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데이터, 비즈니스, 그리고 책에 대한 개인적인 기록

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나는 어떻게 메모하는가?

나는 어떻게 메모하는가?

한가지 방식으로만 메모를 작성하지 않는다. "어떻게 메모하는?"라는 여전히 어려운 질문이다. 어떤 메모가 최선일지에 대해서는 스스로에게 여전히 지금도 매일 던지는 질문이기 때문이다.

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도어대시(Doordash) 데이터팀이 말하는 다른 팀과 "잘" 대화하기 위한 팁

도어대시(Doordash) 데이터팀이 말하는 다른 팀과 "잘" 대화하기 위한 팁

Intro 데이터 팀이 아무리 좋은 분석을 하더라도 비즈니스 팀과 경영진과 공유되지 않으면데이터 팀의 성공은 보장할 수가 없다. 그래서 효과적인 커뮤니케이션은 데이터 팀이 성공하기 위한

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데이터 분석팀은 왜 비즈니스에서 중요한 역할을 하지 못하고 있을까?

데이터 분석팀은 왜 비즈니스에서 중요한 역할을 하지 못하고 있을까?

지금의 회사에서도 일한 지도 벌써 2년이 되어간다. 데이터엔지니어부터 시작해 마케팅 기획을 거쳐 분석가로 정착하나 싶었는데 한발 더 나아가 사업관리까지 한다. 감사하게도 2년 동안 데이터

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Team

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.
Data

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
Data

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

· 1 min read
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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