AWS 기반 데이터 과학

데이터 과학은 우리의 삶과 어떠한 연관이 있을까요?
개인화된 경험과 관련 있다 할 수 있습니다.

맞춤형 서비스와 제품은 우리의 선호도, 관심사, 행동 패턴을 분석해 만들어집니다.

모든 산업에 걸쳐 있는 데이터 과학과 관련이 있습니다.

데이터 과학을 잘 알려주는 책을 소개하려 합니다.

소개 해드릴 책은 'AWS 기반 데이터 과학'입니다.

사람들은 AWS에서 제공하는 성공적인 데이터 과학 프로젝트에 관심을 갖습니다.

그 이유는 프로젝트 비용은 줄이고 성능은 최적화하고 싶기 때문입니다.

◆ 여러 산업에서 도입하는 추천 시스템
상품 추천 모범 사례로 아마존 시스템이 많이 언급됩니다.

쇼핑 외에도 스트리밍 서비스, 음악 플랫폼, 소셜 미디어 산업에서도 추천 시스템을 개발합니다.

고객 만족도를 높이면 고객이 대신 홍보해 주면서 매출 증대에도 기여할 수 있습니다.

아마존은 사용자의 구매 이력, 평가, 검색 기록 등을 수집해 사용자에게 필요한 상품을 추천해 줍니다.

내부 알고리즘은 복잡하겠지만 추천 시스템을 잘 만들면 구매 확률과 만족도도 높일 수 있습니다.

기업은 사용자의 관심사 정보를 통해 새로운 전략을 세우고 서비스를 만들게 됩니다.

◆ 비즈니스 전략을 세우는 수요 예측
기업과 조직은 제품과 서비스를 만들기 전 수요를 먼저 조사합니다.

수요 예측을 통해 비즈니스 전략을 수립하는데요.
과거의 패턴과 트렌드를 분석해 미래 수요를 예측하게 됩니다.

예측한 데이터를 토대로 재고관리, 생산계획 마케팅 전략을 최적화할 수 있습니다.

수요 예측 데이터는 여러 산업에서 중요한 의사 결정 도구로 사용하는데요.
소매, 제조, 로지스틱스, 여행, 호텔, 금융 등 다양한 분야에서 수요를 분석합니다.

전략은 계절, 지역, 고객 세분화 등을 고려해 모델을 만들고 모델 데이터를 활용해 판매량을 예측할 수 있습니다.

데이터 과학은 과거 생산 데이터, 시장동향, 경제 지표를 고려해 생산을 최적화하고 비용을 줄이는 역할을 합니다.

세이지메이커는 확장성, 모델 관리, 배포 및 모니터링 등 다양한 장점이 있습니다.

단점으론 아마존 클라우드 플랫폼에 종속되는 건데요.
아마존 환경을 쓰려고 할 경우 클라우드는 초기설정과 구성의 복잡성 추가 비용도 고려해야 합니다.

끝으로 이 책은 아마존 세이지메이커를 사용해 AI 서비스와 Auto ML 활용법을 잘 알려줍니다.

클라우드 기반이므로 편리하고 다양한 AI 서비스를 사용해 볼 수 있습니다.

세이지 메이커는 제조업체에서 제품 품질 관리, 예측 유지보수 등에 기계 학습을 적용합니다.

의료분야에서도 의료 영상분석, 질병 예측 및 생체 신호 분석에 활용됩니다.

금융기관에서도 사기 탐지, 신용 스코어링 등 기계학습을 적용할 수 있습니다.

아마존 클라우드에 관심 있는 분들에게 이 책을 추천합니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
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