데이터 지능: 전문가들이 들려주는 데이터 & 인공지능 이야‪기‬ 김진영 (헬로 데이터 과학 저자)

데이터 사이언스의 여러 분야 가운데 온라인 서비스의 성장, 평가 문제해결을 위한 분석에 대해서는 Product Analytics라는 이름으로 활발한 연구와 논의가 이루어지고 있습니다. 오늘은 Product Analytics Playground (PAP) 라는 이름으로 페북, 스터디 및 이벤트 등을 통해 활발히 활동중이신 PAP의 최보경, 이민호, 윤석진님을 모시고 이야기를 나눠볼까 합니다. 
 
9:00 Product Analytics(PA)의 핵심
18:00 공유하고 싶은 PA 프로젝트
30:00 가장 중요하게 보는 지표들
51:30 내가 소개하고 싶은 PA.툴 
61:30 반복되는 PA 작업을 효율화하는 방법
78:00 우리 팀 자랑 & 지원 요령
86:00 PA 시작하는 분들께 드리는 말씀
95:30 마무리
 
PAP 관련 링크:
Facebook Group : https://www.facebook.com/groups/talkinpap 
Blog : http://playinpap.github.io/
Youtube (컨퍼런스 세션 보기) : https://www.youtube.com/channel/UCRvudwkTe1FeqUoWrbIIAMQ
LinkedIn : https://www.linkedin.com/company/playinpap/
Product Analytics 강의 (Class101) : https://class101.page.link/Lm7M 
 
Product Analytics 툴/서비스:​https://amplitude.com/mastering-retentionhttps://retentioneering.github.io/retentioneering-tools/_build/html/index.htmlhttps://mixpanel.com/ / https://www.profitwell.com/

안녕하세요, 데이터 지능 청취자 여러분, 이번에는 오랫동안 데이터사이언스 및 AI 분야에서 경력을 쌓으시면서 고감자라는 필명으로 좋은 글도 많이 쓰시고 오픈소스 활동도 꾸준히 해오신 전희원님을 모셨습니다. 희원님은 야후 코리아, NexR, SKT를 거쳐 최근에는 네이버 클로바에서 Document Intelligence팀 리더로 새로운 시작을 하셨는데요, 그 과정에서의 배움과 앞으로의 계획을 여러분들과 공유하신다고 합니다. Back-end / Front-end 엔지니어 채용도 진행중이시라니 많은 지원 바랍니다! (아래 정보)
관련 링크:
https://tinyurl.com/docuintel http://freesearch.pe.kr/https://github.com/haven-jeonhttps://www.linkedin.com/in/gogamza 

오늘은 지난번에 소개한 캐글 마스터 이정윤님의 스타트업과 대기업을 넘나드는 커리어 이야기를 들어보도록 하겠습니다.

안녕하세요, 이번에는 캐글(Kaggle) 마스터 및 2015년 KDD컵 우승에 빛나는 데이터 사이언스 컴피티션의 대가 이정윤님을 모셨습니다. 정윤님은 또한 스타트업 & 대기업 (우버/넷플릭스) 에서 데이터 사이언스와 머신러닝을 넘나드는 다양한 업무를 수행하셨고 5남매의 아버지이시기도 한데요, 오늘은 정윤님과 주로 캐글을 중심으로한 DS 컴피티션 이야기를 나누어 보았습니다. 
오디오 목차4:20 DS 컴피티션 참석하계된 계기12:30 컴피티션에 계속 참석하는 이유15:00 가장 기억에 남는 컴피티션 (2015년 KDD컵)22:30 컴피티션 우승의 비법은? (2015년 / 그리고 그 이후)33:30 컴피티션 경험이 업무에 적용되는 부분? 적용되지 않는 부분?41:15 컴피티션이 보여주는 DS / ML 트랜드49:00 캐글 경험이 취업에 주는 도움?51:00 캐글을 시작하는 방법?63:00 향후 계획 & 컴피티션의 미래
관련 링크

