๐Ÿ“Š [๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์˜ ๋น„๊ฒฐ: P | ์ปค๋ฆฌ์–ด๋ฆฌ

๐Ÿ“Š [๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์˜ ๋น„๊ฒฐ: Product Data Science] ๐Ÿ’ก ์ž„ํŒฉํŠธ ๊ณต์‹ ์šฐ์„  โ€˜ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ๋ฐ ํ™œ์šฉโ€™ ์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ์™œ ์•Œ์•„์•ผ ํ• ๊นŒ? ์˜์–ด๋กœ๋Š” Product Data Science ๋กœ ํ‘œํ˜„ํ–ˆ๋‹ค. ๋ฐ”๊พธ์–ด ๋งํ•ด์„œ โ€˜ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์—์„œ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์—ญํ• โ€™ ์œผ๋กœ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์ด๋Š” ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ์กฐ์ง์˜ ์ž„ํŒฉํŠธ ๊ณต์‹์—์„œ ์ฃผ์š”ํ•œ ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ๋กœ์„œ ๊ธฐ๋Šฅํ•œ๋‹ค. ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์—์„œ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์—ญํ• ์„ ์ž˜ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ  ํ™œ์šฉํ•˜๋Š” ์‚ฌ๋žŒ ร—๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์„ ์ค‘์‹œํ•˜๋Š” ๋ฌธํ™” = ์ž„ํŒฉํŠธ ๊ณต์‹์˜ ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ๋ฅผ ๋“ค์—ฌ๋‹ค ๋ณด์ž. ๋จผ์ €, ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์—์„œ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์—ญํ• ์„ ์ž˜ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ  ํ™œ์šฉํ•˜๋Š” ์‚ฌ๋žŒ์€ ์–ด๋–ค ์‚ฌ๋žŒ์ธ๊ฐ€? Product Analyst, Product Data Scientist, Product Data Engineer ๋“ฑ์˜ ์ง๋ฌด๋“ค์ด ์žˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฐ ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์„ ์˜๋ฏธํ• ๊นŒ? ์•„๋‹ˆ๋‹ค. ์‚ฌ์‹ค ์œ„ ๊ณต์‹์— ์žˆ์–ด์„œ ์ง๋ฌด๋Š” ์ƒ๊ด€์ด ์—†๋‹ค. ์–ด์ฐจํ”ผ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ๋ˆ„๊ตฌ๋‚˜ ํ™œ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์—์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์ผ์˜ ์˜์—ญ์— ๋Œ€ํ•ด ๋ช…ํ™•ํžˆ ์ธ์ง€ํ•˜๊ณ  ์žˆ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ, ๋” ๋‚˜์•„๊ฐ€์„œ๋Š” ๋…ธ๋ ฅ์„ ํ†ตํ•ด ํ™œ์šฉํ•˜๊ณ  ๋ฌธํ™”๋ฅผ ๋ฐ”๊ฟ”๋‚˜๊ฐˆ ํž˜์ด ์žˆ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ์„ ์˜๋ฏธํ•œ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์„ ์ค‘์‹œํ•˜๋Š” ๋ฌธํ™” ์•ž์„œ ์ •์˜ํ•œ ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ๋กœ โ€˜์ž˜ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๊ฒƒ' ์— ๋น„ํ•ด, ์ดํ•ดํ•œ ๊ฒƒ์„ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ์‹ค๋ฌด์—์„œ ๊ฐ€์น˜์™€ ๋ฌธํ™”๋ฅผ ๋งŒ๋“œ๋Š” ๊ฒƒ์€ ํ›จ์”ฌ ๋” ์–ด๋ ต๋‹ค. Bottom-up์œผ๋กœ๋Š” Cross-functional Team์œผ๋กœ ์ž‘์€ ์กฐ์ง์œผ๋กœ ์ผํ•  ๋•Œ, ๊ต์œก๊ณผ ํ˜‘์—…์„ ํ†ตํ•ด ๋น„๊ต์ ์œผ๋กœ ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์น˜๊ธฐ ์‰ฝ๋‹ค. ๋ฐ˜๋Œ€๋กœ Top-down์œผ๋กœ ๋ฆฌ๋”์‹ญ๊ณผ ํ•จ๊ป˜ ์—…๋ฌด ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๊ฐ€ ์žกํž ์ˆ˜๋„ ์žˆ๋‹ค. ์–ด๋Š ๋ฐฉํ–ฅ์ด๋“  ๋ฌธํ™”๊ฐ€ 0์ผ ๊ฒฝ์šฐ, ์‚ฌ๋žŒ์ด ๋…ธ๋ ฅํ•ด๋„ ์ž„ํŒฉํŠธ๋Š” ๋‚ด๊ธฐ ์–ด๋ ต๋‹ค. ๐Ÿ’ก ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์€ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์ •์˜ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„๊นŒ? ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์€ ์ธ๊ธฐ๊ฐ€ ๋งŽ์€ ํ‚ค์›Œ๋“œ์ด๋ฉด์„œ, ์šด์˜ ์ค‘์ธ ์ปค๋ฎค๋‹ˆํ‹ฐ์—์„œ๋„ ๋น„์ „์œผ๋กœ ์‚ผ๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋‚ด์šฉ์ด๋‹ค. ํ•„์ž๊ฐ€ ์ผ์„ ํ•˜๋ฉฐ ์—…๋ฌด์—์„œ ์ •ํ˜•ํ™”๋œ ๊ฒƒ๋“ค์„ ๋ช…์‹œํ–ˆ๋‹ค. ๋ฐ”๊ฟ”๋งํ•˜๋ฉด โ€˜ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์—์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ํ™œ์šฉ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์˜์—ญโ€™์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ์ •์˜ํ•œ ๋‚ด์šฉ์ด๋‹ค. ํ”„๋กœ๋•ํŠธ์— ์žˆ์–ด์„œ์˜ ์ถœ์‹œ ์ด๋ฒคํŠธ ์ „ํ›„๋กœ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ํ™œ์šฉ๋˜์–ด์•ผ ํ•˜๋Š” ์˜์—ญ๋“ค์ด ์žˆ๊ณ , ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ์กฐ์ง์˜ ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ๋‹ฌ์„ฑํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ถœ์‹œ ์ด๋ฒคํŠธ์™€ ๋ณ„๊ฐœ๋กœ ๊พธ์ค€ํžˆ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ํ™œ์šฉ๋˜์–ด์•ผ ํ•˜๋Š” ์˜์—ญ์ด ์žˆ๋‹ค. [1] Extracting Opportunities : ์œ ์ € ํ–‰๋™์„ ๋ถ„์„ํ•˜์—ฌ ํ”„๋กœ๋•ํŠธ๋กœ ํ’€์–ด๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ธฐํšŒ๋ฅผ ๋ฐœ๊ตดํ•œ๋‹ค. ์ด ๋ถ€๋ถ„์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ†ตํ•ด์„œ ํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ๊ณ , ์œ ์ € ์ธํ„ฐ๋ทฐ, ์Šคํ† ์–ด ๋ฆฌ๋ทฐ๋ฅผ ํ†ตํ•ด์„œ๋„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ๊ฒฐ๊ตญ ๊ฐ€์„ค์„ ์„ธ์šฐ๋Š” ๊ฒƒ์ธ๋ฐ, ์ •๋Ÿ‰๊ณผ ์ •์„ฑ์˜ ํž˜์ด ํ•ฉ์ณ์งˆ ๋•Œ ํŠนํžˆ ๋” ๋ช…ํ™•ํ•ด์ง„๋‹ค. ์ž ์žฌ์ ์ธ ๊ธฐํšŒ (Emergent Behaviors)๋ฅผ ๋ฐœ๊ตดํ•œ๋‹ค๊ณ  ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค - ์œ ์ € ํ–‰๋™ ๋ถ„์„ (User Behavior Analytics) [2] De-risking : ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์€ ๋งŽ์€ ๋ฆฌ์†Œ์Šค๋ฅผ ํ•„์š”๋กœ ํ•œ๋‹ค. ๋ฆฌ์†Œ์Šค๋ฅผ ๋“ค์ด๊ธฐ ์ „, ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์— ์žˆ์–ด์„œ์˜ ๋ฆฌ์Šคํฌ๋ฅผ ์ค„์—ฌ์ฃผ๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ํž˜์„ ๋ณดํƒค ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. De-risking์— ์žˆ์–ด์„œ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์ง€ ์•Š๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•๋„ ์กด์žฌํ•œ๋‹ค. ์ƒํ™ฉ์— ๋งž๊ฒŒ ํ™œ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ข‹๋‹ค. - ์œ ์ € ํ–‰๋™ ๋ถ„์„ (User Behavior Analytics) - ์‹คํ—˜ ์„ค๊ณ„ (Experiment Design) - ์†์ต ๊ณ„์‚ฐ (Cost & Benefit Analysis) - ํšจ๊ณผ ์ถ”์‚ฐ์„ ํ†ตํ•œ ์šฐ์„ ์ˆœ์œ„ ์ •๋ ฌ (Impact Projection & Prioritizing) [3] Measuring : ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์€ ์ž˜ ์ธก์ •ํ•˜๋ฉด์„œ ๋‚˜์•„๊ฐ€๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ค‘์š”ํ•˜๋‹ค. ๊ทธ๋ฅผ ์œ„ํ•ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ธก์ •ํ•˜๊ณ , ์ˆ˜์ง‘ํ•˜๊ณ , ๋ถ„์„์„ ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๋„๊ตฌ์™€ ํ™˜๊ฒฝ์„ ๊ฐ–์ถ”๋Š” ๊ฒƒ์€ ๊ธฐ๋ฐ˜์ด ๋˜์–ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ์‹ค์ œ๋กœ ์‹œ๊ฐ„์ด ์ •๋ง ๋งŽ์ด ๋“œ๋Š” ๋ถ€๋ถ„์ด๊ธฐ๋„ ํ•˜๋‹ค. ๋˜ํ•œ ๋ฌด์—‡์„ ์ธก์ •ํ•  ๊ฒƒ์ธ์ง€๊ฐ€ ๋ช…ํ™•ํ•ด์•ผ ํ•˜๊ธฐ์— ์ง€ํ‘œ ์ •์˜๊ฐ€ ๊ฐœ๋ฐœ ์ด์ „ ์„ ํ–‰๋˜์–ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ์ถœ์‹œ ์ดํ›„์—๋Š”, ์ถœ์‹œ์˜ ํšจ๊ณผ๋ฅผ ๋ถ„์„ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๋‹จ๊ณ„์—์„œ ์ธ๊ณผ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ์ถ”๋ก ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ์‹์ด ์‚ฌ์šฉ๋œ๋‹ค. - ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ˆ˜์ง‘ (Data Instrumentation) - ์ง€ํ‘œ ์ •์˜ (Defining Metrics) - ์‹คํ—˜ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ถ„์„ (Experiment Result Analysis) - ๋น„์‹คํ—˜ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ถ„์„ (Quasi-experiment Result Analysis) [4] Connecting the Cycles : ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ์กฐ์ง์€ ๋ชฉํ‘œ ์ง€ํ‘œ๋ฅผ ๋‘๊ณ  ๊ฐœ์„ ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ž‘์€ ๊ฐœ๋ฐœ ์‚ฌ์ดํด๋“ค์„ ๋ฐ˜๋ณตํ•˜๋ฉฐ ์„ฑ์žฅ์œผ๋กœ ๋‚˜์•„๊ฐ„๋‹ค. ์ง„ํ–‰๋˜๋Š” ์ž‘์€ ๊ฐœ๋ฐœ ์‚ฌ์ดํด๋“ค์ด ์ง์ ‘ ํ†ต์ œ๊ฐ€ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ํ™œ๋™๋“ค์— ํ•ด๋‹นํ•˜๋ฉฐ โ€˜Output metricโ€™์— ์˜ํ–ฅ์„ ๋ผ์น˜๋Š” ํ†ต์ œ๊ฐ€๋Šฅํ•œ 'Input metricโ€™์— ์ง‘์ค‘ํ•˜๋„๋ก ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. - ์ง€ํ‘œ ์œ„๊ณ„ ์ •๋ฆฝ (Defining Metric Relationships, Hierarchy) - ์ง€ํ‘œ ๊ฐœ๋ฐœ (Metric Development) [5] Monitoring : ์ง€ํ‘œ๋ฅผ ์ •์˜ํ–ˆ๋‹ค๋ฉด, ์ง€ํ‘œ์— ๋งž๋Š” ์ ์ ˆํ•œ ์˜ค๋„ˆ๋ฅผ ๋‘์–ด ๊พธ์ค€ํžˆ ์ง€์ผœ ๋ณด์•„์•ผ ํ•œ๋‹ค. ์ •๋ฆฝํ•œ ์ง€ํ‘œ ์œ„๊ณ„์— ๋งž๊ฒŒ ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ๋ฅผ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ, ์ง€ํ‘œ์˜ ํŠธ๋ Œ๋“œ๋ฅผ ํ•ด์„ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ, ๊ทธ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ์‹คํ–‰ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ๊ธฐํšŒ๋ฅผ ๋ชจ์ƒ‰ํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. - ์ œํ’ˆ ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ (Product Dashboard) - ์ง€ํ‘œ ํŠธ๋ Œ๋“œ ๋ฐ ๋ณ€๋™ ํ•ด์„ (Interpreting the KPI) - ์‹คํ–‰ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์ธ์‚ฌ์ดํŠธ ๋„์ถœ (Actionable Insights) ๐Ÿ’ก ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ฌ์ด์–ธ์Šค์˜ ์—ญํ• ์€ ์–ด๋””์„œ ๊ฐ€์žฅ ์ž˜ ๋ฐœํœ˜๋  ์ˆ˜ ์žˆ์„๊นŒ? ์‹ค๋ฌด์— ๊ณ„์‹  ๋ถ„๋“ค์€ ๋‹ค๋“ค ์•Œ๊ณ  ๊ณ„์‹œ๊ฒ ์ง€๋งŒ, ์œ„์—์„œ ์–ธ๊ธ‰ํ•œ ์—…๋ฌด์—์„œ์˜ ๋งŽ์€ ๋ถ€๋ถ„์€ ๋‹ค์ˆ˜์˜ ๊ธฐ์—…๋“ค์ด ์ž๋™ํ™”๋œ ์†”๋ฃจ์…˜์„ ์ œ๊ณตํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค. Modern Data Stack์—์„œ ๋” ์ž์„ธํžˆ ํ™•์ธํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. Product Analytics๋Š” ์˜ˆ์‹œ๋กœ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์€ ์œ ๋ฃŒ ์„œ๋น„์Šค, ์˜คํ”ˆ์†Œ์Šค ์„œ๋น„์Šค๋“ค์ด ์žˆ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ™œ์šฉ์€ ์ž๋™ํ™”๋œ ํˆด์„ ํ†ตํ•ด์„œ ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ, ์กฐ์ง ๋‚ด์— ์ „ํŒŒ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์†”๋ฃจ์…˜ ๋„์ž…์„ ํ™œ์šฉํ•˜๊ฑฐ๋‚˜, ์‚ฌ๋‚ด ๊ฐœ๋ฐœํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ๋ฐฉ๋ฒ•์ด๋‹ค. ์–ด๋–ค ๋ฐฉ์‹์ด๋“  ๊ถ๊ทน์ ์œผ๋กœ๋Š” ์ž๋™ํ™”๋œ ํˆด๊ณผ ๋ฌธํ™” ์ „ํŒŒ๋ฅผ ํ†ตํ•ด์„œ ์กฐ์ง ๊ตฌ์„ฑ์› ๋ชจ๋‘๊ฐ€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ •์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฏธ๋ž˜๊ฐ€ ๋‹ค๊ฐ€์˜ฌ ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ์กฐ์ง ๋‚ด์— ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ™œ์šฉ ์ „ํŒŒ๋˜๋Š” ๊ฒƒ ๋˜ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์กฐ์ง์œผ๋กœ์„œ์˜ ์˜๋ฌด์ด๋‹ค. ๊ทผ๋ฐ ์—…๋ฌด๋กœ ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ถ„์„ํ•˜๋Š” ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์€ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋ฐฅ๋ฒŒ์ด๋ฅผ ์ด์–ด๊ฐˆ ๊ฒƒ์ธ๊ฐ€? ํˆด์œผ๋กœ ๋Œ€์ฒด๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์—ญํ• ์„ ์ž˜ ํ•˜๋Š” ์‚ฌ๋žŒ์ด๋ผ๋ฉด, ์žฅ๊ธฐ์ ์œผ๋กœ ๊ฒฝ์Ÿ๋ ฅ์ด ์žˆ์„๊นŒ? ํ˜„์žฌ ์ƒ๊ฐํ•˜๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ฌ์ด์–ธ์Šค๊ฐ€ ๊ฐ€์žฅ ๋ฐœํœ˜๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์˜์—ญ์€ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™๋‹ค. - ์œ ์ € ํ–‰๋™ ๋ถ„์„ (User Behavior Analytics) - ์‹คํ—˜ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ถ„์„ (Experiment Result Analysis) - ๋น„์‹คํ—˜ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ถ„์„ (Quasi-experiment Result Analysis) - ์ง€ํ‘œ ๊ฐœ๋ฐœ (Metric Development) - ๊ทธ ์™ธ๋กœ ์ค‘์š”ํ•œ ๊ฒƒ, ๋ถ„์„ ๊ฑฐ๋ฒ„๋„Œ์Šค ์ฒด๊ณ„ ์ˆ˜๋ฆฝ ๋ฐ ๊ต์œก (Data Governance) ์˜ˆ๋กœ ์œ ์ € ํ–‰๋™ ๋ถ„์„์˜ ๊ฒฝ์šฐ, ์ฝ”ํ˜ธํŠธ ๋ถ„์„ ๋ฐ ์„ธ๊ทธ๋ฉ˜ํ…Œ์ด์…˜์„ ํ†ตํ•ด์„œ ๊ฐ„๋‹จํ•˜๊ฒŒ ์ง„ํ–‰๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ๋ณต์žก๋„๊ฐ€ ๋†’์•„์งˆ์ˆ˜๋ก ๊ณ ๋„ํ™”๋œ ๊ธฐ์ˆ ์— ๋Œ€ํ•œ ๋„์ž…์ด ํ•„์š”ํ•  ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ์ƒˆ๋กœ์šด ๊ธฐ๋ฒ•๋“ค์„ ๊ณ„์†ํ•ด์„œ ๋ฐฐ์šฐ๊ณ  ์ ์šฉํ•ด๋ณด๋Š” ์‹œ๋„๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค๊ณ  ๋ฏฟ๋Š”๋‹ค. ์˜ˆ์‹œ๋กœ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์€ ์ž๋ฃŒ๋“ค์„, ๊ณ„์† ๋ฐœ๊ตดํ•˜๊ณ  ๋ฐฐ์›Œ์•ผ ํ•œ๋‹ค. ๐Ÿ’ก ํ•ด์™ธ ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ์ง๋ฌด์˜ ์ง„ํ™” FAANG์˜ Product ์˜์—ญ Data Scientist JD์—์„œ๋Š” ๊ณตํ†ต์ ๋“ค์ด ๋ฐœ๊ฒฌ๋œ๋‹ค. - ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ์ „๋žต์„ ๊ฐœ๋ฐœํ•˜๋Š” ๋ฐ์— ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉ๋˜๋„๋ก ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ - ํ”„๋กœ๋•ํŠธ์˜ ์„ฑ๊ณต์„ ์ธก์ •ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ - ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์— ์žˆ์–ด์„œ์˜ ๋ ˆ๋ฒ„๋ฅผ ์ •์˜ํ•˜๊ณ  ๋กœ๋“œ๋งต์„ ๊ทธ๋ ค๋‚ด๋Š” ๊ฒƒ ... ๋”๋ณด๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” ๋งํฌ๋ฅผ ํด๋ฆญํ•ด์ฃผ์„ธ์š”.

๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ”„๋กœ๋•ํŠธ ๊ฐœ๋ฐœ์˜ ๋น„๊ฒฐ: Product Data Science

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2022๋…„ 2์›” 12์ผ ์˜ค์ „ 3:04

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์ฃผ๊ฐ„ ์ธ๊ธฐ TOP 10

์ง€๋‚œ์ฃผ ์ปค๋ฆฌ์–ด๋ฆฌ์—์„œ ์ธ๊ธฐ ์žˆ๋˜ ๊ฒŒ์‹œ๋ฌผ์ด์—์š”!

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