책_ 삶의 이야기를 쓰는 법 -모든 순간과 방향에서 끊임없이 쓰자.

책_ 삶의 이야기를 쓰는 법 -모든 순간과 방향에서 끊임없이 쓰자.
Photo by Shubham Dhage / Unsplash

글을 잘 쓰고 싶었다.

글 중에도 여러 형태의 글이 있겠지만 스토리가 잘 살아 있는 글을 쓰고 싶었다.흐름 측면에서 어느정도는 상상이 잘 되는 그런 글을 쓰고 싶었다. 흐름이 좋은 글은 읽기에도 막힘이 없는 글이라고 생각하였다. 그리고 막힘이 없는 글을 잘 써보기 위해서는 매일 글을 쓰는 것만큼 좋은 훈련이 없다고 생각하였다. 그래서 생각한 것이 에세이였다.

마침 육아휴직을 하고 있던 상황이었기에 육아휴직이란 주제는 굉장히 좋은 주제였다. 그렇게 글을 꾸준히 쓰기 시작하였다. 하지만 쓰면 쓸수록 주제를 잡고 글의 흐름을 만들기 위해 끙끙대는 내 모습을 보게 되었다. 이렇게 주제를 잡는게 어려울 줄은 생각 못하였다.

그러던 차에 일겍 된 책이 [[📦 내 삶의 이야기를 쓰는 법 (자전적 에세이 쓰기 A to Z) - 낸시 슬로님 애러니]] 였다. 이 책은 45년 넘게 에세이 쓰기 워크숍을 진행한 낸시 슬로님 애러니가 집필한 책으로 지금 나의 니즈에 가장 적합한 책이었다. 그렇게 이 책을 읽기 시작하였다.

책을 읽기전 [[📝Output 중심의 Readless 독서법]]을 떠올리며 어떤 내용을 기대하는지 스스로게 되뇌여봤을 때는 뭔가, 워크샵의 교재와 같지 않을까 하는 상상을 해보았다. 하지만 그 상상은 책을 펼쳤을 때 와장창 무너지고 말았다.

물론 책의 챕터별 목차와 챕터의 끝에 자리잡고 있는 길잡이는 에세이의 어떤 주제를 쓰면 되는지 알려주고 있기는 하다. 하지만 정말로 짧게 적혀있었고 내용의 대부분은 실제 저자가 쓴 글의 일부를 발체한 것이 챕터의 대부분을 채우고 있었다.

그래서 처음에는 살짝 실망했다. 하지만 그 글을 읽어내려가면서 나의 생각이 틀렸다는 것을 알 수 있었다. 저자가 보여주는 글의 흡입력이 엄청났기 때문이다. 굉장히 신변잡기적인 내용이었음에도 읽는 것이 그리 어렵지 않을 정도로 몰입할 수 있었다. 꼬리에 꼬리를 무는 것같으면서도 가끔은 돌아가는 듯한 그녀의 글 솜씨에 감탄하는 순간이었다.

최근 들어 글의 주제는 굉장히 창의적인 관찰이 필요하다는 결론 아래 이러한 아이디어를 어디서 구할 것인지 고민하며 [[📦 당신과 나의 아이디어 (창의성을 깨우는 열 두 잔의 대화) - 김하나]] 의 책을 읽으면서 위로를 받은 부분이 있었는데, 여기에 한가지 더 팁을 주는 느낌이었다. 당신과 나의 아이디어에서 김하나 작가는 창의성에 대해서 아이디어란 단어를 이용해 정의하였다면, 여기에 낸시 슬로님의 책은 동적인 정의를 추가로 던져주었다. 레퍼런스가 이런 느낌이구나 싶을 정도로 평소에 소설을 읽지 않던 나에게 그녀의 에세이 발췌본은 굉장히 큰 도움이 되었다.

복직 후 글 자체를 어떻게 쓸지 고민하는 나에게 이 책은 꽤 디테일한 가이드를 던져주었다. 사실 이 책을 처음부터 다시 읽을지는 모르겠다. 하지만 곁에 두고 아이디어를 찾을 때 가이드 북으로 활용할 듯하여, 이 책은 나의 곁에서 재독을 위한 책후보군으로 살아남을만한 책이었다.

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DataFrame은 Pandera로, 모델은 Pydantic으로 데이터를 검증한다.

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Pandera: 데이터프레임 검증에 최적화된 도구 주요 장점 * Pandas와 통합: Pandas 데이터프레임에 대해 스키마 기반 검증을 수행합니다. * 유연한 검증 조건: 열 데이터 타입, 값 범위, Null 여부 등 다양한 검증 조건을 정의할 수 있습니다. * 명확한 오류 메시지: 스키마 불일치에 대한 명확한 오류 메시지를 제공합니다. 단점 * 대용량 데이터 검증에서는 속도가 느릴 수

Tobit Regression은 Censored Data에 적합한 Regression이다.

Tobit Regression은 Censored Data에 적합한 Regression이다.

Tobit Regression * Tobit 회귀(Tobit Regression)는 종속 변수가 특정 값에서 절단(Censored)된 상황에서 데이터를 분석하기 위해 사용되는 통계 기법입니다. * James Tobin이 처음 제안한 이 모델은 경제학과 사회과학 분야에서 자주 사용되며, 일반 선형 회귀로는 설명할 수 없는 상황에서 효과적으로 적용할 수 있습니다. Tobit Regression 수식 1. 관측된 종속 변수