안녕하세요. 오늘은 1인 사업자의 시간 관리에 대해 글을 작성해보려고 해요. 퇴사하고 혼자 일을 한지 2년...

1인 사업자의 시간 관리(feat. RIZE, 스트림덱, 알라미)

1인 사업자의 시간 관리에 대해 글을 작성했어요.
시간 관리에 고민이 있으시면 읽어보시는 것을 추천해요.

어떤 시간 카테고리가 존재하고, 어떻게 해결할지에 대해 작성했어요

https://m.blog.naver.com/zzsza/223576576377

1인 사업자의 시간 관리에 대해 글을 작성했어요.시간 관리에 고민이 있으시면 읽어보시는 것을 추천해요. 어떤 시간 카테고리가 존재하고, 어떻게 해결할지에 대해 작성했어요 https://m.blog.naver.com/zzsza/223576576377

네이버 블로그 | 드래곤라퓨타 애니메이션 블로그

1인 사업자의 시간 관리(RIZE, 스트림덱, 알라미)

인프런 | 성장하는 IT인들의 축제, 인프콘 2024에서 진행된 오프닝 및 발표 세션을 영상으로 다시 보실 수 있습니다., ✅ 확인해주세요이 콘텐츠는 2024년 8월 2일 금요일 진행된 인프콘 2024 발표 녹화 영상입니다. 강의 관련 질문/답변을 제공하지 않는 점 양해

[지금 무료] 인프콘 2024 다시보기 강의 | 인프런 - 인프런

인프콘 2024 영상이 올라왔네요!

제 발표인 "제품 성장 단계에 따른 지표 찾기 여정" 내용이 궁금하셨던 분들은 아래 링크에서 보시면 될 것 같아요. 다른 발표자분들의 내용도 너무 좋으니, 친구분들과 시간 내서 인프콘 같이보기해도 좋을 것 같네요

제 영상 마지막에 발표 질문이 있는데, 궁금하신 부분이 있다면 이 설문에 남겨주시면 답변드릴게요

https://www.inflearn.com/course/%EC%9D%B8%ED%94%84%EC%BD%982024-%EB%8B%A4%EC%8B%9C%EB%B3%B4%EA%B8%B0

인프콘 2024 영상이 올라왔네요! 제 발표인 "제품 성장 단계에 따른 지표 찾기 여정" 내용이 궁금하셨던 분들은 아래 링크에서 보시면 될 것 같아요. 다른 발표자분들의 내용도 너무 좋으니, 친구분들과 시간 내서 인프콘 같이보기해도 좋을 것 같네요 제 영상 마지막에 발표 질문이 있는데, 궁금하신 부분이 있다면 이 설문에 남겨주시면 답변드릴게요 https://www.inflearn.com/course/%EC%9D%B8%ED%94%84%EC%BD%982024-%EB%8B%A4%EC%8B%9C%EB%B3%B4%EA%B8%B0

인프런

인프콘 2024 발표 : 제품 성장 단계에 따른 지표 찾기 여정

1부. RAG와 Text-To-SQL 활용에서는 구성원의 데이터 리터러시 향상을 돕는 AI 데이터 분석가 물어보새의 개발 계기, 목적, 핵심 기능, 그리고 RAG, LLMOps, Text-to-SQL과 같은 기술의 구현 방법에 대해 자세히 다루었습니다. 2부에서는 Text-to-SQL을 넘어, LLM을 활용해 사내의 다양한 데이터를 탐색하고 이해하여 유의미한 인사이트를 도출하는 물어보새의 Data Discovery 기능에 대해 설명하겠습니다. 1.

AI 데이터 분석가 '물어보새' 등장 - 2부. Data Discovery | 우아한형제들 기술블로그

요즘 배민 기술 블로그에 올라오는 글이 참 재미있어요. 데이터 디스커버리 영역을 커버하기 위해 내부 LLM 도구를 만들고 계시더라구요.

