앞서 포스팅에서는 데이터 팀의 목적이 무엇이고 어떻게 가치를 생성하는지 이야기해보았다. 이번 포스팅에서는 기본 데이터 직군이라 할 수 있는 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자에 대해 이야기해보고자 한다.

먼저 앞서 데이터 팀이 가치를 만들어내는 두 가지 방법을 이야기했는데 데이터를 바탕으로한 의사결정을 가능하게 해주는 역할을 하는 것이 데이터 분석가다. 데이터 분석가의 주요 청중은 내부 직원들 특히 의사결정권을 가진 사람들이다.

데이터 분석가가 하는 일은 특정 도메인(마케팅, 세일즈, CS/CX, 프로덕트, 전략, ...)에 관해 지표를 만들고 이를 보기 쉽게 대시보드 형태로 시각화하고 예고없이 들어오는 다양한 분석 요청을 데이터 기반으로 하는 거다. 데이터 분석가가 알아야 하는 기술과 경험은 아래와 같다.

 * SQL이 기본이지만 Python을 사용해서 EDA (Exploratory Data Analysis)를 하는 것도 점점더 필요하다. 회사에 따라서는 데이터 분석가들에게도 Airflow와 같은 툴을 사용해서 데이터 파이프라인을 만들 줄 안다면 가산점을 주기도 한다.
 * ELT라고 부르는 raw data 테이블들을 바탕으로 사용하기 쉬운 추상화된 테이블을 만드는 것. 보통 dbt를 많이 사용하지만 SQL로 아주 간단하게 가자면 CTAS (Create Table As Select)를 쓸 수도 있다.
 * 앞서 ELT와 관련된 부분이기도 한데 데이터 모델링을 잘 안다면 다양한 추상화 테이블들을 잘 만들 수 있다. 가장 많이 사용되는 방식은 크게 두 가지인데 흔히 Dimensional Modeling이라고 해서 데이터를 Fact table과 Dimension table들로 나눠서 저장하는 것이 하나이고 다른 하나는 이 모든 것을 하나의 큰 테이블(denormalized table)로 저장하는 건데 장단점이 존재하며 상황에 맞게 선택하는 것이 좋다.
 * 다음은 A/B 테스트는 무엇인지 이해하고 경력이 많다면 A/B 테스트 분석 경험이 있어야 한다. 여기에는 Frequentist 방식과 Bayesian 방식이 있다. 전자에 관해 유데미에 만든 강의가 있는데 댓글 참고
 * 데이터를 기본으로 리포트를 만들고 이를 설명해야할 일이 많기에 의사소통 능력이 중요하고 일을 하기 전에 문맥을 파악하기 위한 질문을 하는 것이 필요하다.
 * 때로는 가진 시간보다 더 많은 분석 요청이 들어올 수 있기에 스트레스를 받기 쉬운 직군이기도 하며 조직 구조에 따라 만족도가 굉장히 달라지는 직군이기도 하다.

데이터 분석가 같은 경우 데이터 분석이란 일이 거의 모든 직군에서 일하는 사람들이 알아야 하는 기본 기술처럼 바뀌고 있다보니 별도의 직군으로 존재하기 보다는 일부 업무만 특화된 형태의 직군으로 존재할 가능성이 높다. Citizen Data Analyst라는 용어가 있다. 예를 들자면 마케터인데 데이터 분석을 할 줄 아는 사람, 프로덕트 매니저인데 데이터 분석을 할 줄 아는 사람을 말한다. 인공지능 툴의 발전과 함께 이 방향으로 변화는 가속화되리라 믿는다.

다르게 보면 데이터 분석이란 기본 기술을 익히고 다른 사람들을 서포트하면 분석이란 일만 하려고 하지말고 기회가 생긴다면 데이터 분석이란 기술을 바탕으로 완전히 다른 일을 해볼 수 있다는 오픈 마인드가 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서는 필요하다.

다음 포스팅에서 데이터 과학자에 대해 이야기해보겠다.

