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👩‍💻Deep Wide School

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[UP! YOUR SOPT 2020] Track B 세션 메모! 보호되어 있는 글입니다.

[SOPT 기획팀 기특한 티타임] IT 프로덕트를 위한 디자인&기획 토크 메모 ☕️🍵'디자인된 기획자는 매력적이다' 🤤 (by 전 디자인파트장 형민) 📒목차 1. 기획자가 알아두면 좋을 UX 리서치, 분석 툴과 UX에 대한 오해 2. 기획자가 디자이너랑 소통하는 효율적이고 안전한 방식 📌 디자이너와 기획자 ✔️휴리스틱을 잘 건드리는 기획 = 좋은기획 = 사용자가 어림 짐작하는 것들을 눈 앞으로 끌어다 주는 것. ✔️그것들을 서비스로 증명을 해주는 것 = 좋은 서비스 📌브랜딩을 할 때, '타깃'과 '오디언스' ✔️타깃 = 우리 서비스 이용자 ✔️오디언스 = 우리 서비스의 타깃이 아니지만 '청자'이다. 브랜드 이미지를 만들 때는 '청자'가 중요하다. 우리 서비스 이용자만 우리 서비스 사용자들이 이야기를 전달해줄 수 있다. ✔️디자이너는 머릿속에 그림을 그리며 생각해 - 기획자는 논리를..

카카오는 Tistory를 버리지 않았다? 티스토리, 카카오계정으로 전환하고 카카오애드핏(KakaoAdFit) 시작하기 📌 카카오는 티스토리를 두고 어떤 생각을 하고 있을까? 카카오가 티스토리 유저들에게 카카오계정으로 전환하게 하고, 수익화를 더 쉽게 할 수 있는 티스토리 관리 기능을 무기로 꺼내들었다. 티스토리 진성 유저들은 '카카오가 티스토리를 버리지 않았다!' 라는 목소리와 함께 반기는 반응이다. 티스토리는 지난 10월 27일 티스토리 '수익'과 관련된 서비스를 출시하기 전부터, 해당 서비스를 준비중이라는 공지글을 업로드하며 티스토리 유저들의 관심을 모으고 있었다. 그리고 27일 티스토리 수익과 관련된 서비스를 오픈하며 관련된 포스팅을 연달아 업로드했는데, 다음과 같은 테제를 가지고 유저들에게 다가가고 있다. 콘텐츠는 수익이 됩니다. 콘텐츠가 가진 힘은 따로 이야기하지 않아도 너무나도 당연한 사실이 됐습니다. SNS..

[웹개발 전반 개념 간단 정리] 프론트엔드/ 백엔드/프레임워크 📌Frontend & Backend 👉프론트엔드[클라이언트] - 사용언어: html, css, js 👉백엔드 [서버/DB/ API/데이터 통신] -사용언어: js, java, go, php, python, kotlin, swift 등등 📌프레임워크 = 미리 환경을 준비해주는 밀키트같은 녀석 프레임워크의 장점 👉구조화 (유지보수 용이) 👉시간단축 (인건비 감소) 📌프론트/ 백엔드 각각 다양한 프레임워크가 존재 1) 백엔드 웹 프레임워크 : 정적 사이트 제작 가능 👉각 언어별로 프레임워크가 다름 백엔드 언어 사용가능한 프레임워크 js express php laravel java spring python django, flask 📌정적 사이트 vs SPA 👉정적 사이트 페이지 전환마다 html, css, js..