단순 쿼리 영역에서 데이터 디스커버리로 확장하게 된 계기가 작성되어 있어서, 요즘 LLM을 어떻게 활용할까에 대해 관심이 있다면 읽어보셔요

https://techblog.woowahan.com/18362/

요즘 배민 기술 블로그에 올라오는 글이 참 재미있어요. 데이터 디스커버리 영역을 커버하기 위해 내부 LLM 도구를 만들고 계시더라구요. 단순 쿼리 영역에서 데이터 디스커버리로 확장하게 된 계기가 작성되어 있어서, 요즘 LLM을 어떻게 활용할까에 대해 관심이 있다면 읽어보셔요 https://techblog.woowahan.com/18362/

우아한형제들 기술블로그  |

AI 데이터 분석가, 물어보새의 등장(배민)

A/B 테스트에서 개별 그룹 간 샘플 크기가 대등한 비율을 갖기를 기대하지만, 때때로 이 균형이 깨질 수 있습니다. 그런데 얼마나 차이가나야 불균등한 것 일까요? 그리고 대처방법은 없을까요? 물론 있지요! 함께 살펴봅시다. A/B 테스트에서 개별 사용자를 실험 그룹에 할당할 때, 그룹이 2개인 경우 50% : 50%, 그룹이 3개인 경우 33.3% ...

A/B 테스트 과정에서 맞닥뜨릴 수 있는 문제2. 불균등한 샘플 분배, 어느 정도 차이가 문제인걸까? 그리고 해결방법은?

핵클에서 근무하고 계신 데이터 과학자분의 글입니다. AB Test에서 그룹 간 샘플 크기가 대등하길 바라지만, 균형이 깨질 때 어떻게 해야할지에 대한 글입니다. 실용적인 관점의 글이니 실험 고민이 있다면 읽어보셔요.

Q) 그룹간 샘플 크기가 균등하게 분배가 안되면 어떤 문제가 발생하는지?
 * P value가 왜곡될 수 있음
 * 실험 결과의 신뢰성을 저하시킬 수 있고, 잘못된 의사 결정을 유도함
 * 해결 방법
   * 샘플 크기 재조정
   * 가중치 적용
   * Welch's t-test 검정
   * 재시작

불균등 분배를 사전에 감지하는 방법 : SRM(Sample Ratio Mismatch)
Q) SRM을 어떻게 감지하나요?
 * 관찰된 빈도가 기대되는 빈도와 유의미하게 다른지 검증할 때 사용하는 Chi-Squared Goodness of fit test(카이스퀘어 적합도 검정)을 사용

Q) SRM은 어떤 경우에 발생하나요?
 * 가장 빈번한 원인 : 트래픽 할당 로직 오류

https://medium.com/@khjin1002/a-b-%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EA%B3%BC%EC%A0%95%EC%97%90%EC%84%9C-%EB%A7%9E%EB%8B%A5%EB%9C%A8%EB%A6%B4-%EC%88%98-%EC%9E%88%EB%8A%94-%EB%AC%B8%EC%A0%9C2-%EB%B6%88%EA%B7%A0%EB%93%B1%ED%95%9C-%EC%83%98%ED%94%8C-%EB%B6%84%EB%B0%B0-%EC%96%B4%EB%8A%90-%EC%A0%95%EB%8F%84-%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EA%B0%80-%EB%AC%B8%EC%A0%9C%EC%9D%B8%EA%B1%B8%EA%B9%8C-%EA%B7%B8%EB%A6%AC%EA%B3%A0-%ED%95%B4%EA%B2%B0%EB%B0%A9%EB%B2%95%EC%9D%80-de287bce1643