앞서 포스팅에서는 데이터 팀의 목적이 무엇이고 어떻게 가치를 생성하는지 이야기해보았다. 이번 포스팅에서는 기본 데이터 직군이라 할 수 있는 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자에 대해 이야기해보고자 한다. 먼저 앞서 데이터 팀이 가치를 만들어내는 두 가지 방법을 이야기했는데 데이터를 바탕으로한 의사결정을 가능하게 해주는 역할을 하는 것이 데이터 분석가다. 데이터 분석가의 주요 청중은 내부 직원들 특히 의사결정권을 가진 사람들이다. 데이터 분석가가 하는 일은 특정 도메인(마케팅, 세일즈, CS/CX, 프로덕트, 전략, ...)에 관해 지표를 만들고 이를 보기 쉽게 대시보드 형태로 시각화하고 예고없이 들어오는 다양한 분석 요청을 데이터 기반으로 하는 거다. 데이터 분석가가 알아야 하는 기술과 경험은 아래와 같다. <ul ><li>SQL이 기본이지만 Python을 사용해서 EDA (Exploratory Data Analysis)를 하는 것도 점점더 필요하다. 회사에 따라서는 데이터 분석가들에게도 Airflow와 같은 툴을 사용해서 데이터 파이프라인을 만들 줄 안다면 가산점을 주기도 한다. </li><li>ELT라고 부르는 raw data 테이블들을 바탕으로 사용하기 쉬운 추상화된 테이블을 만드는 것. 보통 dbt를 많이 사용하지만 SQL로 아주 간단하게 가자면 CTAS (Create Table As Select)를 쓸 수도 있다.</li><li>앞서 ELT와 관련된 부분이기도 한데 데이터 모델링을 잘 안다면 다양한 추상화 테이블들을 잘 만들 수 있다. 가장 많이 사용되는 방식은 크게 두 가지인데 흔히 Dimensional Modeling이라고 해서 데이터를 Fact table과 Dimension table들로 나눠서 저장하는 것이 하나이고 다른 하나는 이 모든 것을 하나의 큰 테이블(denormalized table)로 저장하는 건데 장단점이 존재하며 상황에 맞게 선택하는 것이 좋다. </li><li>다음은 A/B 테스트는 무엇인지 이해하고 경력이 많다면 A/B 테스트 분석 경험이 있어야 한다. 여기에는 Frequentist 방식과 Bayesian 방식이 있다. 전자에 관해 유데미에 만든 강의가 있는데 댓글 참고</li><li>데이터를 기본으로 리포트를 만들고 이를 설명해야할 일이 많기에 의사소통 능력이 중요하고 일을 하기 전에 문맥을 파악하기 위한 질문을 하는 것이 필요하다.</li><li>때로는 가진 시간보다 더 많은 분석 요청이 들어올 수 있기에 스트레스를 받기 쉬운 직군이기도 하며 조직 구조에 따라 만족도가 굉장히 달라지는 직군이기도 하다. </li></ul> 데이터 분석가 같은 경우 데이터 분석이란 일이 거의 모든 직군에서 일하는 사람들이 알아야 하는 기본 기술처럼 바뀌고 있다보니 별도의 직군으로 존재하기 보다는 일부 업무만 특화된 형태의 직군으로 존재할 가능성이 높다. Citizen Data Analyst라는 용어가 있다. 예를 들자면 마케터인데 데이터 분석을 할 줄 아는 사람, 프로덕트 매니저인데 데이터 분석을 할 줄 아는 사람을 말한다. 인공지능 툴의 발전과 함께 이 방향으로 변화는 가속화되리라 믿는다. 다르게 보면 데이터 분석이란 기본 기술을 익히고 다른 사람들을 서포트하면 분석이란 일만 하려고 하지말고 기회가 생긴다면 데이터 분석이란 기술을 바탕으로 완전히 다른 일을 해볼 수 있다는 오픈 마인드가 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서는 필요하다. 다음 포스팅에서 데이터 과학자에 대해 이야기해보겠다.

데이터 이야기 #4: 기본 데이터 직군 - 데이터 분석가

https://www.udemy.com/course/sql-tableau-abtest/?referralCode=6629BA520504B4672881

앞서 2개의 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기와 두 가지 형태의 부가 가치 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기했다. 이번에는 데이터를 바탕으로한 사용자 서비스 사용 경험 개선에 대해 이야기해보고자 한다.

 1. 데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)
 2. 데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)

이런 형태의 부가가치를 만들어내는 사람은 보통 데이터 과학자이며 머신 러닝 모델을 만드는 형태로 일을 하게 된다. 가장 이해하기 쉬운 형태는 개인화된 추천 시스템을 만드는 것이나 검색 성능을 높이는 일 등이다. 만일 온라인 시스템이 아니라 공장처럼 공정이 필요한 곳이라면 데이터를 바탕으로 기계 고장 등을 예측하거나 공정 생산성을 높이는 다양한 방법들을 찾아낼 수 있다. 이는 제품 자체의 품질을 높이는 것은 아니지만 제품의 비용을 줄임으로써 가격을 내리거나 새로운 기능 투자에 노력을 기울임으로써 제품의 품질을 높일 수 있다.

머신 러닝 모델을 프로덕션에서 사용하는 것은 생각보다 큰 인프라 투자 비용을 필요로 한다. 머신 러닝 모델도 라이프 사이클이 있기에 한번 빌드하고 끝이 아니라 데이터 패턴이 바뀔 때마다 다시 빌드되어야 한다 (리프레시). 이렇게 데이터 패턴이 바뀌는 현상을 Data Drift라고 표현한다.

가능하면 빌드, 테스트부터 시작해서 배포까지 자동화하는 것이 좋은데 이게 되려면 상당한 인프라 투자가 필요하며 데이터 팀과 백엔드/데브옵스 엔지니어링 팀간의 밀접한 협업을 필요로 한다. 즉, 투자 비용이 크고 어느 정도 엔지니어링 조직이 성숙된 곳이 아니라면 지속적으로 운영하기가 쉽지 않다. 그러다보니 MLOps라는 새로운 직군이 생겼다. 데이터 과학과 데이터 엔지니어링과 데브옵스의 환상적인 조합이라고 할 수 있는 경험이 많이 필요하고 알아야하는 것이 많은 직군이다.

또한 정말로 의미가 있는 일에 머신 러닝을 사용하는 것이 필요하기에 가설을 기준으로 정말로 ROI가 있는 머신 러닝 모델을 만드는 조직적인 공감대와 문화가 필요하다. 기존 일을 머신 러닝 모델로 대체한다면 보통 A/B 테스트로 평가하는 것이 일반적이기도 하다.

