architecture #layered-architecture | 뉴비 개발자, 레이어드 아키텍처의 추상화에 대해 약간의 질문이 있습니다. Repository 클래스와 application layer 클래스들의 추상화를 왜 하는...

레이어드 아키텍처의 추상화에 대한 질문입니다

안녕하세요!

꽤나 심도 깊은 질문을 해주셔서 조심스럽게 저의 의견을 남겨봅니다.

의존성 역전 원칙의 가장 큰 목적은 변동성이 큰 구현체로부터의 영향을 없애기위한 목적이 크죠.

그리고 이 목적이 빛을 발하려면 말씀하신 것처럼 추상화와 구현체의 관계가 1:1 이 아닌 1:N 으로 구현체가 존재하고 이를 활용할 수 있어야 합니다.

개인적인 생각으로 운영하는 서비스의 규모나 사업의 방향성 혹은 요구사항에 따라 질문자님의 생각처럼 추상화를 두는것이 의미가 없을수도 있습니다.

하지만 계속 그런 상황이 유지될 거라는 보장은 없습니다.

서비스의 규모가 갑작스럽게 커져 개선이 필요하거나 사업의 방향성으로 다양한 요구사항이 생길 경우 케이스에 따라 Business Layer 와 Persistence Layer 에 추상화를 도입해야할 수도 있습니다.

저의 경우 하나의 소스코드로 글로벌 인스턴스 환경을 운영하는 케이스에서 활용했던 경험이 있는데요,

각 나라의 환경별로 서비스 요구사항이 조금씩 다르고 연동해야할 외부 시스템이나 Database 종류 및 구성, 스키마가 다른 부분들이 생겨 Business Layer 와 Persistence Layer 의 클래스를 추상화로 정의하고 각 환경별로 구현체를 다르게 가져가야 했습니다.

Business Layer 를 추상화하지 않을거면 Repository Class 도 추상화를 하지 않는다는것도 상황에 따라 달라질 수 있습니다.

Mybatis 를 쓰다가 JPA 혹은 캐시를 도입하는등의 Repository 관련 기술 스택 변경을 시도할 때 기존 기능에 대한 이슈가 없는지를 보기 위해 이전 기술 스택과 신규 기술 스택을 병행해서 운영해볼 경우 비지니스 로직에 대한 변경은 없기 때문에 Business Layer 의 추상화는 필요 없지만 Repository Class 의 추상화는 필요하게 됩니다. 

결론을 맺자면,
상황에 따라 추상화를 하는 것이 도움이 될수도 의미가 없을수도 있습니다.

하지만 그 상황이란게 질문자님의 생각처럼 추상화와 구현체가 1:1로 구현되는 상황만 유지될거라는 보장은 없기 때문에 미리 추상화를 해두면 그러한 상황이 닥쳤을때 좀더 유연하게 대처가 가능하다라고 말씀드리고 싶습니다.

하지만 무조건 추상화를 해야하냐 라고 물으신다면 그건 취사선택이라 생각됩니다.

팀 혹은 회사의 판단하에 그럴일이 없을것 같아 나중에 추상화가 필요한 상황이 생겼을때 하자 라고 하면 그때 해도 되는것이고 혹시 모르니 미리 해두자고 결론이 나면 추상화를 미리 해도 된다 생각합니다.

제 의견은 여기까지 입니다. 나름 열심히 정리해봤는데 질문에 맞게 잘 설명했는지 모르겠네요^^;;
부디 저의 작은 의견이 조금이나마 도움이 되시길 바라겠습니다.

커리어리

안녕하세요. 데이터 리차드입니다.

저는 데이터 사이언스를 전공하기 전에
인간의 마음을 공부하는 심리학을 공부하는 학생이였습니다.
그리고 한때 저의 꿈은 심리 상담 전문가이기도 했습니다.

최근 저는 아주 재미있는 사실을 발견했는데요.
데이터 분석가들 중 상당한 비율로
심리학을 전공하신 분들이 계신다는 사실을 알아냈습니다.

심리학(Psychology)과 데이터 사이언스(Data Science),
전혀 관련이 없을 것 같을 것 같지만 사실
심리학과 데이터 과학은 많은 공통점을 가지고 있습니다.