캐글 프로파일: https://www.kaggle.com/jeongyoonlee
캐글러 홈페이지: https://kaggler.com/about/ 
캐글러 파이썬 패키지: https://github.com/jeongyoonlee/kaggler
단국대 2020년 캐글뽀개기 강의: https://www.youtube.com/playlist?list=PLYF-I-Q8h6CtJNVw4VpOtXdlSz3hDvTjE
머신러닝 마스터 클래스 책 (Approaching Almost Any ML Problem 번역서): https://www.bookk.co.kr/book/view/103829

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저는 올해 4월부터 네이버 서치에서 근무를 하고 있고요, 저와 함께 한국/미국에서 네이버 검색 및 추천시스템의 사용자 만족도 및 결과의 공정성 평가 및 개선을 위해 일하실 데이터 사이언티스트 및 엔지니어를 모시고 있습니다.
관심있으신 분께서는 지금 진행 중인 네이버 월간채용에 지원하시거나 (https://www.naver-monthlyopening.com/ Search CIC밑에 Data / Back-end), 저에게 직접 메일을 주시면 (jin.y.kim at navercorp dot com) 됩니다. 

안녕하세요, 데이터지능 청취자 여러분. 오늘은 대한민국 AI의 세계화를 위해 불철주야 노력하고 계시는 네이버 클로바 AI의 하정우 / 성낙호님을 모셨습니다.
3년전에 비해 AI에 대한 관심도 더 커졌고, 그에따라 그 부작용에 대한 우려도 생겨나고 있는 상황인데요, 이를 포함한 AI 전반의 다양한 주제에 대해 말씀을 나누었습니다.
00:30 소개 및 지난 3년간의 소회13:00 그동안 다양한 AI 디바이스 개발을 통해 배운 점20:45 클로바가 생각하는 AI 디바이스의 미래는? (힌트: pre-training & GPT3)26:00 클로바의 비즈니스 AI 접근 방법은?29:40 코로나 극복에 일조한 클로바 케어콜 구축경험34:30 최근에 급속도로 발전한 AI가 인간을 대체할 수 있을까?40:15 윤리적인 AI를 만들기 위한 클로바의 노력은?49:20 클로바 AI 리서치의 중점 및 인재상?58:00 클로징: 클로바 지원자를 위한 꿀팁
클로바 AI에 관심을 가지시는 분께서는 채용 홈페이지를 참조하시거나 메일 clova-jobs@navercorp.com / naverai@navercorp.com로 연락을 주시면 된다고 합니다.

요새 '이루다' 등을 비롯한 인공지능의 윤리 문제가 많은 관심을 받고 있는데요, 최근에 숙명여대를 비롯한 대학생들의 연합 데이터 컨퍼런스인 SM-Pair에서 '인공지능 시대의 빛과 그늘, 그리고 데이터 리터러시'를 주제로 강의를 할 기회가 있었습니다. 본 팟캐스트에서 발표 내용을, 그리고 아래 유튜브에서 발표 영상을 보실 수 있습니다. 
https://www.youtube.com/watch?v=YYrHzkQ2r8s&ab_channel=JinYoungKim
1:45 인공지능에 대한 뜨거운 관심 (특히 한국에서)3:30 최근 불거지는 인공지능의 일탈 (정치적 극단화 / 이루다 / AI 면접)8:00 인공지능의 본질에서 찾는 원인과 해법12:30 왜 인공지능의 윤리가 중요한 문제인가?16:30 인공지능의 공정성을 어떻게 정의할 것인가?27:30 인공지능의 공정성을 높이는 기술적인 해법 (입력 데이터 / 학습 모델 / 결과물 평가)39:30 인공지능의 공정성을 높이는 비기술적인 해법 (조직 및 개인 관점)44:15 전공자/비전공자 입장에서 인공지능 시대를 준비하는 방법48:15 인공지능 공부를 위한 효율적인 방법