왓챠!같은 데이터 기반 서비스를 운영하고 싶어요

왓챠는 어떻게 영화를 추천하고 있을까? 넷플릭스나 아마존은 어떤 방법으로 회원들에게 연관 컨텐츠를 노출시키고 있을까?

데이터를 기반으로 회원들에게 컨텐츠를 추천하는 데이터 기반 스타트업이 늘고 있습니다.

우리도 데이터 기반의 서비스를 직접 만들어보면 어떨까요?

영화!라는 주제를 음식으로 바꾼다면 맛집 서비스, 책으로 바꾼다면 도서 추천 서비스를 만들 수 있게 됩니다.

MVP 수준으로 함께 만들어 볼 순 없나요?

왓챠! 참 매력적인 서비스죠? 그리고 다들 한번씩은 생각해보셨을 거예요.

나도 이런 데이터 기반 서비스 한번 만들어보고 싶다!

우리는 총 4번의 수업으로 Mini 왓챠를 만들게 됩니다. 단 네번의 수업으로 왓챠급의 완성도를 재현할 수는 없지만, 프로토타입, 테스트용 MVP, 소규모 고객용의 첫 버전 제품정도는 충분히 가능합니다.

일단 빨리 MVP 만들어보고 싶어요!

이런 제품을 상용화하려면 어느정도의 자금이 필요하고 어느정도의 시간이 걸릴지 판단하실 수 있나요?

데이터 기반 프로젝트를 스스로 설계할 수 있는 능력을 길러주는게 이 수업의 목표입니다.

사실 우리가 만들 MVP의 완성도가 생각보다 높은 수준이거든요!

별점 평가 시스템 함께 만들기

데이터 스타트업의 핵심은 두가지입니다.

첫째, 사용자로부터 데이터를 수집하는 일.

둘째, 수집한 데이터를 이용해 새로운 가치를 창출하는 일.

우리는 영화 추천 스타트업을 만들고 있으니, 영화 평가 데이터를 수집해야겠죠?

모두 함께 데이터 수집 시스템을 만들어봅시다.

별점 데이터를 쌓으면 영화를 추천할 수 있습니다

축적한 데이터를 이용해 사용자들에게 영화를 추천해볼게요.

예상 영화 평점도 같이 출력해줍시다. 이 추천시스템의 원리를 쉽게 설명드리고, 자신이 원하는 서비스에 활용하는 방법을 자세히 배워볼거예요.

HTML/CSS부터 추천시스템까지, 한 스텝씩

그동안 웹서비스가 어떻게 구현되는지 궁금하지 않으셨나요?

웹페이지를 만드는 html/css 기본부터 시작해 추천시스템을 구현하는 일까지 한 스텝 한 스텝 같이 나아가볼게요. 지금은 아무것도 몰라도 상관없습니다.

데이터 스타트업을 이해하는 가장 빠른길

데이터 기반의 서비스를 만들고 싶은 분 뿐만아니라 AI 프로젝트를 체험해보고 싶은 기존 개발자 등, 자신의 목적을 가장 빠르고 효율적으로 달성할 수 있는 커리큘럼입니다.

처음 자전거를 탈때 youtbue로 익히셨나요? 직접 해보는게 가장 좋습니다.