다음 포스팅에서는 보편화된 데이터 직군(데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자)에 대해 이야기해보고 이어서 별도 포스팅에서 조금더 특화된 직군 (MLOps, 애널리틱스 엔지니어, 프라이버시 엔지니어 등등)에 대해 이야기해보도록 하겠다.

댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았고 유데미에 올린 A/B 테스트 강의와 추천 엔진 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

앞서 2개의 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기와 두 가지 형태의 부가 가치 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기했다. 이번에는 데이터를 바탕으로한 사용자 서비스 사용 경험 개선에 대해 이야기해보고자 한다. <ol ><li>데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)</li><li>데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)</li></ol> 이런 형태의 부가가치를 만들어내는 사람은 보통 데이터 과학자이며 머신 러닝 모델을 만드는 형태로 일을 하게 된다. 가장 이해하기 쉬운 형태는 개인화된 추천 시스템을 만드는 것이나 검색 성능을 높이는 일 등이다. 만일 온라인 시스템이 아니라 공장처럼 공정이 필요한 곳이라면 데이터를 바탕으로 기계 고장 등을 예측하거나 공정 생산성을 높이는 다양한 방법들을 찾아낼 수 있다. 이는 제품 자체의 품질을 높이는 것은 아니지만 제품의 비용을 줄임으로써 가격을 내리거나 새로운 기능 투자에 노력을 기울임으로써 제품의 품질을 높일 수 있다. 머신 러닝 모델을 프로덕션에서 사용하는 것은 생각보다 큰 인프라 투자 비용을 필요로 한다. 머신 러닝 모델도 라이프 사이클이 있기에 한번 빌드하고 끝이 아니라 데이터 패턴이 바뀔 때마다 다시 빌드되어야 한다 (리프레시). 이렇게 데이터 패턴이 바뀌는 현상을 Data Drift라고 표현한다. 가능하면 빌드, 테스트부터 시작해서 배포까지 자동화하는 것이 좋은데 이게 되려면 상당한 인프라 투자가 필요하며 데이터 팀과 백엔드/데브옵스 엔지니어링 팀간의 밀접한 협업을 필요로 한다. 즉, 투자 비용이 크고 어느 정도 엔지니어링 조직이 성숙된 곳이 아니라면 지속적으로 운영하기가 쉽지 않다. 그러다보니 MLOps라는 새로운 직군이 생겼다. 데이터 과학과 데이터 엔지니어링과 데브옵스의 환상적인 조합이라고 할 수 있는 경험이 많이 필요하고 알아야하는 것이 많은 직군이다. 또한 정말로 의미가 있는 일에 머신 러닝을 사용하는 것이 필요하기에 가설을 기준으로 정말로 ROI가 있는 머신 러닝 모델을 만드는 조직적인 공감대와 문화가 필요하다. 기존 일을 머신 러닝 모델로 대체한다면 보통 A/B 테스트로 평가하는 것이 일반적이기도 하다. 다음 포스팅에서는 보편화된 데이터 직군(데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자)에 대해 이야기해보고 이어서 별도 포스팅에서 조금더 특화된 직군 (MLOps, 애널리틱스 엔지니어, 프라이버시 엔지니어 등등)에 대해 이야기해보도록 하겠다. 댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았고 유데미에 올린 A/B 테스트 강의와 추천 엔진 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

데이터 이야기 #3: 데이터팀의 가치 생성 - 데이터 바탕 제품 개선

1. [멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시 - https://inf.run/397pQ
2. SQL과 Tableau로 만들어보는 애자일한 AB 테스트 분석 시스템: https://www.udemy.com/course/sql-tableau-abtest/?referralCode=6629BA520504B4672881
3. 파이썬(Python)과 머신 러닝으로 만들어보는 추천 엔진: https://www.udemy.com/course/python-recommendation-engine/?referralCode=7FF39A9E97FC8481374A

Database in Kubernetes: Is that a good idea?

Kubernetes에서 Database를 운영하는게 과연 좋은 아이디어인지를 지적하는 글입니다. Kubernetes를 도입하고 나면 대부분의 서비스를 Kubernetes로 운영하면서 어려움도 있지만 Kubernetes가 제공해주는 기능이 있고 인프라도 모아지기 때문에 데이터베이스같은 상태를 가진 것도 운영하게 되는 경우가 있습니다.

Kubernetes가 뛰어난 컨테이너 오케스트레이션 도구이지만 스테이트풀 관련한 기능은 여전히 부족한 상태고 특히 데이터베이스처럼 안정성이 최우선이어야 하는 경우에는 많이 부족한 상태라고 얘기하고 있습니다.

그리고 Kubernetes의 장점은 스테이트레스를 유연하게 운영하는 것과 스케쥴링지만 데이터베이스의 요구사항은 신뢰성, 보안, 효율성 등인데 이를 Kubernetes에서 운영할 경우 이러한 데이터베이스의 요구사항을 희생해야 하므로 Kubernetes와 데이터베이스 양쪽 모두에게 손해인 전얄기아록 얘기하고 있습니다.

클라우드를 보더라도 보통 Kubernetes는 PaaS 범주에 속하고 RDS는 IaaS 범주에 넣을 정도로 데이터베이스에서는 안정성이 중요하지만 Kubernetes에서는 이를 달성하기가 쉽지 않은데다가 보안도 좋지 않고 성능을 최적화하려면 기술력도 많이 필요하다고 얘기합니다.