심리학은 인간의 마음을 공부하는 학문입니다.
그리고 심리학은 인간의 마음을 연구하기 위한 방법 중 하나로
인간의 행동, 즉 현상을 관찰합니다.

현상은 ''자연이나 사회의 어떤 상태'를 의미하는데요.
이런 상태를 가장 객관적으로 나타낼수 있는 것이 숫자로 측정하는 것입니다,

즉
1. 숫자로 나타낼수 있는 현상을 통해
2. 인간을 관찰하고
3. 측정한 결과를 통해 결론을 내는 과정
이 바로 심리학인 것이죠.

그런데 이런 프레임워크, 어디서 많이 보지 않았나요?

1. 숫자로 나타낼수 있는 [데이터]를 통해
2. [비즈니스]를 관찰하고
3. 측정한 [보고서]를 통해 액션을 취하는 과정

데이터 과학, 특히 데이터 분석은 심리학의 프레임워크와 매우 닮아있습니다.

빅데이터와 AI를 공부하기 위해서는
컴공과나 통계, 수학과 같은 학문들을 먼저 떠올립니다.

하지만 심리학을 공부한 사람들 역시
훌륭한 데이터 과학자 또는 데이터 분석가가 될수 있습니다.

#데이터리차드 #데이터분석 #데이터교육

심리학과가 데이터 분석을 시작하는 이유

2023년 6월 9일 금요일, 여의도 63빌딩에서 개최된 Fireside Chat with OpenAI 소프트뱅크벤처스가 주관하고 OpenAI 대표 샘 알트먼이 직접 방문해 이야기 하는 행사 이전에 중기부, 대통령과의 만남이 있었으나 비공개여서 무슨 말을 했는지는 잘 모르겠으나 투자확대나 규제에 대한 이야기를 했을 것이라 개인적 추측 사실 국내에 Foundation Model을 들고 있는 네이버, 카카오와 인공지능 스타트업들은 따로 라운드테이블이라는 이

OpenAI의 수장, 샘 알트먼 방한 핵심 요약 - 해봄의아카이브

어제 하루 제 SNS에 샘 알트먼 이야기가 엄청나게 올라왔는데요 ㅎㅎ  특히나 AI 분야에 관심있는 스타트업 업계 분들이 대거 참석하셨던 것 같네요. (저희 회사에서도 여러 명 다녀왔습니다)  저는 직접 가보진 못했지만, 다녀오신 분들이 후기를 잘 정리해주셔서 궁금증은 많이 해소되었습니다.  원론적인 이야기가 워낙 많긴 하지만, 그래도 한번쯤 읽어보시면 좋을 것 같아요.

SlashPage

[샘 알트먼 방한 핵심 요약]

'최고의 복지는 좋은 동료', '먹지마세요. 피부에 양보하세요' 제가 인상 깊게 본 2가지 문장입니다. 많은 기업들이 개발자 모시기 경쟁에서 높은 연봉, 사이닝보너스, 스톡옵션 그리고 유연한 근무제에 마지막으로 차별화로 내세운 것이 '동료'이기 때문입니다. 모두 중요합니다. 보상, 조직문화, 커리어, 동료까지.

동료와 자신을 비교하지 마세요. 비교는 자신에 양보하세요. | RBBM

'최고의 복지는 좋은 동료', '먹지마세요. 피부에 양보하세요' 제가 인상 깊게 본 2가지 문장입니다. 많은 기업들이 개발자 모시기 경쟁에서 높은 연봉, 사이닝보너스, 스톡옵션 그리고 유연한 근무제에 마지막으로 차별화로 내세운 것이 '동료'이기 때문입니다. 모두 중요합니다. 보상, 조직문화, 커리어, 동료까지. 이직을 몇 차례하고 깨닫게 된 것은 파이어족이 될 만큼의 보상이 아니라면 일을 해야만 하고, 매일 협업하는 동료를 통해 배울 수 있는 점이야말로 지루하게 반복되는 일상에 몰입할 수 있는 동력이라는 사실입니다. 단, 동료에게 배우며 성장하려고 할 때 주의해야 하는 4가지 지점이 있습니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1️⃣ 뛰어난 동료와 일을 하면서 배울 점만 선택해서 배우면 됩니다.

