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[스포츠데이터분석관 송민구] 야구덕후 블로거, NC다이노스 데이터분석관이 되다

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[스포츠데이터분석관 송민구] 야구덕후 블로거, NC다이노스 데이터분석관이 되다 과정정보
수강기간 30일
강의구성 1차시
수강료 5,500원
과정소개

한줄목표

야구 데이터 분석관의 세계를 A부터 Z까지 파헤쳐본다.











강의요약

1. 대중적인 글쓰기를 위한 노력

2. 데이터를 위해 그림을 배우다

3. 데이터 분석가로서 한 일

4. 좋은 리포트를 위한 팁

5. 데이터 분석가의 역할




PPSS's PICK

“머니볼의 혜택을 입은 첫 세대 GM 몇몇은 스카우트 팀을 죄다 해고하거나 인력을 대폭 축소했죠.
지금은? 스카우터가 70명이 넘는 구단도 있습니다.”

“많은 팬이 ‘전력분석은 항상 새로운 걸 찾아내야 한다’고 착각하세요.
하지만 실제로는 기존의 아이디어나 통념의 근거를 마련하는 쪽의 일이 더 많습니다.”

“검색능력이 중요합니다. 끊임없이 공부하고, 연구해야 합니다. 단순 업무를 최대한 자동화하고,
나머지 시간을 자기계발과 연구에 투자하지 않으면 절대 살아남을 수 없어요.”




강연 대상

  1. 다양한 데이터 분석을 해보고 싶은 분
  2. 실제 야구 데이터 분석의 세계가 궁금한 분




커리큘럼

야구덕후 블로거, NC다이노스 데이터분석관이 되다

-대중적인 글쓰기를 위한 노력

-데이터를 위해 그림을 배우다

-데이터 분석가로서 한 일

-좋은 리포트를 위한 팁

-데이터 분석가의 역할





강의 특징

아무도 알려주지 않았던 야구 데이터 분석!
데이터 분석관은 영업 사원이다?
실제 사례로 배우는 흥미진진한 야구 데이터 분석의 세계





강사소개

송민구 지식네트워커

NC다이노스 데이터 애널리스트





강사인터뷰

덕업일치의 표본, NC다이노스의 데이터 애널리스트 송민구 인터뷰


송민구: NC다이노스의 데이터 애널리스트(무서운 아저씨 포스)


리(이승환 ㅍㅍㅅㅅ 대표): 어쩌다 이런 업계로 뛰어들게 되었나요?

송(송민구 NC다이노스 데이터 애널리스트): 한국야구학회를 통해 현 팀장님과 인연을 맺었습니다. 사실 채용 자체도 정말 우연한 기회였지요. 학회 쉬는 시간에 팀장님께서 “데이터 분석과 관련된 조직을 신설하려는데 추천할 만한 사람 있어요?”라고 하셔서… “그냥 제가 하면 어떨까요”라고 한 게 지금…이 되었습니다.


그리고 한배를 타게 되었다


리: 지금 한국에 님 같은 일 하는 분이 얼마나 되나요?

송: 각 구단에 1~2명 사이의 인력이 있거나, 아예 없거나 그렇습니다. 일단 공개된 데이터셋 자체가 없기 때문에 글 하나만 써도 이름은 알려지게 되어있어요. 거기서 누가 구단으로 오거나 하는 식이라… 대부분 서로서로 압니다. NC 다이노스의 경우 데이터팀 내에 저와 팀장님이 데이터를 활용한 분석을 전담하고, 외국인 전담 스카우트님, 그리고 외국인 선수들의 적응을 돕는 코디네이터가 있습니다.


리: 팀장님과 역할 분담은 어떻게 되나요?

송: 팀장님은 클래식 세이버메트릭스(라는 말이 이상하지만 이제 그렇게 되었습니다) 쪽에 치중하시고, 저는 투구추적 시스템에서 나오는 데이터 분석에 더 많은 시간을 투자합니다. 현재 많은 사이트에 나와 있고 여러분이 많이 쓰시는 ‘스탯’이라 불리는 부분의 분석·해석을 팀장님이 하시고, 저는 그 외의 일에 주로 집중합니다. 팀장님의 작업을 숲에서 좋은 나무를 찾아내는 일에 비유한다면, 제가 하는 작업은 이 좋은 나무의 솔잎을 보고 얼마나 잘 자랄지 예측하는 일에 가깝습니다.


리: WAR 같은 지표가 한국에 잘 맞나요?

송: 상당히 까다로운 질문인데요, 일단 WAR의 공식 전체가 공개된 적은 없습니다만, 값의 계산 과정은 분명히 널리 알려져 있습니다. 말하자면 ‘제네릭 의약품’과 비슷합니다. 누군가가 처음 고안해 낸 대로 계산을 하기는 하나(결과물이 대체선수 대비 승리기여도로 나타난다는 점), 그 제조 과정에서는 업체마다 다른 첨가물(공식)을 넣기 때문에 ‘약효는 동일’하나 ‘결과물은 약간씩 다릅’니다. 그리고 KBO는 MLB만큼 정교한 수비지표들이 생산되고 있지 않기 때문에, 수비를 포함한 정확한 WAR을 만들어 내는 것은 허구에 가깝다고 생각합니다. 물론 이것은 100% 개인적 의견입니다.


그냥 잊어버리자…


리: 왜 안 맞나요? 수비지표가 그렇게 대단한가요?

송: 수비 포지션에 대한 보정과 파크팩터(구장에 따른 효과) 보정 같은 건 할 수 있습니다. 하지만 수비 기회와 그에 따른 수비율 등에 대한 정보가 없죠. 말하자면 KBO에서는 UZR 같은 메트릭이 생산되지 않는다는 겁니다. ‘수비력’이라는 것은 상당히 중요한 지표입니다. 하지만 없으니까 WAR을 만들기보다는 야수 공격력과 투수 정도로 나누어서 가치를 환산하는 게 의사결정에 있어서는 좀 더 합리적이라고 생각하는 거죠.

 

덕업일치의 표본, NC다이노스의 데이터 애널리스트 송민구 인터뷰

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학습목표
강의목차
차시 강의명
1차시 야구덕후 블로거, NC다이노스 데이터분석관이 되다