이 글에서는 클라우드 네이티브 열풍으로 인해서 데이터베이스를 Kubernetes에서 운영하려고 하는 것이 Kubernetes를 위한 Kubernetes 도입이라는 왜곡된 현상이라고 비판하고 있습니다.

저도 Kubernetes에서 시간이 지나면서 계속 스테이트풀한 어플리케이션을 띄우는 일이 많아지지만 Kubernetes가 여전히 스테이트풀을 잘 다루지 못한다고 생각했는데 꽤 반가운 글이었습니다.

https://medium.com/@fengruohang/database-in-kubernetes-is-that-a-good-idea-daf5775b5c1f

Kubernetes에서 Database를 운영하는게 과연 좋은 아이디어인지를 지적하는 글입니다. Kubernetes를 도입하고 나면 대부분의 서비스를 Kubernetes로 운영하면서 어려움도 있지만 Kubernetes가 제공해주는 기능이 있고 인프라도 모아지기 때문에 데이터베이스같은 상태를 가진 것도 운영하게 되는 경우가 있습니다. Kubernetes가 뛰어난 컨테이너 오케스트레이션 도구이지만 스테이트풀 관련한 기능은 여전히 부족한 상태고 특히 데이터베이스처럼 안정성이 최우선이어야 하는 경우에는 많이 부족한 상태라고 얘기하고 있습니다. 그리고 Kubernetes의 장점은 스테이트레스를 유연하게 운영하는 것과 스케쥴링지만 데이터베이스의 요구사항은 신뢰성, 보안, 효율성 등인데 이를 Kubernetes에서 운영할 경우 이러한 데이터베이스의 요구사항을 희생해야 하므로 Kubernetes와 데이터베이스 양쪽 모두에게 손해인 전얄기아록 얘기하고 있습니다. 클라우드를 보더라도 보통 Kubernetes는 PaaS 범주에 속하고 RDS는 IaaS 범주에 넣을 정도로 데이터베이스에서는 안정성이 중요하지만 Kubernetes에서는 이를 달성하기가 쉽지 않은데다가 보안도 좋지 않고 성능을 최적화하려면 기술력도 많이 필요하다고 얘기합니다. 이 글에서는 클라우드 네이티브 열풍으로 인해서 데이터베이스를 Kubernetes에서 운영하려고 하는 것이 Kubernetes를 위한 Kubernetes 도입이라는 왜곡된 현상이라고 비판하고 있습니다. 저도 Kubernetes에서 시간이 지나면서 계속 스테이트풀한 어플리케이션을 띄우는 일이 많아지지만 Kubernetes가 여전히 스테이트풀을 잘 다루지 못한다고 생각했는데 꽤 반가운 글이었습니다. https://medium.com/@fengruohang/database-in-kubernetes-is-that-a-good-idea-daf5775b5c1f

Medium

앞서 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기를 했다. 그러면서 아래와 같은 두 가지 형태의 부가 가치를 만들어낸다고 설명했는데 그 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기해보고 한다.

 1. 데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)
 2. 데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)

데이터를 바탕으로 하는 의사결정에는 두 가지가 존재한다.

 1. 데이터 주도 의사결정 (Data Driven Decision)
 2. 데이터 참고 의사결정 (Data Informed Decision)

데이터 주도 의사결정이란 지표를 정하고 지표를 개선하는 방향으로 움직이는 것을 말하며 데이터 주도 의사결정의 최고봉은 바로 A/B 테스트이다. A/B 테스트의 가장 제약점은 바로 비교 대상이 있어야 한다는 점이다. 다시 이야기하면 없는 것을 새로 만드는 경우에는 할 수 없는 것이 A/B 테스트이다. 데이터란 기본적으로 과거에 발생한 이벤트의 기록이다. 과거의 기록을 바탕으로 뭔가 개선을 한다는 점은 최적화(Optimization)를 한다는 것이며 최적화를 한다는 것은 무언가 있는 것을 개선해나간다는 것을 의미한다.

데이터 참고 의사결정은 무엇일까? 무슨 결정을 할 때 데이터를 보고 최적화하는 형태로 무조건 가는 것이 아니라 가설과 뚝심을 바탕으로 때로는 데이터가 이야기하는 반대방향으로 가는 형태의 결정을 이야기한다. 이는 비교할 것이 없는 새로운 것을 만들 때는 당연한 방식이지만 생각보다 그렇게 소신껏 결정을 할 수 있는 리더는 많지 않다. 많은 경우 더 많은 데이터 포인트를 요구하며 결정을 뒤로 미룬다. 예를 들어 마차로 모든 화물과 사람의 운송/운반이 일반적인 세상에서 그 데이터를 분석해서 자동차라는 혁신을 만들어내기는 쉽지 않다. 혁신이란 때로는 데이터와 반대방향으로 움직이거나 깊은 통찰을 바탕으로 만들어내는 것이 아닌가 싶다.

데이터 일을 12년 넘게 하면서 깨달은 점 중의 하나는 많은 의사결정권자들이 지표 지상주의에 빠지기 쉽다는 점이다. 이 경우 지표를 많이 만들어내서 여러가지 관점을 보고 아주 좋은 결정을 하겠다는 것은 우유부단함과 틀리기 싫다는 실패에 대한 두려움의 반증이거나 의사결정 장애인지도 모른다. 중요한 지표는 적을수록 혼란이 적으며 엄청나게 중요한 통찰력이 있는 지표가 있지는 않다. 밀도있게 고민하고 명확하게 결정해서 모두가 한 방향으로 움직이게 하고 방향이 틀렸다 싶으며 인정하고 새로운 방향을 제시하는 것이 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 맞는 방향인지 모른다.