핵클에서 근무하고 계신 데이터 과학자분의 글입니다. AB Test에서 그룹 간 샘플 크기가 대등하길 바라지만, 균형이 깨질 때 어떻게 해야할지에 대한 글입니다. 실용적인 관점의 글이니 실험 고민이 있다면 읽어보셔요. Q) 그룹간 샘플 크기가 균등하게 분배가 안되면 어떤 문제가 발생하는지?<ul ><li>P value가 왜곡될 수 있음</li><li>실험 결과의 신뢰성을 저하시킬 수 있고, 잘못된 의사 결정을 유도함</li><li>해결 방법<ul ><li>샘플 크기 재조정</li><li>가중치 적용</li><li>Welch's t-test 검정</li><li>재시작</li></ul></li></ul> 불균등 분배를 사전에 감지하는 방법 : SRM(Sample Ratio Mismatch)Q) SRM을 어떻게 감지하나요?<ul ><li>관찰된 빈도가 기대되는 빈도와 유의미하게 다른지 검증할 때 사용하는 Chi-Squared Goodness of fit test(카이스퀘어 적합도 검정)을 사용</li></ul> Q) SRM은 어떤 경우에 발생하나요?<ul ><li>가장 빈번한 원인 : 트래픽 할당 로직 오류</li></ul> https://medium.com/@khjin1002/a-b-%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EA%B3%BC%EC%A0%95%EC%97%90%EC%84%9C-%EB%A7%9E%EB%8B%A5%EB%9C%A8%EB%A6%B4-%EC%88%98-%EC%9E%88%EB%8A%94-%EB%AC%B8%EC%A0%9C2-%EB%B6%88%EA%B7%A0%EB%93%B1%ED%95%9C-%EC%83%98%ED%94%8C-%EB%B6%84%EB%B0%B0-%EC%96%B4%EB%8A%90-%EC%A0%95%EB%8F%84-%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EA%B0%80-%EB%AC%B8%EC%A0%9C%EC%9D%B8%EA%B1%B8%EA%B9%8C-%EA%B7%B8%EB%A6%AC%EA%B3%A0-%ED%95%B4%EA%B2%B0%EB%B0%A9%EB%B2%95%EC%9D%80-de287bce1643

Medium

AB Test 중 불균등한 샘플 분배에 대한 글

오늘은 인류학자 김준홍 교수님과 함께 다양한 고대 인류에 대해 이야기 나누어 보았습니다. 00:00 오프닝 00:22 인류의 기원은 아프리카일까? 02:26 아프리카에서 한반도까지 어떻게 왔을까? 05:34 수많은 인류 중 우리만 살아남은 이유 08:58 존재 자체가 미스터리인 '호모 날레디' 12:17 인류가 다른 동물들과 달라진 이유 14:23 인류 번영의 시작 홀로세 궁금하신 부분들을 댓글에 달아주세요!

인류학계를 멘붕시킨 인류사 최대 미스터리 호모 날레디(꼬여버린 진화..)

평소 개발 관련 지식을 주로 공유드렸는데, 인류의 기원과 관련된 영상이 있어 공유드려요. 인류의 발전 상황에 대해 쉽게 설명해주시는데, 시간이 되시면 한번 보셔도 좋을 것 같아요

https://youtu.be/0qNqhZwORbM?si=d_0roa-BEG-1MSj_

평소 개발 관련 지식을 주로 공유드렸는데, 인류의 기원과 관련된 영상이 있어 공유드려요. 인류의 발전 상황에 대해 쉽게 설명해주시는데, 시간이 되시면 한번 보셔도 좋을 것 같아요 https://youtu.be/0qNqhZwORbM?si=d_0roa-BEG-1MSj_

www.youtube.com

인류사에 대해 잘 설명된 영상

日本ヒューレット・パッカード（以下、HPE）でサーバー基盤のプリセールスSEに従事し、オープンソース・Linuxテクノロジーエバンジェリスト※、米国HPE公式AIアンバサダーの肩書きを持つ古賀政純。書籍執筆や講演活動と幅広く活躍し、HPEの技術情報を発信してきた古賀が、同社で働くやりがいや仕事への思いを語ります。※HPEの最先端技術情報を語るエキスパート

技術力と提案力で経営戦略を支える存在に──HPEで拓く技術者のキャリアパス｜日本ヒューレット・パッカード合同会社

커리어리 친구들, 지난 '프리세일즈' 책에 대해 추천사와 더불어 책을 소개했을 때, 프리세일즈의 역할은 고객에게 문제점을 잘 해결하고 적절한 솔루션을 제안해 영업하는 역할이라고 이야기했습니다. 그러한 길을 잘 가고 있는 동료가 이번에 일본에서 인터뷰한 글이 있어서 여러분들의 커리어패스에 도움이 될까 싶어서 작성해 드립니다.

