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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

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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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LangChain 활용해서 내 글스타일에 맞춰 글쓰는 LLM 구축하기 Ver0.1
Data

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목적 및 배경 * 매일 글을 쓰는 입장에서 보다 많은 글을 작성하기 위해서 1차로 글의 구조만 잡아주고, 나머지 내용은 LLM으로 채운 후 퇴고를 하는 형태를

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전체와 부분은 순환참조로 연결되어 있습니다.
Career

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거실에 홈캠을 하나 설치할 일이 생겼습니다. 홈캠은 이전에 구매한 것과 동일한 구조로, 회전은 되지 않지만, 앞으로 각도를 조절하여 찍을 수 있는 구조로 되어 있었습니다.

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Model Drift Check Library, Evidently AI
Data

Model Drift Check Library, Evidently AI

Evidently AI Evidently AI는 머신러닝 모델의 성능과 데이터 분포의 변화를 시각적으로 분석하고 모니터링할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 모델의 드리프트를 탐지하고, 이를 기반으로

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특정 디렉토리에서 특정 파일들을 추출해서 정제후 Pickle 및 리스트로 리턴하는 함수

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import os import re import time import pickle def preProcessNote(file, path_dir): try: file_path = os.path.join(path_dir, file) with open(

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Blind Catch에 대한 해결방안
Programming

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Blind Catch란 무엇인가? * Blind Catch는 try / except 구문에서 특정 예외 유형을 명시하지 않고, 모든 예외를 포괄적으로 처리하는 코딩 패턴을 말합니다. 예를 들어, 다음과 같은

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[책]어찌 보면 가장 현실적인 자기계발서인지 모른다, 더 시스템
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[책]어찌 보면 가장 현실적인 자기계발서인지 모른다, 더 시스템

사실 이 책을 보게 된 것은 우연이었습니다. 어떤 다른 것보다 독특한 리뷰가 시선을 붙잡았습니다. 이 책에 남겨져 있는 리뷰는 다음과 같았습니다. 최근에 읽은 자기계발서중에서

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NamedTuple을 이용한 가독성 개선 목적의 리팩토링
Python

NamedTuple을 이용한 가독성 개선 목적의 리팩토링

Tuple Unpacking 이란 * 하나의 튜플(tuple)을 여러 개의 변수로 분해하여 사용하는 것 a, b, c = (1, 2, 3) 문제점 * 변수 갯수가 맞지 않을

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특정 확장자의 파일명을 수정하기 위한 파이썬 코드
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특정 확장자의 파일명을 수정하기 위한 파이썬 코드

배경 및 목적 * NAS로 파일을 백업하는 과정에서 파일명이 길어서 수정해야 하는 경우가 너무 많아서, 자동화 코드를 작성 감안한 부분 * 대량의 파일을 처리할 것을 감안해서,

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화이트보드와 시각적 커뮤니케이션의 중요성
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최근에 취업준비를 하는 학생들을 코칭하고 있습니다. 처음에는 소일 거리로 이 일을 시작하였으나, 생각 외로 많은 도움을 받고 있습니다. 예를 든다면  개인적으로 가지고 있던 습관이나

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MCMC샘플링으로 배달시간 예측하기
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 생성 파라미터 n_samples = 1000 np.random.seed(42) # 시간대에 따른 배달 시간 설정

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디리클레 프로세스는 군집갯수를 구하기 위해 사용할 수 있습니다.
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Dirichlet Process (디리클레 과정) * **Dirichlet Process (DP)**는 무한 차원의 확률분포로, 클러스터링 문제에서 군집의 개수가 미리 정해지지 않은 경우에 유용하게 사용됩니다. * DP는 기존의 Dirichlet

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성공하는 프로젝트를 만들기 위한 체크리스트, 프로젝트 설계자
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살면서 우리는 평생 프로젝트를 합니다. 삶을 살아내는 것도 프로젝트라고 할 수 있기 때문입니다. 지금도 저는 다양하게 크고 작은 프로젝트를 하고 있습니다. 어느날과 다름없이 어떤

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