(지금 그렇지 않더라도) 크게 생각해야 크게 이룬다.

(지금 그렇지 않더라도) 크게 생각해야 크게 이룬다.
Photo by Joshua Gresham / Unsplash

루틴을 만들기 위해서는, 목적 아래 정말 기계적으로 해야 하는 것같다. 아침 일찍 일어나야지 마음을 먹은지 오래 되었지만, 어느 순간 삐끗한 이후부터는 더 이상 일어나려고 하지 않는다. 아니 눈을 떠지는 순간, 나는 내 그럴 줄 알았다 하면서 다시금 잠을 청하고 만다. 마치 누군가 내 귀에 패배의식을 속삭이듯 말이다.

이런 느낌은, 긍정확언을 쓰려고 할 때도 느낄 수 있다. ”이렇게 쓴다 한들 넌 안될꺼야“ 라는 소리가 저 멀리서 들리는 것같으니, 계획도 세우고 싶지 않아진다. 이렇게 삶을 반전시키는 큰 계획일 수록 Divide & Conquer는 필수임에도 말이다. 그래서 성공에 관한 전문가들이 공통적으로 이야기하는 부분이 바로 의식개조인것 같다. 스스로를 속이는 것이다.

예를 들어, 실행을 잘하지 못하는 사람이라면, 스스로를 작은 실행단위의 과제를 당연히 할 수 있는 사람이라고 가정하는 것부터 시작한다. 이러한 사람에게 그 작은 과제는“할 수 있다”가 아니라 “한 다” 정도의 수준의 과제일 것이다. 기존의 루틴을 바탕으로 하는 것에 불과할 것이기 때문이다. 이런 식으로 스스로를 속이고 이루고 싶은 상황에 대해서 계속 부르짖으며 말한다.

“리더의 자기 암시법”이라는 책을 쓴 리처드 슈와츠 교수는 성공하는 리더의 특성으로 “크게 생각할 수록 크게 이룬다“를 뽑은 적이 있다. 이 말이 와닿았지만, 실행으로 이어지지는 않았다. 마음 속에 큰 생각에 대한 반감이 있다 보니 실행까지 가기 전에 이미 지치는 일이 다반사였던 것이다. 아마도 그래서 저자는 ”자기 암시“라는 말을 쓴게 아닌가 싶다.

토요일, 한 주를 복기하는 앞에서 내가 무엇을 해야할 것인가를 곰곰히 생각해보다, 생각을 따라 기록해보았다.

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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