배우지 말아야 할 동료가 있거니와 하물며 배울 점이 많은 동료라도 배우지 않을 점이 있습니다. 뛰어난 동료의 모든 점을 배우려고 하거나, 모든 동료에게서 장점을 찾아 배우려고 하지 않아도 됩니다. 누구에게나 배울 점을 찾아내고 배우려고 노력하는 건 너무 지치는 일입니다.

대신, 1명의 롤모델을 찾고 그 롤모델의 행동을 관찰하고 태도를 배우는데 집중하면 그것으로 충분합니다. 모두에게 배울 점이 있다는 믿음과, 누구에게나 배워야 한다는 강박에서 벗어나도 괜찮습니다. 매일 0.1%만 더 나아지는 것을 목표로 하면 충분합니다.

2️⃣ 동료와 나를 비교를 통해서 배우려고 하지 마세요.

최고의 동료들이 모여 있다고 하는 조직을 관찰해 보면 강력한 경쟁과 압박이 있습니다. 경쟁은 양면성이 있기 때문에 승자와 패자가 생기고, 그 과정에서 심판의 역할이 중요합니다. 월드컵 주심도 오심으로 논란이 매번 반복되는데, 조직에서는 해석의 여지가 분분합니다.

그러니 비교를 할 때에는 어제의 나와 오늘의 나를 비교해야 합니다. 내가 어제 했던 일과 오늘 했던 일을 비교해 보고, 잘한 점은 지속하고 개선할 점을 찾아 고치려고 시도하는 것, 아니 의식하는 것만으로도 매일 0.1%씩 나아질 수 있습니다. 어차피 해와 달은 서로 비교하지 않습니다.

3️⃣ 단순한 반복으로 빨라지는 것에서 만족하지 마세요.

같은 동작을 하면 익숙해지고, 다른 일을 하면서 함께 할 수 있습니다. 멀티태스킹이 가능해지면 내가 익숙해졌다는 것을 느끼면서 성장했다는 자의식이 생깁니다. 그러나 운전을 익숙하게 한다고 운전을 잘하는 것은 아닙니다. 같은 동작을 반복하는 것은 숙련도를 높이는 것이고, 숙련도를 높이는 것 이외에도 성장은 폭넓게 가능합니다.

시도하지 않았던 방법을 택하는 것은 낯설고 두렵지만 성장으로 가는 방법입니다. 했던 것을 매일 반복해서 동일한 작업의 성과를 개선하는 것은 어느 시점부터 매우 어렵고, 프랜차이즈가 가격경쟁을 하는 것처럼 누구나 할 수 있는 일이기 때문입니다. 안 쓰던 근육을 키운다는 생각으로 새로운 동작을 할 때 성장할 수 있습니다.

4️⃣ 더 뻔뻔해져도 괜찮습니다.

매일 새벽에 일어나서 운동을 하고 독서를 하라는 말은 모든 성공방정식의 기본입니다. 아침시간에는 집중력이 높기 때문에 문제를 정의하거나, 문제의 원인을 찾거나, 솔루션을 도출하기에 좋습니다. 그런데 새벽까지 축구경기를 보느라 늦잠을 잘 수도 있고 새로 나온 게임을 하느라, 또는 회포를 푸느라 숙취에 겨우 일어날 수도 있습니다.

괜찮습니다. 죄책감으로 자신을 압박하는 대신 좋아하는 커피를 한잔 내리거나, 해장을 하며 속을 달래도 괜찮습니다. 자신에게 조금 더 관대한 사람은 다시 할 수 있습니다. 다시 하면 다 괜찮아집니다.

https://www.redbusbagman.com/skinfooditsokay/

RBBM

⟪비교는 자신에 양보하세요.⟫

SpringOneTour 가 4년만에 오프라인으로 한국에서 개최됩니다.

Spring Developer Advocate이자 JavaChampion 인 Josh Long의 Bootiful Spring Boot 세션과 VMware CTOA 신혜원님의 애플리케이션 플랫폼을 사용한 앱 현대화 아키텍처 세션이 준비된다고 하네요.

무료로 진행되는 이 이벤트에서는 Spring 의 새로운 기능과 AppDev 모범 사례에 대해 배울 수 있는 기회를 제공한다고 합니다.

