커리어리 친구들, 한빛미디어에서 혼자 공부하는 딥러닝+머신러닝 책의 내용을 유투브로 촬영했는데 무료로 시리즈가 올라오고 있습니다. 이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 ‘독학하는 입문자’가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로’ 학습할 수 있도록 구성 되어 있습니다. 구글 머신러닝 전문가(Google ML expert)로 활동하고 있는 저자는 여러 차례의 입문자들과 함께한 머신러닝&딥러닝 스터디와 번역·집필 경험을 통해 ‘무엇을’ ‘어떻게’ 학습해야 할지 모르는 입문자의 막연함을 이해하고, 과외 선생님이 알려주듯 친절하게 핵심적인 내용을 콕콕 집어드립니다. 컴퓨터 앞에서 손코딩을 따라하고, 확인 문제를 풀다 보면 그간 어렵기만 했던 머신러닝과 딥러닝을 개념을 스스로 익힐 수 있다고 합니다!
오늘은 욕심이 많은 사람이 빠지기 쉬운 함정을 정확하게 꼬집는 글이 있어 소개 드리려고 합니다. 글에서는 '주니어'를 타겟으로 잡고 있지만, 주니어가 아니더라고 욕심이 많은 사람이면 (저를 포함해서😅) 뼈를 때리는 글 같아요.
개인적으로는 두번째인 '산만함'의 문제가 더 와닿았는데요. 항상 머릿속에 이것도 하고싶고, 저것도 하고싶고 조급한 마음이 많다보니 오히려 뭔가를 시작해서 팍 밀고 나가는 에너지가 부족하단 생각이 제 스스로 든 적이 있거든요.
비슷한 상황이 본인에게도 해당된다는 생각이 든다면 한번쯤... 더 보기
페이스북에 Jonas Kim님이 올린 포스팅인데 린 분석 방법론에 대해 다시 한번 생각해보게 됩니다.
저는 린 분석 방법론이 끝물이라는 생각이 들지 않습니다.
현장에서는 이미 트래픽과 매출액이 디커플링되기 시작한 것도 길게보면 7~8년 된 일이고, 성장과 이익을 동시에 균형있게 움직이는 방법을 찾지 못하는 많은 제품과 서비스가 있을 뿐입니다.
지적한 바와 같이 원가, 비용등 재무적인 분석도 대단히 중요한 일이 되어 가는 시점에서 데이터 분석가와 마케터도 이에 맞춰 적응해야 할 시기라고 생각되네요.
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