Bongho Lee

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Bongho Lee

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팀에서 프리라이더가 있을 때 리더가 해야할 네 가지 액션

리더로서 일을 한지도 2년이 넘었다. 그 전에도 CEO Staff으로 일하면서 프로젝트를 위해서 버추얼 팀(Virtual Team)팀의 리더로 일한 적이 있었으나, 과제에만 집중할 뿐

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[책] 다르더라도 좋은 점은 의식적으로 받아들이자, “나는 주식으로 월급 두 번 받는다“
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[책] 다르더라도 좋은 점은 의식적으로 받아들이자, “나는 주식으로 월급 두 번 받는다“

사실 이 책을 읽은 이유는 순전히 제목 때문이었다. 월급을 두 번 받는다니, 게다가 나와 비슷한 공대생이라니 저 사람은 어떻게 할 것인가? 하지만 내용을 훑어보고는

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[책]삶의 설계에 대한 거칠지만 솔직한 자기고백, 직업으로서의 소설가
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[책]삶의 설계에 대한 거칠지만 솔직한 자기고백, 직업으로서의 소설가

왜 읽으려고 했을까? 사실 정확히 정리되지는 않았다. 그런데 회사의 상사 역시 이 책을 통해서 회고하고 있었고, 다른 누군가도 비슷한 행위를 하고 있었다. “노르웨이의 숲“

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어떤 데이터를 어떻게 볼지는 엔지니어링 이전에 결정되어야 한다.
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어떤 데이터를 어떻게 볼지는 엔지니어링 이전에 결정되어야 한다.

데이터가 없는 회사는 없다. 활용하지 않을 뿐이다. 모든 회사는 데이터를 가지고 있다. 그리고 그러한 데이터가 보다 전사에 체계적으로 흐를 필요가 있다고 느낄 시점이 될

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Pandas Aggregation을 대체하는 RDB 라이브러리, DuckDB
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Pandas Aggregation을 대체하는 RDB 라이브러리, DuckDB

Data Prep * New York City Taxi and Limousine Commission (TLC) Trip Record Data 데이터 활용 * https://www.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-

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AB테스트 시 비회원의 그룹할당을 고민해야 하는 이유
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AB테스트 시 비회원의 그룹할당을 고민해야 하는 이유

A/B테스트 시, 비회원은 어떻게 그룹할당할지 고민하지 않으면, 특정 그룹으로 쏠리거나, 아예 반영되지 않는 상황을 야기할 수 있다. 통상 비회원은 회원번호를 공통으로 처리하고 있기

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[데이터 조직] 사내 데이터 조직을 새로 만들었던 케이스
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[데이터 조직] 사내 데이터 조직을 새로 만들었던 케이스

배경 * 조직장은 개발 및 데이터 관련 업무를 한 경험은 있지만, 경력 자체는 데이터 관련 경험이 많지 않았음 * 사내 데이터 엔지니어링, 분석, 과학자 관련 역할을

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위도 및 경도 Feature Engineering 케이스 정리

Data Setup import polars as pl from xgboost import XGBRegressor from sklearn.linear_model import Ridge # Data taken from https://www.openml.org/search?

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Multi Task 기반 확률 모델링으로 배달시간플랫폼을 구축한 DoorDash
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Multi Task 기반 확률 모델링으로 배달시간플랫폼을 구축한 DoorDash

Overview Multi Task Model * Multi Task(MT) Model 사용시 장점 * 신규 서비스 배달시간 예측시, Foundation Layer에 추가적으로 레이어릅 붙이는 식으로 대응이 가능 * 플랫폼 내부에서

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[책]에디토리얼씽킹 - 우리의경험은 헛되지 않으며 앞날을 환히 비출 수 있다.
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[책]에디토리얼씽킹 - 우리의경험은 헛되지 않으며 앞날을 환히 비출 수 있다.

이 책을 읽으면서 처음으로 Editorial이란 단어의 뜻을 다시 한 번 찾아보았던 것같다.Editorial은 Noun 또는 Adjective로서 활용된다. 그 중 Adjective로서 뜻은 다음과 같다. adjective:

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PYMC 5 설치
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PYMC 5 설치

배경 * PYMC3는 Python 3.12이상의 버전과 호환이 잘 되지 않던 차에 PYMC가 있다는 것을 알게 되었다. * 설치를 하려고 하는데 에러가 꽤 많이 난다. 이에

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Gibbs Sampling과 MH Sampling 공통점과 차이점 정리
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Gibbs Sampling과 MH Sampling 공통점과 차이점 정리

공통점 * MCMC 알고리즘: 두 알고리즘 모두 마르코프 체인을 사용하여 확률 분포에서 샘플링합니다. 마르코프 체인은 과거 상태만 고려하여 다음 상태를 결정하는 확률적 모델입니다. * 베이즈 추론:

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