Life
삶을 관통하는 (지속가능한)강점
Jospeh Campbell은 미국의 신화학자이다. 대표적인 저서로는 "천의 얼굴을 가진 영웅" 등 신화에 관한 책이 있다. 책의 내용에 따르면 우리가 알고 있는 신화는 대부분 공통적인 스토리를 따르고 있다고 주장한다. 그리고 그 스토리에는 기구한 인생 스토리와 역경, 그리고 그 역경을 주위의 도움과 자신의 노력을 포함하고 있다. 이 스토리는 영웅에게만 적용되는
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Book
[책]부자의 독서법
왜 읽게 되었는가? * 제목에 끌렸다. 기존과 같으면 이런 책은 읽지 않는 편이다. 하지만 책의 내용이 무난하고, 여기서 내가 혹시 내 삶에 적용할 수 있는 것이 있지 않을까 싶어 읽어보게 되었다. * 부자라면 어떠한 책을 보더라도 책에서 교훈을 추출해낼 수 있지 않을까 하는 생각이 결정적이었던 것 같다. * 결론부터 말하면 적어도 적용할 포인트는
Book
[책] 개발자로 살아남기
요즘 우리 모두 FIRE(Financially Independent & Retire Early)를 외치지만, 사실 현실은 쉽지 않다. 모두가 FIRE를 할 수 있다면 사람들은 FIRE를 꿈꾸지는 않았을 것이다. 그래서인지 마음은 FIRE를 꿈꾸면서 다양한 책을 읽어보지만 동시에 장기근속하기 위해 뛰어난 직원으로 살아남기 위한 책도 보곤 한다. 이 책도 그러한 마음에서 고른 책이다. "평생&
Book
[책] 레버리지
책 제목만 보았을 때, 이미 내용을 대략 예상하였다. 최대한 자기 능력외에 타인 능력을 빌어서 성공에 가까워지는 것을 권하는 자기계발 책이라고 생각하였다. 그래서 이 책을 그간 읽으려고 시도하지 않았다. 하지만 투자를 하는 주위 사람들의 반복된 추천에 사뭇 이 책을 읽어봐야겠다는 생각이 들어 책을 읽기 시작하였다. 그리고 책은 생각보다 좋았다. 특히 단순히
Causal Inference
Difference in Difference
쟤는 키가 저렇게 컸는데 난 왜 이러지? - 사춘기 소녀 멘토링(상큼발랄 블링걸스) 中 Why Difference in Difference? * Online Marketing → Effectiveness 측정이 쉽다. * Offline Marketing(billboard or TV Campaign) → 측정이 어렵다. * Difference in Difference(Diff in Diff or DiD) → Macro interventions의 Effect를 측정 DiD Estimator * $\hat{ATET} = E[Y_1(
Data
데이터 모델로서 MVP(Minimum Viable Product)는 어떤 모습이어야 할까
데이터 모델로서 MVP(Minimum Viable Product)는 어떤 모습이어야 할까? MVP 자체가 프로덕트를 포함한 단어이기 때문에 데이터 모델이란 단어보다는 데이터 프로덕트라는 표현으로 접근하는게 더 좋지 않을까 생각한다. MVP로서 데이터 프로덕트라고 한들 아주 다르지는 않을 것이라고 생각한다. 린스타트업의 저자 에릭 리스(Eric Ries)는 MVP(최소기능제품)은 결국 제품이 제공하는 핵심여량과
Causal Inference
Instrument Variable
Going Around Omitted Variable Background * Omitted Variable Bais를 Control 하기 위해서 가장 쉬운 방법은 Omitted Variable을 식에 추가하면 된다.하지만 데이터가 없으면 더할 수도 없다. * 아니면, Wage에 대한 Education의 Effect를 볼 때, Ability값을 일정한 레벨로 유지하는 방법도 있다.이 때는 회귀모델에 Ability를 넣고 계산하면 된다. * 그런데 Ability를 측정하기 위한 방법을
Book
[책] 클루지 (Kluge)
닥치는 대로 체계가 구성된 유일한 이유는 이전에 있는 것을 기초로 그 다음 진화가 이루어지기 때문이다. 클루지(Kluge)란 어떤 문제에 대한 서툴거나 세련되지 않은 해결책을 말한다. 공학에서 세련되지 않았음은 다시 말해서 "개선될 수 있는 여지"가 있거나, "더 좋은 여지"가 있는 상황임을 말한다. 그래서인지 저자도,
