플러스프로젝트 배경
데이터 엔지니어, 사이언티스트, 애널리스트 등 여러 역할의 사용자가 효율적으로 협업할 수 있도록 설계된 프로젝트 기반 개발 애플리케이션 머신러닝 전반의 프로세스를 관리하며, 재사용 가능한 ML 파이프라인을 제공해 보다 체계적인 운영을 지원 모델을 학습, 준비, 테스트할 수 있도록 구성되어 있으며 다양한 원본 데이터의 수집 및 변환을 수행할 수 있는 머신러닝 솔루션
프로젝트 성과
정보를 논리적으로 그룹화하고, 시각적 계층 구조를 명확하게 구축하는 것에 집중
다양한 정보가 나열되어 있어 한눈에 파악하기 어려운 만큼 블록과 컨테이너, 여백을 활용해 각 요소를 체계적으로 정리
사용자가 대시보드를 보다 편안하고 명확하게 인식할 수 있도록 신중하게 설계
헤딩과 단락을 세심하게 조정해 시각적 흐름을 자연스럽게 유도하면서도 필요한 정보가 빠르게 인식될 수 있도록 전체적인 흐름 개선
핵심 기능
경쟁 제품 대비 보다 직관적이고 접근성이 높은 UI/UX를 제공하는 것이 차별점
모든 텍스트와 요소에는 의미와 기능이 담겨 있어, 단순히 정보의 양을 줄이기보다는 효율적으로 정리하여 가독성과 사용성을 높이는 것이 핵심 과제
진행 단계
기획 및 요구사항 정리 - 디자인 시안 - 전체 디자인 진행 - 컨펌
2021.08.
레퍼런스 리서치 후 디자인 컨셉 전달, 이후 전체 디자인 시안 전달 및 컨펌, 디자인 진행
프로젝트 상세
End-to-End 머신러닝 라이프사이클 관리 플랫폼 디자인 프로젝트입니다. 데이터 엔지니어, 사이언티스트, 애널리스트 등 여러 역할의 사용자가 효율적으로 협업할 수 있도록 설계된 프로젝트 기반 개발 애플리케이션으로 머신러닝 전반의 프로세스를 관리하며, 재사용 가능한 ML 파이프라인을 제공해 보다 체계적인 운영을 지원 가능합니다. 또한 모델을 학습, 준비, 테스트할 수 있도록 구성되어 있으며, 다양한 원본 데
