시니어 PM이 되어가는 과정

Admob 광고 붙이기왜 AdMob을 선택했는가?광고 플랫폼에는 Facebook Audience Network, Unity Ads, AppLovin 등 다양한 선택지가 있지만, AdMob을 선택한 결정적인 이유들은 다음과 같았다. 1. 안정적인 광고풀Admob은 구글의 플랫폼이기 때문에 광고주 풀이 가장 크고 안정적이다. 역시 대기업의 파워를 무시할 수 없었다. 2. 개발 및 운영의 용이성연동도 쉽고, Firebase Analytics와의 데이터 통합이 가능해 사용자 행동 분석부터 광고 수익 분석까지 통합된 대시보드에서 관리할 수 있다.3. 검증된 수익성AdMob의 eCPM(effective Cost Per Mille)이 다른 플랫폼 대비 경쟁력 있는 수준을 유지하고 있다는 점도 고려했다. 아직 MVP..

드디어 Cursor AI의 세계에 발을 들이다 소문으로만 듣던 Cursor AI를 드디어 사용해 봤다. 사실 MCP 설치를 위해 다운로드만 받아두고 방치되어 있었는데, 이번 기회에 제대로 활용해 보기로 했다.만들고자 하는 앱은 쇠맛 느낌의 갓생 명언을 푸시 알림으로 보내주는 앱이다. ('motivation'같은 힐링 콘셉트의 명언 앱은 많지만, 왜 갓생러 전용은 없을까? 내가 잘 쓸 것 같아서 만드는 앱이다ㅎㅎㅎ)가칭은 '쇠맛펀치'인데 아직 고민중이다.... 개발 스택React Native - 크로스 플랫폼 모바일 앱 개발Expo - React Native 개발 플랫폼React - UI 라이브러리AsyncStorage - 로컬 데이터 저장소JSON - 명언 데이터 형식 개발 준비: 서비스 기획 및 문서..

왜 크롬 익스텐션인가? 회사를 떠나며 "내 제품"을 만들어보고 싶었다. 빠르게 MVP를 구현하고 시장에 내놓아 PMF(Product Market Fit)를 찾을 수 있는 제품을 고민하던 중 크롬 익스텐션이 눈에 들어왔다. 개발 복잡도가 상대적으로 낮고, 배포 및 업데이트가 간단하며, 무엇보다 기존 서비스 위에서 부가가치를 제공할 수 있다는 점이 매력적이었다. 아이데이션 과정1. 시장 기회 탐색초기 사용자 확보를 위해 구글, 노션 등 일상적으로 사용하는 서비스들과 연동 가능한 제품을 구상했다. 이미 사용자 베이스가 확보된 플랫폼 위에서 부가 기능을 제공하면 진입장벽이 낮아질 것이라 판단했다.2. 전문성 활용개인적으로 노션을 사용한 지 5년이 넘었고, 업무용으로도 사용한 경험이 있어 pain point를..

내돈내산 인프런 강의를 듣고 정리한 글이며, 아래는 수강했던 강의 링크이다. https://www.inflearn.com/course/rag-llm-application%EA%B0%9C%EB%B0%9C-langchain RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain) 강의 | 강병진 - 인프런강병진 | 실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자에게 배우는 RAG. 현업 노하우를 가득 담았습니다, 실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자가 말아주는 RAG데이터 전처리 및 효율적인 Retrieval: RAG 구성을 위해 필요www.inflearn.com 필수 용어용어의미비고 임베딩 (embedding): 자연어 처리(NLP)나 머신러닝에서 단어나 문장 같은 텍스트를 수치 벡터로 변환하..

0. 서론지난 5월 제45회 ADsP (데이터분석 준전문가) 시험을 봤고, 얼마 전 합격 발표가 났다.자격증을 준비하고 합격하기까지의 과정을 기록해 본다. 1. ADsP 자격증이란? ADsP (데이터분석 준전문가)는 한국데이터진흥원에서 주관하는 데이터분석 준전문가 자격으로,연 4회 치러지는 국가공인민간자격증이다. 2. 접수 방법데이터자격시험 사이트에서 연 4회 접수가 가능하다.응시료는 50,000원이다. 💡 Tip: 고사장이 많지 않으므로 원하는 지역에서 응시가 어려울 가능성이 높음. 첫째 날에 원서접수 하는 것을 권장!!! 3. 문항 및 배점 3과목을 합쳐 총 50문항, 총점 100점이다. 1과목 10문항 => 총 20 2과목 10문항 => 총 20 3과목 30문항 => 총 60 즉 ..

* 본 포스팅은 패스트캠퍼스의 "AI 시대, PM/PO 를 위한 한 번에 끝내는 AI 서비스 기획 실무" 강의를 듣고 요약한 내용입니다. 온라인 강의를 수강한 후 개인적으로 정리한 내용입니다. 🤖 인공지능이란?인공지능 = 데이터 = 숫자정보(벡터화) 분류 데이터 분류기, 패턴을 예측하는 것수학적 분석에 기반한 결과을 도출하는 것(기계는 사람처럼 직관이 없으므로)판단 기준이 되는 데이터가 매우 중요‼️ (충분한 학습 데이터 필요. 어떠한 결과를 얻을지 방향성을 사람이 잡고나서 딥러닝을 돌려야 함)사람이 보았을 때도 차이가 분명하게 구분 되는 것이 좋은 데이터데이터가 좋지 못하면, 절대 좋은 결과를 얻을 수 없음. 🆚 세대별 인공지능 비교1세대: 튜링머신2세대: 머신러닝3세대: 딥러닝규칙 기반 시스템.짧..