지표를 안 보는 것도 문제지만 너무 많은 지표를 보려 하는 것도 문제다. 다음 포스팅에서는 데이터를 바탕으로 사용자의 제품/서비스 사용경험 개선에 대해 이야기해보도록 하겠다.

댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

앞서 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기를 했다. 그러면서 아래와 같은 두 가지 형태의 부가 가치를 만들어낸다고 설명했는데 그 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기해보고 한다. <ol ><li>데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)</li><li>데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)</li></ol> 데이터를 바탕으로 하는 의사결정에는 두 가지가 존재한다. <ol ><li>데이터 주도 의사결정 (Data Driven Decision)</li><li>데이터 참고 의사결정 (Data Informed Decision)</li></ol> 데이터 주도 의사결정이란 지표를 정하고 지표를 개선하는 방향으로 움직이는 것을 말하며 데이터 주도 의사결정의 최고봉은 바로 A/B 테스트이다. A/B 테스트의 가장 제약점은 바로 비교 대상이 있어야 한다는 점이다. 다시 이야기하면 없는 것을 새로 만드는 경우에는 할 수 없는 것이 A/B 테스트이다. 데이터란 기본적으로 과거에 발생한 이벤트의 기록이다. 과거의 기록을 바탕으로 뭔가 개선을 한다는 점은 최적화(Optimization)를 한다는 것이며 최적화를 한다는 것은 무언가 있는 것을 개선해나간다는 것을 의미한다. 데이터 참고 의사결정은 무엇일까? 무슨 결정을 할 때 데이터를 보고 최적화하는 형태로 무조건 가는 것이 아니라 가설과 뚝심을 바탕으로 때로는 데이터가 이야기하는 반대방향으로 가는 형태의 결정을 이야기한다. 이는 비교할 것이 없는 새로운 것을 만들 때는 당연한 방식이지만 생각보다 그렇게 소신껏 결정을 할 수 있는 리더는 많지 않다. 많은 경우 더 많은 데이터 포인트를 요구하며 결정을 뒤로 미룬다. 예를 들어 마차로 모든 화물과 사람의 운송/운반이 일반적인 세상에서 그 데이터를 분석해서 자동차라는 혁신을 만들어내기는 쉽지 않다. 혁신이란 때로는 데이터와 반대방향으로 움직이거나 깊은 통찰을 바탕으로 만들어내는 것이 아닌가 싶다. 데이터 일을 12년 넘게 하면서 깨달은 점 중의 하나는 많은 의사결정권자들이 지표 지상주의에 빠지기 쉽다는 점이다. 이 경우 지표를 많이 만들어내서 여러가지 관점을 보고 아주 좋은 결정을 하겠다는 것은 우유부단함과 틀리기 싫다는 실패에 대한 두려움의 반증이거나 의사결정 장애인지도 모른다. 중요한 지표는 적을수록 혼란이 적으며 엄청나게 중요한 통찰력이 있는 지표가 있지는 않다. 밀도있게 고민하고 명확하게 결정해서 모두가 한 방향으로 움직이게 하고 방향이 틀렸다 싶으며 인정하고 새로운 방향을 제시하는 것이 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 맞는 방향인지 모른다. 지표를 안 보는 것도 문제지만 너무 많은 지표를 보려 하는 것도 문제다. 다음 포스팅에서는 데이터를 바탕으로 사용자의 제품/서비스 사용경험 개선에 대해 이야기해보도록 하겠다. 댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

데이터 이야기 #2: 데이터팀의 가치 생성 - 데이터 바탕 의사결정

[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시 - https://inf.run/397pQ

토스의 개발자 컨퍼런스인 SLASH 24를 다녀왔습니다!

이번 행사는 참가 경쟁률이 8대 1을 기록했다고 해요. 감사하게도 저는 VIP로 초대받아 다녀왔어요.

덕분에 프론트엔드 세션도 듣고 토스뱅크, 토스증권의 CTO분들의 스페셜 세션도 들을 수 있었어요.

영상으로 현장 모습과 후기를 담았으니 확인해보세요!

https://youtu.be/twIbs1bql-4

토스의 개발자 컨퍼런스인 SLASH 24를 다녀왔습니다! 이번 행사는 참가 경쟁률이 8대 1을 기록했다고 해요. 감사하게도 저는 VIP로 초대받아 다녀왔어요. 덕분에 프론트엔드 세션도 듣고 토스뱅크, 토스증권의 CTO분들의 스페셜 세션도 들을 수 있었어요. 영상으로 현장 모습과 후기를 담았으니 확인해보세요! https://youtu.be/twIbs1bql-4

SLASH 24, VIP는 어떤 혜택이?

B-trees are used by many modern DBMSs. Learn how they work, how databases use them, and how your choice of primary key can affect index performance.

B-trees and database indexes — PlanetScale

geeknews를 보다가 B+tree 이해에 도움되는 글을 읽어서 공유해봅니다. B+tree에 대해서 자세히 알지는 않아서 저장해뒀다가 이제야 읽어봤는데요. 작동 방식을 interactive한 방식의 애니메이션으로 표현해줘서 이해가 잘 됐습니다.

