어머니보다 자신를 더 잘 아는 “넷플릭스” 추천의 비밀 볼까요

저는 당일에도 넷플릭스를 켜는 약속도, 할 일도 특별히 없는 날 갑자기 푸시가 날아옵니다.'000씨가 시청한 이후 작품은?' 건방지게 나를 위한 취항 저격을 하겠다는 것이다. 어차피 남을 때 간만에 넷플릭스에 접속했어요. 로그인하자마자왠지 모르게심리가끌리는드라마로화면이메워싱턴=신석호 특파원 。 그러다 제 자신을 홀린 듯 클릭하는 순간 제 주말은 그냥 사라져 버렸어요. 말그대로 "개인 개취 저격"을 "가끔 순서"로 당해 버린 것입니다.​

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어쩌면 엄마보다 나쁘지 않다는 걸 잘 알 것 같은 넷플릭스의 추천 비밀은 바로 데이터입니다. 가입 시 사용자는 자신 취향의 콘텐츠를 3개 선택하게 되지만, 넷플릭스가 이를 통해서 데이터를 분석하고 사용자가 좋아 보이는 콘텐츠를 추천하는 것입니다.덕분에 7천만 넷플릭스 가입자의 메인 화면은 전체 각색 이다니다. 이렇게 경험적 데이터를 바탕으로 컴퓨터가 학습하고 예측하고 그에 적합한 결과를 도출하는 기술을 머신러닝(Machine Learning)이라고 합니다.데이터 분석을 베이스로 한 "머신 러닝"의 활용은, 우리의 실생활에서 간단하게 찾을 수 있습니다. 아마존의 온라인 상품 추천 시스템에서 넷플릭스의 콘텐츠 추천, 트위터 텍스트 분석, Adobe의 딥 폰트 사례 등 머신러닝은 우리가 생각한 것 이상으로 밀접하게 우리 생활 속에 위치해 있습니다.우리가 이웃한 머신러닝, 최근에는 머신러닝이 마케팅 전략에도 많이 사용되고 있습니다. 선전 플랫폼과 결합한 머신 러닝 기술은 소비자의 누적된 신호, 데이터를 기반으로 선호하는 관념, 구매 방법을 반영한 마케팅을 가능하게 해줍니다. 예를 들어 인테리어 제품이 나쁘지 않고 혼수 홍보를 결혼을 앞둔 신혼부부에게 노출해 구매율을 높이겠다는 것입니다.실제로 L전자는 새로 출시된 IoT 스피커의 인지도와 구매 고려도를 효과적으로 높이기 위해 머신 러닝 기술을 활용했습니다. 신기술이 나쁘지 않고 IoT 관련 콘텐츠에 관심을 기울이는 소비자를 타깃으로 하는 동영상 캠페인을 진행하여 홍보 의도와 구매 고려도를 약 8배 이상 높이고 있습니다.​

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한편, 금융계에서는 사기 방지 및 준법 개선을 목적으로 머신러닝을 사용하고 있습니다. 손쉽게 카드 사용내역에 따른 도난, 금융 애플리케이션의 부정접속을 찾아내는 등 보안시스템을 고도화하는 과정에 머신러닝을 활용하는 것입니다." 이와 관련해 HSBC홀딩스 회장 더글러스 플린트(Douglas Flint) 씨는 국제핀테크 회의에서 AI 및 머신러닝을 활용해 금융시스템을 감시하면 고객과 우리의 나쁜 일을 더 잘 보호할 기회가 생길 것이라고 말한 바 있다. 방대한 거래 데이터 중에서 이상 행위를 발견하는 데, 그 이야기로서 "최적화된"기술인 것입니다.이외에도 머신러닝은 연령, 성별, 살아있는 패턴을 분석하여 사용자에게 맞는 예금을 추천하거나 적절한 혜택을 주는 카드상품을 제안하는 등 다양한 방법으로 활용되고 있습니다. 머신러닝에게 말을 거는 비결, 파이슨들이 빠르고 정확한 양질의 콘텐츠 공급을 바라면서 머신러닝을 비롯한 데이터 분야는 매년 꾸준히 성장하고 있습니다. 모든 기업의 의사결정 기준 역시 갈수록 데이터 기반으로 바뀌고 있습니다. 그만큼 데이터 분석 역량을 갖춘 이들은 자연스럽게 취업시장에서 수요가 많아져 사회에서 중요한 역할을 하고 있습니다.머신러닝을 실현하는 언어 중에서, 가장 대중적인 언어는 "Python(파이슨)"입니다. 간결한 문법으로 입문자가 이해하기 쉽고 다양한 분야에 활용할 수 있기 때문입니다. 실제로 풍부한 라이브러리(모듈)를 갖추고 있어 대학을 비롯한 다양한 교육기관, 연구기관 및 산업계까지 광범위하게 사용되고 있습니다.이렇게 변천은 여러 곳에서 진행되고 있지만 비전공자들은 당장 무엇부터 시작해야 할지 여전히 막막합니다.

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방대한 학습분야와 방향성, 너희 많은 채널, 현업데이터에 대한 상념, 수학과 통계에 대한 어려움 등 머신러닝과 데이터 분석으로 가는 길 앞에는 넘어야 할 높은 벽이 있습니다.큰 말의 sound를 먹고 공부를 결심해도 끝이 아닙니다. 여전히 어려워요. 활용성 제로가 갖추어지지 않은 데이터, 일지반해의 수학과 통계, 코드를 기억해 복·붙이기만 하는 프로그래밍과 마주할 뿐입니다.

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퍼스트 캠퍼스는 그들을 위해서 데이터 분석 전문의에게 향하는 지름길이 되는 커리큘럼을 제안합니다. 파이슨과 머신러닝, 그리고 실전 데이터까지 통합하는 코스로 기존 데이터 분석 강의의 사건점을 모두 보완하여 사용자가 최대 역량을 발휘할 수 있습니다.퍼스트 캠퍼스의<머신 러닝과 데이터 분석 A-Z올인원 패키지>는 각각 마케티은, 커머스, 모빌리티 분야에서 데이터 분석 전문의로 1 하고 있는 현역 강사진으로 구성되어 있습니다. 특히 5가지 주제, 400개 이상의 강의를 통해서 파이썬 프로그래밍을 바탕으로 기계 교육에 꼭 필요한 수학과 통계를 갖추고 데이터 분석 실습까지 해서 볼 수 있도록 돕습니다.

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모든 것이 빠르게 변화하는 시대, '데이터 분석 역량'은 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다. 그리고 최근 취업시장에 꼭 필요한 "인재"가 되기 위해서 한 걸음 나아간 대처와 확실한 결과를 가져오는 "고퀄리티"학습이 필요합니다.특히데이터의경우현업에서활용되는방대한데이터분석프로젝트를실제로가지고와서학습하고나만의데이터분석방식을찾는과정이더필요합니다. 학습자가 직접 가설을 세운 데이터 분석을 개시할 역량을 키울 수 없다면 아무리 많은 노력과 시간을 들여서도 죽은 교육과 마찬가지 1것이기 때문.올 여름 데이터 분석 정복을 원하십니까? 트렌드에 최적화된 기술을 배우고 다양한 산업군에서 실제 활용되는 데이터 분석을 경험해 보고 싶으세요? 자신만의 '제대로 된' 데이터 분석 포트폴리오가 필요한 경우 최근 <머신러닝과 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지>와 함께 시작하세요. 무더운 여름, 찌는 더위를 식혀주는 바람과 같은 수업으로 당신의 데이터의 완전정복을 돕습니다.​

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