또한 세션이후에는 최신 영화 상영까지 즐기실 수 있다고 하니 관심있으신 분들께서는 신청해보시길 바랍니다.

🚨선착순 등록 마감🚨 등록사이트: https://lnkd.in/gSfFG97y

🎉 SpringOneTour 가 한국에서 개최됩니다!

퀸잇 운영사 라포랩스, 흑자전환 공격적 성장 이뤄 4050 여성 모바일 패션 플랫폼 퀸잇 운영사 라포랩스가 3월 기준 영업이익과 당기순이익 흑자 전환에 성공했다고 25일 밝혔다. 전년 동기 대비 거래액은 82%, 매출은 169% 증가했다. 퀸잇은 머신러닝 기반 ...

'퀸잇' 운영사 라포랩스, 흑자전환... "공격적 성장 이뤄"

후발주자임에도 불구하고 퀸잇의 성장은 충분히 예견되었던 부분이다. 대부분 MZ 대상으로 B2C한다고 할 때 명확하게 4050여성만을 타겟으로 깊게 팠다. 내가 지속적으로 트렌드나 마케팅에 대한 콘텐츠로 자주 이야기해왔던 바로 그 타겟이다. 극도로 단순화시키면 어느 타겟 보다도 소비에 쓸 돈이 많고 기꺼이 지갑을 열 수 있는 그런 고객군 중 하나다. 사업은 돈이 모여있는 곳에서 해야지 돈이 없는 곳에서는 아무리 잘해도 돈을 못번다.

이제는 어떻게 스케일업하느냐가 관건일 듯 싶다. 마켓컬리가 빠진 늪에 빠지지 않고 피해가느냐가 향후 사업 전개의 핵심이다.

조선비즈

01. 최근 들어 예전에 읽었던 책 두 권을 번갈아가며 다시 발췌독 하고 있습니다. 
한 권은 얼마 전 글을 통해 소개했던 <신경끄기의 기술>이란 책이고, 다른 한 권은 스토아학파의 철학을 쉽고 재미있게 설명하고 있는 <스토아적 삶의 권유>라는 책입니다. 
두 책을 동시에 읽고 있는 이유는 묘하게 관통하는 메시지 때문입니다. 바로 '활을 떠난 화살에 대해서는 어쩔 도리가 없다. 대신 활을 놓는 그 순간까지는 최선을 다해야 된다'이죠. 

02. 이런 태도를 갖기 위해서는 중요한 관점 하나가 필요합니다. 다름 아닌 '내가 통제할 수 있는 것인가 없는 것인가'에 대한 구분입니다. 듣고 나면 당연한 얘기지만 우리가 알면서도 잘 실천하지 못하는 것 중 하나가 '내 힘으로 결정지을 수 없는 것'에 대해 크게 집착하거나 미련을 갖는 것이죠. 더 이상 내가 예측할 수 없는 것, 평가의 권한이 상대에게 있는 것, 복합적인 이유로 계획에 없던 일이 발생하는 것, 이 모든 것은 노력이란 힘이 작용을 하지 않는 단계에 들어서기 시작하는 때니까요, 활에서 화살이 떠나는 순간부터는 그 결과를 어떻게 바라보고 받아들일지에 관해서만 신경을 써야 하는 겁니다. 

03. 몇 해 전부터 인지는 모르겠지만 업무에서든, 업무 외적인 것에서든 '잘 할 자신이 있나요'라는 말을 들으면 꼭 하는 대답이 있습니다. '잘 할 수 있을지는 모르겠지만, 잘 준비할 자신은 있다'고 말이죠. 
이 말을 들으면 반응이 크게 두 부류로 나뉩니다. 하나는 '에이, 그래도 시작하기 전에 긍정적인 생각을 가져야죠. 무조건 잘 할 수 있다고 믿어보세요.'라는 쪽과 '잘 준비할 수 있다는 게 곧잘 할 수 있다는 거죠. 믿어 의심치 않습니다.'라는 반응이죠. 