우선 그의 동료 이름은 코가 마사유키이며, 일본 휴렛 팩커드 엔터프라이즈(이하, HPE)로 서버 기반의 프리세일즈 소프트웨어 엔지니어로 종사해 오픈 소스 Linux 테크놀로지 에반젤리스트로 활동하고 있습니다.

그는 저와 같이 미국 본사 HPE 공식 AI 앰배서더로 활동하고 있고, 서적 집필이나 강연 활동과 폭넓게 활약해, HPE의 기술 정보를 세일즈하는 역할하고 있습니다. 아래의 링크는 비롯 일본어지만 웹브라우저나 ChatGPT로 한글로 번역하면 쉽게 내용을 읽을 수 있으며, 그가 생각하는 일하는 보람이나 일에 대한 철학 등을 읽을 수 있습니다.

바쁘신 분들을 위해 요약하자면, 변화 무쌍한 IT 역사 속에서도 최신의 기술 정보를 Catch-up 해 서 회사 내외에서 기술 정보를 전달하고, 끊임없이 다양한 기술들을 계속 배우는 자세로 임하고 있답니다. 이러한 부분은 저 또한 비슷하게 커리어 경험을 쌓고 있어서 이러한 분야에 도전하는 분들에게 도움이 되고자 공유합니다.

https://www.talent-book.jp/hpe/stories/55244

커리어리 친구들, 지난 '프리세일즈' 책에 대해 추천사와 더불어 책을 소개했을 때, 프리세일즈의 역할은 고객에게 문제점을 잘 해결하고 적절한 솔루션을 제안해 영업하는 역할이라고 이야기했습니다. 그러한 길을 잘 가고 있는 동료가 이번에 일본에서 인터뷰한 글이 있어서 여러분들의 커리어패스에 도움이 될까 싶어서 작성해 드립니다. 우선 그의 동료 이름은 코가 마사유키이며, 일본 휴렛 팩커드 엔터프라이즈(이하, HPE)로 서버 기반의 프리세일즈 소프트웨어 엔지니어로 종사해 오픈 소스 Linux 테크놀로지 에반젤리스트로 활동하고 있습니다. 그는 저와 같이 미국 본사 HPE 공식 AI 앰배서더로 활동하고 있고, 서적 집필이나 강연 활동과 폭넓게 활약해, HPE의 기술 정보를 세일즈하는 역할하고 있습니다. 아래의 링크는 비롯 일본어지만 웹브라우저나 ChatGPT로 한글로 번역하면 쉽게 내용을 읽을 수 있으며, 그가 생각하는 일하는 보람이나 일에 대한 철학 등을 읽을 수 있습니다. 바쁘신 분들을 위해 요약하자면, 변화 무쌍한 IT 역사 속에서도 최신의 기술 정보를 Catch-up 해 서 회사 내외에서 기술 정보를 전달하고, 끊임없이 다양한 기술들을 계속 배우는 자세로 임하고 있답니다. 이러한 부분은 저 또한 비슷하게 커리어 경험을 쌓고 있어서 이러한 분야에 도전하는 분들에게 도움이 되고자 공유합니다. https://www.talent-book.jp/hpe/stories/55244

talentbook

<고객에게 HPE 기술 조언으로 커리어패스를 쌓고 있는 저의 동료>

안녕하세요. 카카오 기술전략 소속의 로빈입니다.
현재 저는 카카오의 AI 교육 자...

LLM, 더 저렴하게, 더 빠르게, 더 똑똑하게 - tech.kakao.com

LLM이 점점 더 저렴해지면서 빨라지고 성능도 좋아지고 있죠.
최근 LLM 트렌드에 대해 정리 했습니다.

 1. LLM의 사용 가격이 지속적으로 낮아지고 있습니다.
 2. LLM의 생성 속도가 빨라지고 있습니다.
 3. LLM의 성능이 향상되고 있습니다.
 4. LLM의 처리량이 증가하고 있습니다.
 5. 경량 LLM의 활용도가 높아지고 있습니다.
    
    
이번 글에서는 이 다섯 가지 변화에 주목해 최신 LLM 트렌드를 살펴보고자 합니다.