작동 방식 뿐만 아니라, MySQL(특히 InnoDB)에서는 B+tree가 어떻게 활용되는지, PK로 UUID 대신 Integer sequence(e.g. bigint auto increment)를 쓸 때 장점이 뭔지, 연속적인 키가 B+tree에서 동작할 때 Buffer Pool와 만나면 왜 효과적인지를 알 수 있습니다.

---

이해한 대로 적어보는 간단 요약

 * B+Tree
   * B-Tree 와 다르게 leaf 노드에만 key-value를 저장함
   * Non-leaf에는 key 와 자식 포인터만 저장
   * MySQL 추가 조건
     * Non-leaf 가 N개의 자식 포인터를 가지고 있음
     * next, previous 포인터가 있어서 각 레벨에서 이중연결리스트처럼 동작할 수 있음
 * PK로 UUID
   * UUIDv4는 mostly-random 128 bit interger
   * b+tree 에 UUID 키를 추가할때 어느 노드에 추가될지 예측할 수 없음
   * 그래서 여러 노드를 탐색해서 insert 위치를 찾아야함
 * PK로 Integer sequence(e.g. bigint auto increment)
   * 값을 추가할 때 항상 오른쪽(큰 값) 경로로 가면 됨. Leaf는 오른쪽에 추가되고 데이터는 삽입 시점을 기준으로 정렬됨
   * 많은 Insert가 있을 때 이전에 방문한 경로(노드, 페이지)를 다시 방문하기 때문에 I/O 요청을 많이 하지 않을 수 있음
 * PK choice
   * 입력된 시간 기준으로 범위 검색하는 경우, sequence는 검색된 노드가 나란히 놓여지는데(순차로 넣었으니까) 반해 uuid는 여러 페이지를 봐야함(여기저기 퍼져있으니까)
   * integer sequence가 노드당 더 많은 키를 넣을 수 있음 (UUID는 일반적으로 16바이트, BIGINT는 8바이트) -> 트리가 얕아지고 조회속도가 빨라짐
 * buffer pool
   * b+tree는 노드 크기를 원하는대로 설정할 수 있음. 일반적으로 InnoDB 페이지 크기인 16k로 설정됨
   * 쿼리 실행할 때 InnoDB는 row 단위로 읽는게 아니라 disk에서 전체 페이지를 읽어서 buffer pool에 저장함. buffer pool에 필요한 페이지가 없으면 disk I/O가 발생함
   * 그래서 이전에 방문한 노드(페이지)를 재활용할 수 있으면 buffer pool load&eviction이 줄어들어서 효과적임

https://planetscale.com/blog/btrees-and-database-indexes

geeknews를 보다가 B+tree 이해에 도움되는 글을 읽어서 공유해봅니다. B+tree에 대해서 자세히 알지는 않아서 저장해뒀다가 이제야 읽어봤는데요. 작동 방식을 interactive한 방식의 애니메이션으로 표현해줘서 이해가 잘 됐습니다. 작동 방식 뿐만 아니라, MySQL(특히 InnoDB)에서는 B+tree가 어떻게 활용되는지, PK로 UUID 대신 Integer sequence(e.g. bigint auto increment)를 쓸 때 장점이 뭔지, 연속적인 키가 B+tree에서 동작할 때 Buffer Pool와 만나면 왜 효과적인지를 알 수 있습니다. --- 이해한 대로 적어보는 간단 요약 <ul><li>B+Tree<ul><li>B-Tree 와 다르게 leaf 노드에만 key-value를 저장함</li><li>Non-leaf에는 key 와 자식 포인터만 저장</li><li>MySQL 추가 조건<ul><li>Non-leaf 가 N개의 자식 포인터를 가지고 있음</li><li>next, previous 포인터가 있어서 각 레벨에서 이중연결리스트처럼 동작할 수 있음</li></ul></li></ul></li></ul><ul><li>PK로 UUID<ul><li>UUIDv4는 mostly-random 128 bit interger</li><li>b+tree 에 UUID 키를 추가할때 어느 노드에 추가될지 예측할 수 없음</li><li>그래서 여러 노드를 탐색해서 insert 위치를 찾아야함</li></ul></li></ul><ul><li>PK로 Integer sequence(e.g. bigint auto increment)<ul><li>값을 추가할 때 항상 오른쪽(큰 값) 경로로 가면 됨. Leaf는 오른쪽에 추가되고 데이터는 삽입 시점을 기준으로 정렬됨</li><li>많은 Insert가 있을 때 이전에 방문한 경로(노드, 페이지)를 다시 방문하기 때문에 I/O 요청을 많이 하지 않을 수 있음</li></ul></li><li>PK choice<ul><li>입력된 시간 기준으로 범위 검색하는 경우, sequence는 검색된 노드가 나란히 놓여지는데(순차로 넣었으니까) 반해 uuid는 여러 페이지를 봐야함(여기저기 퍼져있으니까)</li><li>integer sequence가 노드당 더 많은 키를 넣을 수 있음 (UUID는 일반적으로 16바이트, BIGINT는 8바이트) -&gt; 트리가 얕아지고 조회속도가 빨라짐</li></ul></li><li>buffer pool<ul><li>b+tree는 노드 크기를 원하는대로 설정할 수 있음. 일반적으로 InnoDB 페이지 크기인 16k로 설정됨</li><li>쿼리 실행할 때 InnoDB는 row 단위로 읽는게 아니라 disk에서 전체 페이지를 읽어서 buffer pool에 저장함. buffer pool에 필요한 페이지가 없으면 disk I/O가 발생함</li><li>그래서 이전에 방문한 노드(페이지)를 재활용할 수 있으면 buffer pool load&amp;eviction이 줄어들어서 효과적임</li></ul></li></ul> https://planetscale.com/blog/btrees-and-database-indexes

planetscale.com

B+tree, 원리부터 MySQL에 사용되는 방식까지

네이버 지도

네이버지도를 이렇게 잘 활용하는 분이 계시다니...ㅠㅠ
이런 공유 너무 감사하네요ㅠㅠ 저도 더 널리 공유해봅니다...!