04. 애석하게도 둘 다 제가 의도한 것과 일치하는 해석은 아닙니다. 저는 의지의 문제를 보여주고자 한 것보다 타이밍의 문제를 강조하고 싶어서 하는 말이거든요. 제 의지와 노력으로 결과물에 영향을 미칠 수 있는 순간까지는 최선을 다해 잘 준비할 자신이 있지만, 제 손에서 화살이 떠난 이후로는 그 결과값을 노력의 문제와 연관시킬 수 없기 때문입니다. 맞습니다. 듣고 나면 꽤 냉정한 관점이기도 하죠. 하지만 저는 이 태도가 일에서든 삶에서든 꽤 중요하고 좋은 영향을 발휘한다고 생각합니다.

05. 이런 태도를 이해하기 시작한 뒤로 가장 크게 바뀐 점이 하나 있습니다. 바로 '세상엔 생각보다 내 힘이 미칠 수 없는 곳도 많고, 반대로 예상했던 것보다 내 노력을 더 쏟아부을 수 있는 곳도 많구나'라는 것을 깨달은 거죠. 
예전에는 '진심'이나 '진정성' 같은 말들이 참 달콤하게 느껴졌습니다. 내가 기획하는 것에 이런 좋은 가치들을 녹여내면 그게 사용자나 소비자에게 그대로 전달되는 줄 알았었죠. 하지만 세상의 모든 이동 과정에는 촘촘한 거름망 같은 것들이 존재하기에 늘 중간에서 여과되어 버리는 경우가 많았습니다. 진심과 진정성을 담아 준비하는 것과 그것이 느껴지도록 잘 전달하는 것은 아예 본질부터가 다르다는 것을 뼈저리게 느낀 겁니다. 

06. 물론 반대의 경우도 있습니다. 활에서 화살이 떠나기 전까지가 내가 오롯이 노력을 투입할 수 있는 마지막 단계라고 생각하면 어디에 집중을 해야 하는 지가 정말 잘 보이더라고요. 그 타이밍이 구분되기 시작하니 활을 준비하고 자세를 잡는 단계를 훨씬 촘촘히 쪼갤 수 있었고 그 각각의 스텝에서 내가 부족한 것은 없는지 돌아보게 되었습니다. 저 역시 예전에는 이미 떠난 화살을 향해 입바람이라도 불어 힘을 보태고자 용쓴 적도 있지만 사실 그게 무슨 소용이 있겠습니까. 그보단 활을 놓는 그 순간에 마지막 호흡과 텐션을 얼마나 잘 유지할지를 끊임없이 연습하는 게 훨씬 중요하죠. 

07. 그래서 저는 이제 '준비만 잘하면 된다'라는 말은 잘 안 쓰게 되는 것 같아요. 결국 '준비가 전부이니까' 말이죠. 대신 어디까지를 어떻게 준비할 것인지, 그 과정에서 얼마나 효율적으로 지치지 않고 준비할 수 있는지를 기획하는 게 몇 배는 더 현명하고 좋은 자세라고 생각합니다. 
마찬가지로 '잘 준비했으니까 잘될 거야'라는 말도 즐겨 쓰진 않습니다. 잘 준비하는 것과 잘 되는 것은 인과의 문제는 아니더라고요. 잘 준비하면 좋은 결과가 따라붙을 확률은 높아지지만 우리 힘이 작용하지 않는 부분에 있어서는 초연한 자세를 유지할 필요가 있습니다. 아쉬운 결과에 대해 내 노력 부족 탓만 하는 걸 방지할 수도 있으니까요. 

08. 흔한 말로 '무엇을(what)'보다, '어떻게(how)'가 더 중요하다고 합니다. 하지만 '집중'과 '준비'라는 차원에서는 적어도 '무엇을'이 더 중요해지기도 하는 것 같아요. 어떻게 집중할 거냐, 어떻게 준비할 거냐도 중요하지만 우리가 집중해야 하는 지점이 어디고, 진짜 우리 노력으로 준비할 수 있는 지점은 또 어디까지인지를 정의해야 헛수고를 하지 않을 수 있거든요. 저는 이게 중요한 과업에 임하는 가장 기본적인 자세라고 생각합니다. 

