대체불가능한 사람(부제 - 다시금 Why를 고민하다.)

대체불가능한 사람(부제 - 다시금 Why를 고민하다.)
Photo by Saara Sanamo / Unsplash
나는 대체불가능한 사람인가?

아침에 아이를 돌보면서 문득 들었던 생각이다. 사내에서 하나의 사원번호로 관리되다가 퇴직하기 쉬운 세상에서 대체불가능한 사람이 되려면 어떻게 되어야 하는 것일까?

그 순간 떠오르는 대체불가능한 사람은 다음 두가지 유형에 속하는 사람이었다.

첫째, 말그대로 유니크(Unique)해서 대체불가능한 사람이었다. 대다수의 사람과 달리 구별되는 특징을 갖고 있으면 대체되기 어렵다고 생각하였다. 예를 들어 개발자이면서 기술 뿐만 아니라, 비즈니스 등 타 분야를 잘 아는 사람이 그러하지 않을까? 한 분야에서 1등하지 않고 여러 분야에서 2~3등하는 사람이 이런 케이스가 아닐까 싶었다.

둘 째는, 첫 째와 달리 한 분야에서만 1등하는 사람은 대체불가능한 사람이라고 보았다. 탁월한 능력을 바탕으로 문제를 자신있게 헤쳐나가는 사람이 이런쪽에 속한다고 보았다. 기본적으로 본업에 굉장히 충실해서 문제상황만 정의되면 문제의 크기와 상관없이 잘 푸는 사람이 이 쪽이 아닐까 싶었다.

여기까지 적고 나니 고민해본다. 나는 어떤 사람일까? 고민해보기 시작하였다. 최근에 고명환님의 "고전이 답했다"라는 책을 보다보니, 짧은 고민이라도 실타래를 풀어가며 엮여봐야겠다는 생각이 드는데, 이 고민은 어떤게 접근하는게 좋을지 고민해야겠다.

살아보니 세상에 단답은 존재하지 않는 듯하다.

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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.

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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