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앱 데이터셋 품질 랩

모바일·웹 앱에서 쌓이는 학습용 데이터를 품질 신호로 읽어, 릴리스 전에 막아야 할 것과 넘겨도 되는 것을 구분하는 5주 실습 과정입니다.

협업 중인 제품·데이터 팀

학습 성과

  • 앱 이벤트·미디어·텍스트 혼합 세트에 맞는 품질 지표 카드 작성
  • 라벨 합의율과 드리프트 알림을 주간 루틴에 연결
  • 스키마 변경이 학습 세트에 유입되는 경로를 문서화
  • 릴리스 게이트용 통과/보류 기준안 초안 완성

정보 가격

₩890,000

5주 · 주 1회 라이브 + 비동기 실습 · 결제 기능 없음(상담 후 안내)

수강 상담

요금 전체 보기 · 환불 정책

모듈

  1. 1주 · 품질 지도 그리기현재 수집 경로와 라벨 가이드의 공백을 한 장짜리 지도로 정리합니다.
  2. 2주 · 신호 보드 설계완전성, 일관성, 신선도, 편향 후보를 팀이 합의할 수 있는 신호로 바꿉니다.
  3. 3주 · 드리프트와 스키마 가드앱 버전 업데이트 이후 샘플 분포 변화를 탐지하는 체크를 붙입니다.
  4. 4주 · 리뷰 큐 운영경계 샘플을 우선순위로 올리고, 합의 결과를 가이드에 반영합니다.
  5. 5주 · 릴리스 게이트통과·보류·재수집 기준을 제품 일정에 맞춰 문서화하고 모의 리뷰를 진행합니다.

강사

강사 윤하린 프로필

윤하린

앱 추천·검색 데이터 파이프라인을 다룬 실무자로, 부산·서울 팀 대상 품질 워크숍을 진행해 왔습니다. 측정 가능한 리뷰 루틴을 문서 문화로 남기는 데 집중합니다.

수강 후기

품질 랩 3주차 스키마 가드 실습에서, 스토어 업데이트 후 이벤트 필드가 비는 패턴을 처음으로 표로 봤습니다.

— 준호 · 데이터 엔지니어

★★★★☆

리뷰 큐 운영은 바로 쓸 만했습니다. 다만 사내 툴이 달라 알림 연동은 따로 만들어야 했습니다.

플랫폼 후기 · 익명 제품 매니저

FAQ

코딩 수준이 어느 정도여야 하나요?

CSV·간단한 파이썬 또는 SQL로 집계할 수 있으면 충분합니다. 딥러닝 모델 구현은 다루지 않습니다.

실제 회사 데이터를 올려야 하나요?

공개 실습 세트로도 완료 가능합니다. 사내 데이터 사용 시 마스킹 가이드를 제공합니다.

이 과정의 한계는 무엇인가요?

자동 라벨링 엔진이나 MLOps 플랫폼을 대신 구축해 주지 않습니다. 품질 판단 기준과 운영 루틴을 설계하는 데 초점을 둡니다. 대규모 실시간 스트리밍 이상탐지는 범위 밖입니다.

결제는 어떻게 하나요?

사이트에서 결제하지 않습니다. 요금은 안내용이며, 문의 후 안내드립니다.