Programming
[Linux] 파일 병합시 최종 파일 사이즈 증가 이슈 관련
SSL 인증서 작업 중에 발생한 일이었다. SCP를 이용해서 인증서파일을 서버로 옮겼다. 그리고 Zero SSL 인증서를 NGINX에 설치하기 위해서 두개의 파일을 병합하기 위해 다음 명령어를 실행하였다. $ cat certificate.crt ca_bundle.crt >> certificate.crt 그런데 certificate.crt 용량이 끝 없이 GB단위로 커지기 시작하였다. 시스템 디스크 용량이 가득차버려서, 빠르게 중단시키고
Book
[책] 역행자
개인적으로 자기계발 서적은 그다지 좋아하지 않는다. 그런데 독서모임에서 읽기로 한 책이어서 다소 반 강제의 느낌으로 책을 보게 되었다. 책을 읽기 전에, 유튜브에 저자 자청에 대한 인터뷰가 있어 내용을 훑어보고 시작하니 대략 다음과 같은 내용이 가장 핵심인 것을 알 수 있었다. 저자는 이를 역행자 6단계 모델이라고 지칭하였다. * 1단계 자의식 해체 * 2단계
Business
시니어 데이터 과학자 면접에서 보는 것
※ 해당 내용은 회사를 대표하지 않는, 개인의 의견입니다. 2012년 HBR에서 Data Scientist를 "The Sexiest Job of the 21st Century"로 묘사한바 있다. 이 아티클을 기점으로 한국에서는 최근 몇년 사이 빅데이터, 데이터 과학, 4차산업혁명이 맞물려서 데이터 과학은 아주 한한 키워드가 되었고 많은 사람들이 데이터 과학자를 희망하면서 공부하였고, 또 취업을 하였다.
Data
Randomized Experiments
어떤 사람들은 3루에 태어났지만 자신이 3루타를 쳤다고 생각하면서 인생을 산다 - Barry Switzer Association $\neq$ Causation $$E[Y|T=1] - E[Y|T=0] = \underbrace{E[Y_1 - Y_0|T=1]}_{ATT} + \underbrace{\{ E[Y_0|T=1] - E[Y_0|T=0] \}}_{BIAS}$$ * 위 식에서
이펙티브 엔지니어(Effective Engineer)
Effective & Efficient * 유달리 개발쪽의 책을 보면 Efficient 보다는 Effective로 시작하는 책을 종종 본다. 대체로 초급을 넘어서 중급으로 갈 때 보는 책이다. * Efficient가 대체로 과정에서 리소스를 잘 쓰기 위한 관점이고 Effective는 결과나 목적 중심을 강조하는 관점에서 사용된다. * Effective ~ 형태의 책이 Efficient~ 보다는 자주 보인다는 부분을 생각해보면, 역시 개발자에게는 결과 관점의
MIS
[MIS] 종합적으로 지각된 서비스 품질 & 고객 만족 모형
종합적으로 지각된 서비스 품질 * 종합적으로 지각된 서비스 품질 * 그렌루스(Gronroos)가 제안한 모형(1984) * 서비스 품질은 기술적 품질, 기능적 품질, 이미지의 세 차원으로 구성 * 이미지는 서비스품질이 지각되는 과정에서 필터기능을 함 * 서비스의 6원칙 * 서비스 품질은 수익을 견인한다. * 의사결정은 가급적 고객 접점에 가까운 조직으로 분권화 되어 있어야 한다. * 조직은 현장 지원을 위한
Data
데이터 모델에 대한 수식없는 설명
배경 데이터 관련 업무로 돌아온지 4개월이 넘어간다. 사업의 목적을 달성하기 위해서 사업 등의 비개발부서와 현재 시점 뿐 만 아니라 장기적인 관점의 과제를 두고 다양한 논의를 한다. 그렇게 논의를 하다보면 종종 데이터 모델에 대해서 만능인것마냥 상황과 상관없이 항상 절대적으로 높은 수준의 서비스를 제공해줄 수 있을 것으로 기대하는 분들이 종종 있다. 이런
Linear Algebra
Kernel, Image, Isomorphism, Dimension Theorem
Kernel & Image(Range) * 두 Vector Space $X → Y$에 대해서 Linear Mapping $F$을 했을 때, Kernel of F($ker F$)는 F(X)=0이 나오는 모든 $x, x \in X$의 Set을 말한다. * 이 때 $ker F$은 Vector Space $X$의 부분집합으로 Scala 배, 덧셈에 대해 닫혀있다.