https://map.naver.com/p/favorite/myPlace/folder/3fb30df4b4734a27ab4f0f5e758b971f?c=6.00,0,0,0,dh

네이버지도를 이렇게 잘 활용하는 분이 계시다니...ㅠㅠ이런 공유 너무 감사하네요ㅠㅠ 저도 더 널리 공유해봅니다...! https://map.naver.com/p/favorite/myPlace/folder/3fb30df4b4734a27ab4f0f5e758b971f?c=6.00,0,0,0,dh

map.naver.com

일하기 좋은 카페/장소 리스트 🗺️

안녕하세요. 공유해주셔서 고맙습니다. 제가 이 리스트를 유지 관리하고 있고, 페이스북 그룹 "모각코" 운영진 활동의 일환으로 관리하고 있습니다. :-D

파이썬의 is 연산자와 == 연산자

파이썬에서는 객체가 같은지 확인하기 위해서
is
연산자와
==
연산자, 이렇게 두 개의 연산자를 사용합니다. 이 두 연산자의 차이점을 정확히 이해하지 않고 잘못 쓰시면 큰 낭패를 보실 수 잇는데요.

객체가 동일한 메모리 주소를 참조하는지를 알아내야 할 때는
is
연산자를 사용해야하고, 객체의 값이나
__eq__()
메서드의 호출 결과를 기준으로 비교하려고 할 때는
==
연산자를 사용해야 합니다.

이번 포스팅에서는
is
연산자와
==
연산자의 차이점에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/python-is/

파이썬에서는 객체가 같은지 확인하기 위해서 <code>is</code> 연산자와 <code>==</code> 연산자, 이렇게 두 개의 연산자를 사용합니다. 이 두 연산자의 차이점을 정확히 이해하지 않고 잘못 쓰시면 큰 낭패를 보실 수 잇는데요. 객체가 동일한 메모리 주소를 참조하는지를 알아내야 할 때는 <code>is</code> 연산자를 사용해야하고, 객체의 값이나 <code>__eq__()</code> 메서드의 호출 결과를 기준으로 비교하려고 할 때는 <code>==</code> 연산자를 사용해야 합니다. 이번 포스팅에서는 <code>is</code> 연산자와 <code>==</code> 연산자의 차이점에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/python-is/

www.daleseo.com

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

 - YouTube

코딩 테스트를 준비하시는 분들을 위해서 일주일에 한 번씩 알고리즘 문제 풀이를 해드리고 있습니다. 이번 시간에는 LeetCode의 217번째 문제인 Contains Duplicate를 3가지 방법으로 풀어보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/V5e9tBNrcxk
📝 설명/코드: https://www.algodale.com/problems/contains-duplicate/

코딩 테스트를 준비하시는 분들을 위해서 일주일에 한 번씩 알고리즘 문제 풀이를 해드리고 있습니다. 이번 시간에는 LeetCode의 217번째 문제인 Contains Duplicate를 3가지 방법으로 풀어보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/V5e9tBNrcxk📝 설명/코드: https://www.algodale.com/problems/contains-duplicate/

youtu.be

리트코드 217. Contains Duplicate 파이썬 풀이

Generate a boilerplate starter-kit codebase from a single prompt.

Marblism - Launch your full-stack NextJS app in minutes

코드를 잘 작성해주는 AI들은 많은데, 결국 앱까지 직접 만들고 싶다면 아무런 지식 없이는 힘들었는데요.

marblism AI는 만들고 싶은 APP의 내용만 입력하면, DB구조까지 잡아나가고, VSCode 같은 환경에서 소스코드를 수정할 수 있도록 전체 코드도 주고, Preview로 앱도 띄워주는,

통째로 APP을 만들어주는 AI입니다..!
점점 AI가 완성형으로 가는 것 같아요!

https://www.marblism.com/

코드를 잘 작성해주는 AI들은 많은데, 결국 앱까지 직접 만들고 싶다면 아무런 지식 없이는 힘들었는데요. marblism AI는 만들고 싶은 APP의 내용만 입력하면, DB구조까지 잡아나가고, VSCode 같은 환경에서 소스코드를 수정할 수 있도록 전체 코드도 주고, Preview로 앱도 띄워주는, 통째로 APP을 만들어주는 AI입니다..!점점 AI가 완성형으로 가는 것 같아요! https://www.marblism.com/

www.marblism.com

앱 자체를 만들어주는 AI

A collection of (mostly) technical things every software developer should know about - mtdvio/every-programmer-should-know

GitHub - mtdvio/every-programmer-should-know: A collection of (mostly) technical things every software developer should know about

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들

모든 프로그래머가 알아야하는 지식 모음
https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-know
JS 프로젝트 50일동안 50개만들기
https://github.com/bradtraversy/50projects50days

모오던 웹개발
https://github.com/dexteryy/spellbook-of-modern-webdev

30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들
https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code

개발 면접 핸드북
https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들 모든 프로그래머가 알아야하는 지식 모음https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-knowJS 프로젝트 50일동안 50개만들기https://github.com/bradtraversy/50projects50days 모오던 웹개발https://github.com/dexteryy/spellbook-of-modern-webdev 30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code 개발 면접 핸드북https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

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개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들

모든 프로그래머가

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요?

