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온라인 테스트

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데이터 과학자의 실체 지난주 금요일에 제주에서 대한인간공학회 춘계학술대회가 있었습니다. 프로그램을 준비하시는 분께서 '전문가 세션 > 빅데이터'에 발표해줄 연사가 필요하다고 해서 흔쾌히(?) 수락했습니다. 처음에는 단순히 다음이나 카카오에서 했던 다양한 분석 사례정도만 모아서 '카카오에서의 빅데이터 분석 및 활용' 정도로 발표하면 쉽게 될 거라 생각했습니다. 그런데 청자들이 데이터 분석을 담당하거나 적어도 프로그래머/개발자라면 쉬울 수 있는데, 대부분 인간공학 전공자들이라서 단순히 사례들만 모아서 장광설을 펼치면 죽도 밥도 안 될 것 같다는 두려움이 생겼습니다. 발표자료를 준비할 시간이 겨우 한달정도밖에 없었는데, 여러 고민을 하다가 인간공학을 전공하는 학생들에게도 도움이 될 수 있는 테스팅 방법론을 중심으로 준비하기로 마음..
테스트 및 평가 자동화 지난 글 '데이터 문제 접근하기'에서 마지막 단계인 테스트가 중요하다고 적었습니다. 테스트와 관련해서 팀내에 공유했던 글이 있어서, 블로그/일반에 맞게 조금 수정해서 올립니다.=== 최근 구글의 데이터 사이언스에서 개설한 Unofficial Google Data Science 블로그에 가장 최근에 올라온 Experiment Design and Modeling for Long-term Studies in Ads의 주요 논문과 이 논문에 엮인 참조논문들을 보면서 (모든 논문을 제대로 읽은 것은 아님^^) (온라인) 테스트를 이해하는 도움글이 필요할 것같아서 간단히 글을 남깁니다. Focus on the Long-Term: It's better for Users and BusinessOverlapping Ex..