LLM이 점점 더 저렴해지면서 빨라지고 성능도 좋아지고 있죠.최근 LLM 트렌드에 대해 정리 했습니다. <ol ><li>LLM의 사용 가격이 지속적으로 낮아지고 있습니다.</li><li>LLM의 생성 속도가 빨라지고 있습니다.</li><li>LLM의 성능이 향상되고 있습니다.</li><li>LLM의 처리량이 증가하고 있습니다.</li><li>경량 LLM의 활용도가 높아지고 있습니다. </li></ol>이번 글에서는 이 다섯 가지 변화에 주목해 최신 LLM 트렌드를 살펴보고자 합니다.

tech.kakao.com

LLM, 더 저렴하게, 더 빠르게, 더 똑똑하게

애플 진짜, 기술을 뛰어난 사용자 경험으로 만드는 일은 정말 기가막히네요. 이게 안다고 되는게 아닌데, 어떻게 이렇게 계속 그런 문화를 유지할 수 있는지 정말 신기합니다.

애플 진짜, 기술을 뛰어난 사용자 경험으로 만드는 일은 정말 기가막히네요. 이게 안다고 되는게 아닌데, 어떻게 이렇게 계속 그런 문화를 유지할 수 있는지 정말 신기합니다.

데이터 직무 별로 어떤 포트폴리오를 만들어야 하는지 궁금하신가요?
아래의 마인드 맵을 통해 데이터 직무별 포트폴리오용 주제들을 살펴보세요 :)

데이터 과학자
↳ 탐색적 데이터 분석 (EDA)
↳ A/B 실험 (A/B testing)
↳ 머신러닝 (Machine Learning)
↳ 인과 추론 (Causal Inference)

머신러닝 엔지니어
↳ 머신러닝 프로젝트 (ML project)
↳ 데이터 전처리 프로젝트 (Preprocessing)
↳ 모델 평가 및 튜닝 (Modeling evaluation & fine-tuning)
↳ 빅데이터 처리 기술 (Spark & Hadoop)

데이터 엔지니어
↳ ETL 개발
↳ 데이터베이스 관리 (DBA)
↳ 데이터 파이프라인 자동화 (Data Pipeline)
↳ 클라우드 데이터 플랫폼 (Cloud Data Platform)

데이터 분석가
↳ SQL
↳ 고급 엑셀 (Advanced Excel)
↳ 데이터 시각화 (Data Visualization)
↳ 지표 정의 및 보고 (KPI metrics)

#데이터리차드 #데이터직무 #포트폴리오 #프로젝트

데이터 직무 별로 어떤 포트폴리오를 만들어야 하는지 궁금하신가요?아래의 마인드 맵을 통해 데이터 직무별 포트폴리오용 주제들을 살펴보세요 :) 데이터 과학자↳ 탐색적 데이터 분석 (EDA)↳ A/B 실험 (A/B testing)↳ 머신러닝 (Machine Learning)↳ 인과 추론 (Causal Inference) 머신러닝 엔지니어↳ 머신러닝 프로젝트 (ML project)↳ 데이터 전처리 프로젝트 (Preprocessing)↳ 모델 평가 및 튜닝 (Modeling evaluation &amp; fine-tuning)↳ 빅데이터 처리 기술 (Spark &amp; Hadoop) 데이터 엔지니어↳ ETL 개발↳ 데이터베이스 관리 (DBA)↳ 데이터 파이프라인 자동화 (Data Pipeline)↳ 클라우드 데이터 플랫폼 (Cloud Data Platform) 데이터 분석가↳ SQL↳ 고급 엑셀 (Advanced Excel)↳ 데이터 시각화 (Data Visualization)↳ 지표 정의 및 보고 (KPI metrics) #데이터리차드 #데이터직무 #포트폴리오 #프로젝트

데이터 직무별 포트폴리오용 프로젝트 주제들

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

GitHub

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

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

 - YouTube

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.

youtu.be

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

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/

DevTech - 데브시스터즈 기술블로그

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

Manage entire Python projects and even Python itself with a single unified tool.