09. 글을 끝내기 전에 오늘은 재미난 토막 상식 하나를 공유하려고 합니다. 제가 자주 소개하는 어원에 관한 것인데요, 정말 많이 쓰는 영어 단어 중 하나인 'prepare'는 사실 '먼저(pre) 깎아두다(pare)'에서 시작된 단어입니다. 어떤 자세를 취하거나 마음가짐을 가지는 것의 뉘앙스와는 전혀 다르게 그저 언제든 바로 사용할 수 있게 껍질을 벗겨놓거나 화살 촉 등을 깎아 놓는 걸 의미하죠. 저는 이게 우리가 준비를 준비하는(?) 가장 현실적이고 좋은 자세라고 생각합니다.

10. 그러니 어떤 중요한 일을 앞두고 있다면 '잘해야 한다'는 생각 대신 '잘 준비해야 한다'는 목표를 한 번 스스로에게 부여해 보세요. 이 단순한 문장 하나로도 아마 여러분이 마주하고 있는 그 일 자체가 다시 규정될 수도 있을 테니까요.

잘 할 자신은 없지만, '잘 준비할' 자신은 있습니다.

5월은 정말 많은 생각을 할 수 있던 시간이었다. 

개발자 취업은 할 수 있을까.. 
아무리 시장이 안좋아도 그럼에도 취업하는 사람들은 있다고 하는데 나는 그 안에 속하는 인원이 아닌걸까.. 

그래도 이렇게 시간이 지나고 되돌아보면 내가 더 단단해질 수 있는 시간이었음이 분명하다. 

나는 사회복지사를 전공했고, 사회복지사로 근무한 경험이 있다. 
사회복지사를 그만두고 "내가 원하고, 끊임없이 노력할 수 있는 직업은 무엇일까?"에 대한 고민을 많이 했고 개발자 라는 직업을 선택하고 준비할 때는 "사회복지는 이제 나와는 상관 없는 직업이겠구나." 라는 생각을 정말 많이 했다. 

그런데 나는 사회복지사로 근무했고, 개발자를 공부했기에 두 가지 경험을 다 활용할 수 있는 시니어 플랫폼을 운영하는 회사에 입사할 수 있게되었다.

웹 개발을 공부했지만 개발자로서의 첫 시작을 앱개발로 시작하게 되었다. 
처음부터 다시 공부해야하지만 1일 1배움을 얻는것을 목표로 잡고 즐겁게 일할 수 있도록 노력할 예정이다. 

취업을 준비하는 모든 취준생들 파이팅!!! 

P.S 
이미지는 윤님이 그려준 내 시그니처 캐릭터! 개발자 취뽀 성공! 게시글에 함께 포스팅할 수 있어 다행이다!!

5월의 키워드 : 개발자 취업 성공

헤헤 축하스💙🧡 잘할거라 믿어오

데이터 분석가로 취업하기전에 대학교 3학년때 AI 대학원을 준비했었고, 인공지능 대학원에 최종 합격했었습니다. 당시 취업이 아닌 연구를 목적으로 석사 과정을 밟고 해외 박사까지 생각 중이였습니다. 어떤 직무에 잘맞는지 알기 위해서 다양한 프로젝트를 통해 분석, 기획, 개발 부분까지 모두 경험하였습니다. 서류를 지원 했을때도 데이터 분석가 직무외에도...

주니어 데이터 분석가 회고록 (2020 - 2021)

좋은 내용이 작성된 주니어 데이터 분석가 회고록이 보여 공유해봅니다!
저도 몰랐던 링커리어 사이트 사용법도 유용하네요

목차
- WHY : 데이터 분석가가 왜 되고 싶었을까?
- HOW : 데이터 분석가를 어떻게 취업 준비했을까?
(1) 실무를 경험하다 : 인턴
(2) 협업을 배우다 : 프로젝트
(3) 피드백과 조언을 받다 : 멘토링
(4) 다양한 사람들을 만나다 : 동아리
(5) 학교 밖 새로운 지식을 배우다 : 교육
- TIPS : 서류 합격률 70%까지 높인 방법은?
- 대학생때 알았다면 좋았을 것들

https://medium.com/@jeongmin-ju/%EC%A3%BC%EB%8B%88%EC%96%B4-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D%EA%B0%80-%ED%9A%8C%EA%B3%A0%EB%A1%9D-2020-2021-17b507c5896c

Medium

주니어 데이터 분석가 회고록

피처 엔지니어링 작업을 할 때 빠지기 쉬운 함정은 어떤 것들이 있을까요? 또한, 정확도와 같은 메트릭 측정 외에 배포하려는 모델을 어떻게 검증할 수 있을까요? 

