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.
한가지 방식으로만 메모를 작성하지 않는다. "어떻게 메모하는?"라는 여전히 어려운 질문이다. 어떤 메모가 최선일지에 대해서는 스스로에게 여전히 지금도 매일 던지는 질문이기 때문이다.
Intro 데이터 팀이 아무리 좋은 분석을 하더라도 비즈니스 팀과 경영진과 공유되지 않으면데이터 팀의 성공은 보장할 수가 없다. 그래서 효과적인 커뮤니케이션은 데이터 팀이 성공하기 위한
지금의 회사에서도 일한 지도 벌써 2년이 되어간다. 데이터엔지니어부터 시작해 마케팅 기획을 거쳐 분석가로 정착하나 싶었는데 한발 더 나아가 사업관리까지 한다. 감사하게도 2년 동안 데이터
한가지 방식으로만 메모를 작성하지 않는다. "어떻게 메모하는?"라는 여전히 어려운 질문이다. 어떤 메모가 최선일지에 대해서는 스스로에게 여전히 지금도 매일 던지는 질문이기 때문이다.
어린 시절, 삼국지나 프린세스 메이커 등의 육성 게임을 많이들 해보았을 것이다. 우리가 어떻게 캐릭터들을 육성하는지에 따라 우리가 키우는 캐릭터들은 다른 성향을 지니게 되고 이는
보통 팀에서 일을 가장 잘하던 사람들이 리더로 올라가게 된다. 프로덕트 조직에서 리더가 되면 대체로 PM이 되는 편이지만, 조직의 형태에 따라 PM이 아니라 개발자가 리더가
오늘 아침 삼국지5 음악을 들으면서 이 생각이 떠올랐다. 정확하게는 어떠한 연구였는지 기억이 나지 않지만, 환경이 노화에 영향을 미친다는 연구였던 것같다. 고령의 피실험자들을 대상으로 젋었던
본격 사회생활의 시작, 메모의 필요성을 깨우치다. 왜 메모를 하는가? 짧지만 쉽지 않은 이 질문에 대답하기 위해서 처음 메모를 진지하게 시작하였던 때로 돌아가 본다. 먼저
대화내용을 옮긴 책의 특성상, 만연체가 곳곳에 보인 덕분에 오히려 핵심만 파악하고 빠르게 넘길 수 있었던 책으로 주말을 빌려 빠르게 훑어보았다. AI는 확실히 사회 전반에
팀이 일정이상 커지기 전까지는 디테일하게 팀원 개개인을 챙길 수 있다. 하지만 팀의 규모가 점차 커지게 되면 이게 생각보다 어렵다. 리더는 생각할 수 있는 시간과
Fisher Information을 직관적으로 이해하기 위해서는 이계도함수를 알 필요가 있다. 이계도함수는 쉽게 생각하면 변화량의 변화량을 나타낸다. 즉 기울기가 변화하는 속도를 의미한다. 이차함수 $f(x)=ax^
워낙 유명한 책이다. Get Things Done, 줄여서 GTD라고 하는 업무관리방법론을 제안한 David Allen이 쓴 책이다. 스티븐 코비의 "성공하는 사람들의 7가지 습관"이라는
서론 최근에 데이터과학자와 백앤드엔지니어까지 포함해서 데이터프로덕트 팀을 구성해서 일을 해보니 드는 생각이다. 데이터과학자 중에서 최근에 일하기 시작한 분들은 컴퓨터공학도 전공인 분도 있지만 그렇지 않은
Summary * Business Impact에 기반해서 Loss Function을 수정해야할 필요가 있다. * 예를 들어 비대칭 구조(예: 지수분포)에서는 Loss값에 Weight를 줘야하는 상황이 그렇다. * Keras에서는 Model에 필요한