uv: Unified Python packaging

 * 파이썬에서 패키지 관리를 할 땐 보통 pip를 많이 사용합니다
 * uv는 Rust로 작성된 패키지 관리자입니다
   * pip 대비 매우 빠르다는 이야기를 하며 나왔네요
 * 패키지 설치, 프로젝트 관리, 가상 환경 등이 가능한데 pyenv, virtualenv를 대체할 수 있다고 나와있네요

사용 예시
 * uv init example
 * uv add ruff : 패키지 추가
 * uv run ruff check : 의존성 확인
 * uv python install : 파이썬 버전 설치
 * uv venv install : 가상 환경 생성

https://astral.sh/blog/uv-unified-python-packaging

<ul ><li>파이썬에서 패키지 관리를 할 땐 보통 pip를 많이 사용합니다</li></ul><ul ><li>uv는 Rust로 작성된 패키지 관리자입니다<ul ><li>pip 대비 매우 빠르다는 이야기를 하며 나왔네요</li></ul></li><li>패키지 설치, 프로젝트 관리, 가상 환경 등이 가능한데 pyenv, virtualenv를 대체할 수 있다고 나와있네요</li></ul> 사용 예시<ul ><li>uv init example</li><li>uv add ruff : 패키지 추가</li><li>uv run ruff check : 의존성 확인</li><li>uv python install : 파이썬 버전 설치</li><li>uv venv install : 가상 환경 생성</li></ul> https://astral.sh/blog/uv-unified-python-packaging

astral.sh

상명대 경제

안혜성

삼성 청년 소프트웨어 아카데미(SSAFY) 12기 Python반 교육생

IT 직장인

Glen Kim

대학교 컴퓨터공학, 머신러닝

박강현

uv : 매우 빠른 파이썬 패키지 관리자

- 데이터 교육 : 인프런에서 데이터 교육을 진행하고 있습니다. 실무를 하면서 겪은 문제들을 위주로 강의를 진행합니다.
PM을 위한 데이터 리터러시 강의 : https://inf.run/jfWT

- 데이터 팀 코칭 : 데이터 조직의 문제를 같이 해결하며 구성원들의 역량을 발전시킵니다. 데이터팀의 Lead가 없는 경우에 많이 찾아주시며, Lead가 있는 경우에도 데이터 Lead의 고충을 같이 이야기하며 액션 아이템을 도출하기도 합니다. Lead를 처음 경험하는 분이 있는 경우에 진행하는 경우도 있습니다.
고객사 : 글로랑(꾸그), 힐링페이퍼(강남언니), 당근(당근마켓)

- C레벨 코칭 : C레벨분들의 고민을 들으며 고민을 해소하는 과정을 함께 합니다.
고객사 : 마인딩(마이루틴)

코치

Data Business Division
- Growth Coaching Unit Director
- Mentoring, Coaching and Data Training(Data Literacy, SQL etc) for the growth of company members
- Building a Career Framework(Data Analyst/Data Scientist, Data Engineer)
- Counseling 20 to 50 people per month
- Career Coaching
- Coaching those who started the team leader role
- MLOps Platform PO
- Improving the way data collaborates with external organizations(PM, Dev)
- Organizing SOCAR Tech Blog

데이터비즈니스 본부의 그로스코칭 유닛장
- 구성원들의 성장을 위한 일들을 진행합니다
- 커리어 코칭, 조직 문화, 정기 면담, 멘토링
- Engineering Manager 역할을 했습니다

Engineering Manager, 머신러닝 엔지니어

카메라 앱 데이터 분석 & 데이터 엔지니어링
- ETL 파이프라인 구축
- BI 대시보드 구축 및 운영
- 이벤트 로그 설계

데이터 분석가 겸 데이터 엔지니어

태극기 게양 제품 판매
크라우드펀딩 - 와디즈 진행


운영 총괄

계약직

경영학과 학사

변성윤

유튜브

기술 블로그

경영학을 전공하고 데이터 분석, 머신러닝/데이터 엔지니어링을 경험했습니다. 

데이터 분석/데이터 엔지니어링/팀장(피플 매니징)/성장과 관련된 내용들을 주로 소개드릴게요 :)
#개발자 #그로스마인드셋 #끊임없이배우기 #데이터사이언스 #독서 #문제를해결하는 #블로거

uv : 매우 빠른 파이썬 패키지 관리자

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