아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요.

 1. 초보 단계 (Basic)
    * SELECT
    * FROM
    * WHERE
    * ORDER BY
    * AGGREGATE
    * GROUP BY
    * LIMIT
 2. 중급 단계 (Intermediate)
    * LEFT JOIN
    * INNER JOIN
    * LIKE
    * IN
    * CASE WHEN
    * HAVING
    * UNION ALL
 3. 고급 단계 (Advanced)
    * SUBQUERY
    * CTE (WITH)
    * STORED PRECEDURE
    * TRIGGER
    * WINDOW FUNCTION
 4. 연습 단계 (Practice)
    * BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)
    * INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)
    * ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)

#데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요? 아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요. <ol ><li>초보 단계 (Basic)<ul ><li>SELECT</li><li>FROM</li><li>WHERE</li><li>ORDER BY</li><li>AGGREGATE</li><li>GROUP BY</li><li>LIMIT</li></ul></li><li>중급 단계 (Intermediate)<ul ><li>LEFT JOIN</li><li>INNER JOIN</li><li>LIKE</li><li>IN</li><li>CASE WHEN</li><li>HAVING</li><li>UNION ALL</li></ul></li><li>고급 단계 (Advanced)<ul ><li>SUBQUERY</li><li>CTE (WITH)</li><li>STORED PRECEDURE</li><li>TRIGGER</li><li>WINDOW FUNCTION</li></ul></li><li>연습 단계 (Practice)<ul ><li>BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)</li><li>INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)</li><li>ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)</li></ul></li></ol> #데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL 학습 로드맵

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

AutoParams를 사용한 Spring Boot 응용프로그램 테

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 <종의 기원>을 포함해 19권의 책을 집필했다)

2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다)

3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다.

4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다.

5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 <아웃라이어>에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다.

6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다.

7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다.

8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다.

9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식)

10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다.

11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다.

12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다.

13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다.

14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다.

15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다)

16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다.

17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다.

18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다)

- 존 피치 외, <이토록 멋진 휴식> 중

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 &lt;종의 기원&gt;을 포함해 19권의 책을 집필했다) 2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다) 3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다. 4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다. 5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 &lt;아웃라이어&gt;에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다. 6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다. 7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다. 8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다. 9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식) 10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다. 11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다. 12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다. 13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다. 14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다. 15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다) 16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다. 17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다. 18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다) - 존 피치 외, &lt;이토록 멋진 휴식&gt; 중

일을 못하는 사람들은 대부분 잘 쉬지도 못해요ㅠ

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요.

가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요.

제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요.

누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요. 가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요. 제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요. 누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

작은 회사에 일하면 좋은 점

Elastic announces the return of open source licensing for Elasticsearch and Kibana, adding AGPL as an option alongside existing licenses. This change reinforces our long-standing commitment to open so...

Elasticsearch is Open Source, Again

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again

AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다.

오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다.

그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다.

엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다.

오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다. 오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다. 그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다. 엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다. 오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

Elastic Blog

https://www.elastic.co/kr/blog/elast

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요.

es-hangul
이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한
lodash
보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인
es-toolkit
은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다.

특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스
suspensive
를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는
TanstackQuery
의 최상위 기여자입니다.
Jotai
외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요.

또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요. <code >es-hangul</code>이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한 <code >lodash</code>보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인 <code >es-toolkit</code>은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다. 특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스 <code >suspensive</code> 를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는 <code >TanstackQuery</code> 의 최상위 기여자입니다. <code >Jotai</code> 외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요. 또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다. https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

www.youtube.com

토스의 오픈소스 생태계: 한국을 넘어 글로벌로

최고의 자동완성 플러그인 타입스크립트를 사용하여 개발자를 속이고 코드를 최적화한 경험을 공유합니다.

타입스크립트스럽게 성능과 생산성 두 마리 토끼 모두 잡기

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다!

2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요!

https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다! 2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요! https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

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TypeScript하면 프론트만?!

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠.

Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다.

2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다.

더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다.

참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄

이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠. Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다. 2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다. 더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다. 참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄 이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite 처음 시작하기

원문 : Good Refactoring vs Bad Refactoring thumbnail…

(번역) 좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :)

> 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :) &gt; 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

ykss.netlify.app

좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

코드잇 vs 코딩밸리 둘중 고민중인데 어떤게 괜찮을까요?
아에 무료강의나 인프런가는게 좋을까요?
코딩밸리가 모바일 지원해서 틈틈히 공부할 수 있어서
좋을것 같은데 또 다른 좋은 강의가 있을까 고민됩니다
추천 부탁드립니다🙇‍♂️

코드잇 vs 코딩밸리 둘중 고민중인데 어떤게 괜찮을까요?아에 무료강의나 인프런가는게 좋을까요?코딩밸리가 모바일 지원해서 틈틈히 공부할 수 있어서좋을것 같은데 또 다른 좋은 강의가 있을까 고민됩니다추천 부탁드립니다🙇‍♂️

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