이러한 주제를 '데이터 과학자 원칙'이라는 책(https://goldenrabbit.co.kr/product/dsp/)에서 다루고 있습니다. 저는 데이터 과학에 입문하려는 분들, 시니어나 멘토가 없어 힘들어하시는 주니어 분들에게 작은 도움을 주기 위해 글을 작성하였습니다. ML 모델링 시 해야 할 것 20가지와 하지 말아야 할 것 7가지에 대한 내용입니다. 

뿐만 아니라 저보다 훌륭한 여덟분의 글이 여기에 함께 실려있습니다. 데이터 과학 개론과 심화, 일하는 방식, 커리어 관리, 대한민국 업계에 대한 흥미로운 내용을 다루고 있습니다. 이 책을 추천 드립니다.

'데이터 과학자 원칙' 출간 안내

While there are many resources to help programmers write better code-such as books and static analyzers-there are few for writing better comments. While it's easy to measure the quantity of comments in a program, it's hard to measure the quality, and the 

Best practices for writing code comments

1. 코드 내용을 그대로 반복하는 (추가 정보가 없는) 주석은 적지 말라.
2. 좋은 주석은 불명확한 코드를 변명하지 않는다.
    - 주석으로 코드를 설명하지 말고 코드를 다시 써라.
3. 명확한 주석을 적을 수 없다면 코드에 문제가 있을 수 있다.
    - 코드가 어렵다고 주석으로 경고하지 말고 코드를 다시 써라.
4. 주석은 혼란을 야기하는 것이 아니라 해소해야 한다.
    - 주석을 보고 더 헷갈린다면 그 주석은 지워라.
5. 관용적이지 않은(unidiomatic) 코드는 주석으로 설명하라.
    - 불필요하거나 중복된다고 생각할 수 있는 코드, 이로 인해 다른 누군가가 "단순화"할 수도 있다고 생각되는 코드에는 주석을 달아 설명하는 것이 좋다.
6. 복사한 코드라면 원본 출처 링크를 주석에 포함하라.
    - 향후 코드를 읽을 동료가 전체 컨텍스트(어떤 문제, 해당 솔루션이 권장되는 이유 등)를 파악하는 데 도움이 될 수 있음.
7. 도움이 될만한 외부 참조 링크를 포함하라.
8. 코드를 수정할 때, 특히 버그를 수정할 때 주석을 추가하라.
9. 주석을 사용해 불완전한 구현을 표시하라.
    - 기술 부채를 측정하고 해결하는 데 도움이 됨.

https://stackoverflow.blog/2021/12/23/best-practices-for-writing-code-comments/

Stack Overflow Blog

좋은 주석을 적는 방법

프로그래밍은 음악이나 미술과 같기 때문이다. 속성을 말하는 것이 아니라 범위를 말하는 것이다.

음악을 배운다고 해 보자. 음악을 하려면 무엇을 어떻게 배워야 할까? 음악 그 자체를 먼저 배우려는 사람은 없을 것이다. 피아노를 배우든, 기타를 배우든 혹은 노래를 하든 악기를 하나 선택하고, 기본 음계와 악보 보는 법, 그리고 소리내는 법을 배운 뒤 짧은 곡을 연습하는 것이 일반적일 것이다.

프로그래밍도 마찬가지다. 프로그래밍 언어를 하나 선택하고, 기본 문법과 실행 방법을 배운 뒤 작은 프로그램을 선택하여 따라 만들어보는 것이 가장 일반적인 방법이다.

또한, 음악과 악기의 종류가 셀 수 없이 많은 것 처럼, 프로그래밍도 마찬가지로 셀 수 없이 많은 프로그래밍 언어와 종류가 있다.

음악을 하려면 기간이 얼마나 걸릴까? 알 수 없다. 악기를 배우려면 얼마나 걸릴까? 악기마다 다르겠지만 보통 기초를 배우는 데 3개월, 기초적인 곡을 들을만하게 연주하는데 6개월~1년, 취미 공연을 할 수 있을 정도라면 2~3년 이상, 전공자가 되기 위해선 최소한 4~5년 가량을 매일 연습했을 것이다.

