티스토리

지-영
검색하기

블로그 홈

지-영

can-do.tistory.com/m

징여 님의 블로그입니다.

구독자
2
방명록 방문하기

주요 글 목록

  • [Wanted-Live Talk #39] OKR&Growth OKR? 수립과정 - Ojecttive Key Result OKR의 목표 - Motivation 1) OKR은 무엇이 기여하는가? 2) KR은 충분히 O를 설명하고 있는가? 3) KR은 측정가능한가? 4) 새로운 시도와 변화를 담고 있는가? CFR? 운영과정 - Conversation Feedback Recognition 목표를 실행하는 대화의 경험 소통, 협업 그리고 도전 OKR. 평가의 척도로 많이 쓰고있는 것 같은..? 성과측정도구로 많이들 사용하고 있는 것 같다. 실제로 내가 다녔던 2곳에서 OKR을 진행했었다. 기업마다 생각하는 OKR이 약간씩 다른 것 같은 느낌을 받았고 (물론2 곳이지만..) 그것 때문에 궁금해서 OKR강의를 듣기로 결심했다. 뭐 결론은 강의를 듣기 잘한것 같다. 성장.. 진.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 3.
  • [product school] Webinar: Data 101 by Microsoft Sr Product Manager, Apoorva Kumar Webinar: Data 101 by Microsoft Sr Product Manager, Apoorva Kumar Why is it importnat to be a Data Driven? 1. Digital transformation 2. right business problem insight from customers 3. prioritization of features 4. Netoriation and stakeholder management 5. Test experiments & Muasure success 6. Competitive advantage 7. Successful product Delivery 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 3.
  • Interactive Developer 우연히, Youtube 알고리즘으로 보게된 영상. 와.. 감탄밖에 안나온다. 하나하나 기획하고 만들다니.. 수많은 경험과 짬이 느껴지는 영상이었다. 저도 쓸데없는 개인작업 많이 할래요... 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 7.
  • [product school] Handling Uncertainty as a PM uncertainty, 불확실성 위키피디아 설명 1) Value proposition 2) Team Dynamics 3) Stakeholders 다양한 측면의 정보들이 항상 변하기 때문에, 우리는 어느 정도 불확실성을 갖고 업무를 진행할 수밖에 없다. 그럼. 이런 불확실한 상황이, 나에게 도움이 되려면 나는 어떠한 자세를 갖고 문제를 해결해 나가야할까? 오히려 불분명하기 때문에 무엇이든 할 수 있다고 긍정적인 자세로 설명하는 강연자님. (본받아야 한다) Curiosity & Flexibility & Empathy & Perseverance Listen & Observe 스스로 오너쉽을 가져야 하나 보다. network를 쌓고, 궁금한 점은 항상 질문하고 관련 프로젝트를 follow up 하고.. 문제에 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 29.
  • [Doing Data Science] 기계학습 알고리즘 알고리즘이란? 어떤 Task를 달성하기 위한 단계나 법칙을 모은 절차 기계학습 알고리즘? 예측, 분류, 군집화에 사용되며 기계학습 알고리즘은 통계적 모형화와는 다르게, 생성과정을 추론하려는 것이 아니라 가장 정확하게 예측하거나 분류하기 위한 것 통계적 모형과 기계학습 알고리즘 접근 방법상의 차이 1) 모수해석: 모수의 현실적 의미 vs. 블랙박스 모형 2) 신뢰구간: 모수와 추정량에 대해 신뢰구간 및 변동성, 불확설성 도출 vs. 안 따짐 3) 명시적인 가정의 역할: 분포에 대한 가정 vs. 가정 X 어떠한 소프트웨어 공학자보다 통계학을 잘 알고 어떠한 통계학자보다 소프트웨어 공학을 잘 아는 사람 - 조지월스 현재 엄청나게 다양한 알고리즘이 존재한다. 우리는 이러한 알고리즘들을 어떻게 잘 활용하여 문제를.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 29.
  • [product school] A/B Testing for New product launches A/B test란 무엇인가? 위키피디아 설명 마케팅과 웹 분석에서 A/B 테스트(버킷 테스트 또는 분할-실행 테스트)는 두 개의 변형 A와 B를 사용하는 종합 대조 실험(controlled experiment)이다 A/Btest는 간단하게 설명하면, 두 개의 A, B를 대조 실험하는 것이다. A/B test Cycle ideate ▶ design & develop ▶ Lanunch & Iterate ▶ Maturity 그럼, 왜 A/B test를 하는가? 사실 정의보다는 우리는 '왜 A/B test를 하는가'가 중요한 것 같다. 1) 유저를 이해하고 painpoint를 해결하기 위해 2) risk를 적게 가져가며, 수정하기 위해 3) 새로운 feature를 소개하거나, feature 변화에 대해 테스트하.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 28.
  • [Doing Data Science] EDA 다른 사람을 어떻게 확신시킬 것인지 걱정하기 전에 여러분 스스로에게 일어나는 것을 먼저 이해해야 한다. - 앤드류 겔먼 질문하라. 배경을 연구하라. 가설을 설정하라. 실험으로 가설을 검증하라. 데이터 분석하고 결론을 이끌어내라. 결과를 전달하라. EDA는 도구인 것만큼이나 사고방식 이기도하다. 그 사고방식은 여러분과 데이터의 관계에 대한 것이다. 사용자와 상호작용하며, 더 많은 데이터 생성 피드백 루프를 창출하는 데 있다. 어떤 데이터가 기록하거나 수집될 필요가 있을까? 에서부터 시작하여, 혼돈으로부터 질서를 바로잡으려는 시도를 한다. 나는 분석을 할 때, 고려해야 하는 것은 목표, 그 목표를 달성하기 위한 문제의 정의 그리고 가장 중요한 방향성이라고 생각한다. 회사가 어떤 방향성을 가지고 있느냐에 따라.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 25.
  • HiPPO ? 4차 산업혁명 시대, 독불장군은 필요없다 "4차 산업혁명 시대, 독불장군은 필요없다" 앤드루 맥아피 MIT 수석연구원 "기계 의사결정능력 인간 따라잡아" www.mk.co.kr 맥아피 수석연구원은 "이세돌은 직관적이고 창의적인 바둑의 황제였다. 비교하자면 그의 수는 하이포(HiPPO)였지만 알파고는 데이터에 기반해 그보다 더 뛰어난 수를 둔 것"이라고 말했다. 리더들의 직관과 창의력보다 데이터에 기반한 선택이 더 창의적이고 혁신적일 수 있다는 것이다. 그는 "'기계는 루틴한 일을 하게 하고 사람은 의사결정을 하게 하라'는 전략은 낡은 것"이라며 "앞으로는 기계가 인간만큼 의사결정 능력을 갖추게 될 것임을 깨달아야 한다"고 전했다. HIPPO가 결정하는 시대는 갔다 'HIPPO'가 결정하는 시대는 갔다 -.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 20.
    문의안내
    • 티스토리
    • 로그인
    • 고객센터

    티스토리는 카카오에서 사랑을 담아 만듭니다.

    © Kakao Corp.