모델링된 데이터를 실제 서비스에 적용하는 방법에 대한 내용을 담은 강의 (feat. 데이터 사이언티스트가 알아야할 MLOps) - CS 329s

 

 

https://stanford-cs329s.github.io/syllabus.html

CS 329S | Syllabus

 

실무 경험이 없거나 적은 주니어 데이터 사이언티스트가 가장 많이 궁금해하고 알고 싶어하는 부분은 바로 본인이 한 모델링 결과를 어떻게 비즈니스에 적용하느냐에 대한 것이다.

 

물론 비즈니스 구조가 다르고, 사용하고 있는 시스템이 다르기 때문에 획일적인 답안이 존재하는 것은 아니지만

이러한 궁금증을 해소시켜줄 강의 자료가 있어 소개한다.

 

바로 스탠포드 대학의 공개 강의인 CS329s 이다.

 

Lecture note가 워낙 상세해서, Lecture note와 lecture slides만 봐도 큰 도움이 된다.

 

그리구 후반부에는 실무자들의 강연이 이어지는데,

실무에서 어떤식으로 모델링된 결과를 적용하고 모니터링하는지 아주 상세히 설명해주고 있다.

특히 아래와 같이 모니터링 코드 샘플까지 제공하고 있다!

 

모니터링 샘플 예시 - 실제로 모델링된 결과를 어떻게 활용하는지 보여줌

 

아마도 부트캠프 같은 곳에서는 실제 모델링한 결과물을 적용하는 실습을 하거나,

직간접적으로라도 경험하기 힘든 부분들이 많은데,

이런 자료를 통해 어느정도 그 니즈를 해소했으면 한다.

 

 

개인적으로 데이터 사이언티스트로서 성장하기 위해서는 MLOps라고 부르는 파트의 지식이 쌓여아 한다고 생각한다.

AI research scientist가 아닌 이상, 내가 만든 product를 보다 효율적으로 deploy하고 활용하는 방안을 고민하고, 또 필요한 경우 직접 처리 할 수 있는 skill을 배워야 한다. 이미 이러한 일들이 효과적으로 배분되어 있는 데이터팀이 있는 경우가 아니라면...(혹시 그런 팀에 있다고 하더라고 co-work을 위해^^)