Datacamp Python중간점검 & Codeacademy SQL 💎 10일 간의 Datacamp 태어나서 처음 배운 파이썬, 10일 동안 데이터캠프의 파이썬에 관련한 코스들을 독파하며 뼈를 깎는 고통을 느꼈는데.... 이해를 100% 하든 못하든, 인내하며 대략 한번 훑었다. 이제 숭숭 뚫린 구멍들을 메워가야하는 시점이다. 첫번째 목표는 '잘하는 것'이 아닌 '익숙해지는 것'이다. BigDataContest에서 제공해준 DB를 이용해 직접 주피터 노트북에서 분석과 시각화를 시작했다. 시작하고 나니 두 가지 문제를 발견했다. 1)데이터셋을 보고 뭘 분석할지에 대한 플래닝이 잘 안 된다. 2) 하고싶은 시각화가 머릿속에 있어도 표현이 안된다. 이 두 가지 문제점을 안고서, 데이콘Daycon에 올라오는 코드공유 자료들을 통해 눈과 머리를 좀 키워야겠다고 생각했다. 다른 사..

📊확률과 통계 기초 간단메모 📊 확률과 통계 BASIC CONCEPT 확률과 통계, 표본공간에 대해 정리해본다. ✔️ 확률과 통계란? 확률: 오랜시간동안 경험적으로 쌓아온 확률현상에 대한 경험적 인식을 바탕으로 이론화한 것. 통계: 자료를 수집한 뒤 분석, 해석 및 표현을 다루는 수학의 한 분야 *확률과 통계는 별개의 학문이지만, 통계를 하려면 확률지식을 알아야 한다. ✔️확률 1. 수학적 확률 : 누가 계산하든 동일한 값으로 계산되는 확률 2. 통계적 확률: 동일조건& 독립적으로 무한반복했을 때 발생하는 확률 3. 주관적 확률: 관찰자의 주관에 따라 다르게 표현되는 확률 ✔️표본공간(Sample Space) & 사건(Event) -확률이론은 '표본공간(sample space)'의 정의부터 시작한다. 표본공간은 '통계적 실험에서 발..

2020 빅콘테스트 제8회 데이터 분석 경진대회 온라인 설명회 #분석 Task 📍빅콘테스트 참가 분야 2가지 📍분석(추론) Task '분석'은 어떠한 형태의 데이터를 통해 사회 현상을 해석하고, 우리가 원하는 특정한 비즈니스 목적에 맞춰서 이야기 할 것인가를 잘 설명하는 것이다. 우리가 해결하기 위한 문제에 대한 상황과 이 문제에 대한 내용들이 잘 해결되었는지를 확인할 수 있는 '지표'라는 것을 정의해야 하고, 좋은 지표는 다음과 같다. 📍올바른 지표 분석의 본질은 '사업에 매우 중요한 지표를 추적하는 것이다'. 2020년도에 우리가 언컨택트, 즉 비대면 상황과 사업에서 데이터 분석을 통해 보다 나은 서비스와 좀더 나은 제품들을 만들기 위해, 데이터와 내용을 어떠한 형태로 해석할 것인지/ 또 문제를 잘 해결했는지를 판단하는 것의 핵심은 '올바른 지표'다. 해당 상황에 대한 다양한 ..

파이썬을 시작한 데이터 초보들, 데이터 리터러시를 얻고자 한다면 📍How to get Data Literacy? 데이터 리터러시를 기르고자, 파이썬과 통계 공부를 시작했다. 파이썬을 태어나서 처음 다뤄보는데, Datacamp의 Introduction to Python으로 스타트를 끊게 되었다. 할만했으나 고작 Introduction 코스를 하루 이틀 걸려 수행하다가, 마지막 두 문제를 남겨두고 멘탈이 점점 바들바들 떨려올 무렵, 동료가 글 하나를 공유해주었다. 당장 파이썬 문법을 한 두개 더 아는 것보다 중요한 것은, 기본적인 통계 지식을 탑재하는 것이라는 생각이 들었다. 다음은 공유받은 글의 일부 내용이며, 이어 앞으로 내가 데이터 공부를 하며 기억하면 좋을 내용들을 한 번 더 정리해보고자 한다. ''데이터 코딩"이 아니다. 핵심은 "데이터 넛지" 최근 데이터 리터..

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