🚩 빌더 소개
- 안녕하세요, 아카데미 빌더 8기로 인과추론 팀에 합류한 방태모입니다.
- G마켓 AI Product 팀에서 Data Scientist 포지션으로 일하고 있어요.
- 요즘은 신뢰할 수 있는 온라인 통제 실험을 연구하는 것에 가장 큰 관심을 두고 있어요.
- 보다 자세한 제 소개는 여기를 참고해주세요.😀
✨ 팀 소개
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💡 안녕하세요. 가짜연구소 Causal Inference 팀입니다.
데이터를 통한 문제해결력을 높이기 위해 Causal Inference를 함께 학습하고 있어요✌️
한국어 자료가 많지 않은 인과추론을 많은 분들이 쉽게 접하실 수 있도록 기여하고자 합니다!
▶️ 팀 블로그
▶️ **팀 Github**
▶️ 온라인 통제 실험 연구 프로젝트
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📝 프로젝트 개요
- 국내에 A/B Test와 관련한 주제로 쓰여진 글들은 여럿 존재합니다. 그러나, 대부분은 그들의 실험 플랫폼 구축기 내지는 이를 바탕으로 연간 ~번의 실험을 진행하며 형성한 그들만의 실험/데이터 기반 의사 결정 문화 또는 프로덕트 개선 결과 리뷰와 같은 주제에 지나지 않습니다.
- 신뢰할 수 있는 온라인 실험을 설계하고 및 분석하는 것, 실험 플랫폼을 통해 전사의 실험을 스케일업 하는 것에 있어서 마주했던 어려움, 그리고 이러한 어려움들을 어떻게 극복하였는지에 대해 구체적으로 이야기하는 글은 국내에서 찾아볼 수 없죠. 무엇보다 가장 걱정스러웠던 점은 A/B Test라는 디자인 자체의 단순함으로 인해, A/B Test를 쉽게 생각하는 사람들이 많다는 것입니다.
- 한가지 다행스러운 점은 수년전부터 온라인 통제 실험을 적극적으로 수행해온 해외 빅테크 기업에서는 이미 이러한 온라인 통제실험의 어려움, 함정, 극복 방법에 대해 논문화를 해두었다는 것입니다. 지금까지도 활발하게 관련 연구를 진행하고 있고요. 그들의 테크 블로그에서는 이러한 연구 논문 외에 유용한 아티클 또한 쉽게 찾아볼 수 있습니다.
- A/B Test의 바이블이라고 불리는 책과 그들의 논문, 아티클을 스터디 자료로 사용할 예정입니다. 본 스터디를 통해 우리가 배운 것들을 공유함으로써 우리나라 Data Science 업계에도 신뢰할 수 있는 온라인 통제 실험의 어려움에 관한 경각심을 충분히 심어주고, 이를 극복하기 위한 엔지니어링적/통계적 방법론에 대해 활발한 논의가 오갈 수 있도록 작은 불씨 역할을 할 수 있었으면 합니다.
⚽ 목표
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➡️ 1. 신뢰할 수 있는 온라인 통제 실험을 위한 통계적 방법론 정리
- 온라인 통제 실험 방법론, 실험 지표에 관한 정리
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🪄 인사하기
팀원 소개
출석 체크
📢 공지
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➡️ 그동안 수고 많으셨습니다.
▶️ 참여 링크: 디스코드 Room-DH
▶️ 스터디에 활용할 자료
주 교재: 신뢰할 수있는 온라인 종합 대조 실험
보조 자료: 해외 테크 기업 논문 및 아티클
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✅ 그라운드 룰
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📢 스터디 규칙
- 시간을 잘 지켜주세요.
- 출석체크를 위해 실명으로 참여 부탁드려요
- 온라인에서 여러분을 만나는 환경이므로 웹캠을 꼭 준비해 주세요.
- 서로의 질문과 의견을 존중하며 활발하게 토론하기!
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👉 스터디 정보
- 모임 시간은 매주 화요일 오후 8시
- 오프라인 모임은 월 1회로 역삼/강남역 주변에서 가져볼까해요!
- 청강 여부 : 청강 불가
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🧪 학습 활동
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♻️ 스터디 활동 방법
- 스터디 시작 전, 열심히 자습해오기
- 스터디 계획표를 참고하여 해당 주제 학습하기
- 이해가 어려운 부분이 있다면
- 레퍼런스 논문 또는 관련 아티클 찾아서 읽어보기
- 팀원들에게 도움 요청해보기
- 스터디 중, 우리의 자세
- 발표자가 공유하는 내용 중 나누고 싶은 이야기가 있다면, 언제든지 부담없이 끼어들어 이야기하기
- 나와 이해가 다른 부분이 보인다면 공유하고 맞춰보기
- 스터디 후, 결과물 만들기
- 발표 자료 **팀 Github** 공유 (양식 자유)
- 어려웠던 부분 / 질문 / 기타 참고 자료 Issues에 정리 (남겨둘만한 부분에 한해서)
- 그간 스터디 한 것들을 바탕으로 팀 블로그에 정리하고 싶은 글감이 생각난다면 함께 논의해보고 정리하기
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📜 스터디 계획표
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💡 주차별 진행계획은 러너(스터디원)분들과 협의에 의해 변경될 수 있습니다.
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계획표
📚 아카이브
발표 자료 아카이빙