐션 등 비즈니스 분석방법까지 배웁니다
데이터 사이언티스트의 커뮤니케이션
회사에서 데이터 인력을 뽑을때 채용하는 기준에 대해서 알려줍니다.
상세 커리큘럼
1. 책에서 가르쳐주지 않는 데이터 사이언스
2. 데이터로 일하는 데 필요한 기술 밖의 기술들
3. 데이터 사이언티스트의 커뮤니케이션
그리고 한 걸음 더
강의에 대해 궁금하셨나요?
한 걸음 더 들어가봅니다.

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총 학습기간
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본 패키지는 약 6시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
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수강료.
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하용호의 데이터 사이언티스트가 회사를 움직이는법
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