그것도 음악의 모든 범주가 아니라 하나의 악기를 다루는데만.

프로그래밍도 비슷하다. 프로그래밍을 잘 하려면 얼마나 걸릴까? 알 수 없다. 프로그래밍 언어를 배우는 데 있어서는, 언어 하나의 기초를 배우는데 3개월, 기초적인 프로그램을 제대로 만드는데에는 6개월~1년, 취미로 원하는 것를 뭐든 만들 수 있을 정도는 2~3년, 그리고 전문적인 프로그래머로 인정 받으려면 4~5년 이상 매일 프로그래밍을 해야한다.

그리고 악기 하나를 능숙하게 다룰 수 있게 되면 다른 악기를 배우는 것이 수월해진다. 프로그래밍도 마찬가지다.

즉, 악기를 연주하는 것에 대해서는 오래 걸린다는 것을 이해하고, 의심 없이 악보를 보고 따라하며 연습을 하고, 난이도를 높여가며 다양한 곡들을 연습하고 연주하며 실력을 늘려가지만, 프로그래밍을 배우는 것은 그렇게 생각하지 않으니 어렵게 느껴지는 것이다.

물론 이유는 있다. 악기 연주와는 달리 프로그래밍은 그 과정이 거의 눈에 보이지 않고, 결과 또한 드러나는 것이 전부가 아니기 때문에 기대와 과정의 괴리가 있어서 더 어렵게 느끼는 것 같다.

음악이나 프로그래밍 뿐이 아니라 세상 누구의 일도 어렵지 않은 것이 없다. 그리고 프로그래밍이 특별히 어려운 것도 아니다. 그냥 단기간에 배우려니 어려운 것이다.

프로그래밍은 왜 어려울까?

정리하게 된 배경 TMI~ API를 사용하게 되면 많이 다루게 되는 데이터 형식 중 하나가 바로 json이다. 개발중인 서비스에서도 연계된 타 서비스의 데이터를 API로 받아오게 되는데, 대용량일 시 json 문자열을 Entity 객체로 파싱하며 성능 이슈가 있는 듯하여 현재 사용중인 라이브러리와 그 외에 대중적으로 사용되는 라이브러리의 성능 차이를 검토하게 되었다.

[Java] Json을 Java 객체로 변환하는 방법(Gson, Jackson, JSON-SIMPLE)

웹 서비스를 개발할 때, 대다수의 개발자가 마주치게 되는 것이 JSON 입니다. API의 개념이 도입되면서 클라이언트와 서버는 JSON 포멧으로 데이터를 주고받는게 일반적이며, 시스템 간 서버끼리 데이터를 주고 받을 때도 API 형식으로 데이터를 넘겨주는 경우가 있습니다.

이때, 백엔드에서는 Java Entity를 JSON 문자열로 변환하거나 JSON 문자열을 Java Entity로 편하게 변환하기 위해 라이브러리를 사용하는데, 대표적으로 Jackson, GSON, JSON-SIMPLE이 있습니다. 세 개의 라이브러리 중 어떤 라이브러리를 사용해야 할까요?

단순히 코드 짜기 편한 라이브러리를 선택한다면, 성능 상 이슈가 발생할 수 있습니다. 본인이 서비스하는 시스템의 특성에 따라 라이브러리를 선택할 것을 권장합니다. 간략하게 장단점을 정리해봤습니다. 보시고 시스템 환경에 맞는 라이브러리를 선택하시길 바랍니다.

▪️ Jacskon
  - 대용량 데이터일수록 성능 향상
  - Spring Framework 내장 (어노테이션 지원)
  - Serialize/Deserialize 커스텀 용이 (상속 지원)
  - 소스코드 작성 간단함

▪️ GSON
  - 저용량 데이터에서 성능 무난
  - 대용량 데이터일수록 성능 하락
  - Serialize/Deserialize 커스텀 용이 (상속 지원)
  - 소스코드 작성 간단함

▪️ JSON-SIMPE
  - 데이터 용량에 따른 성능 차이 미세함 (저용량/대용량 모두 다루는 환경에 적합)
  - Deserialize 커스텀 불편
  - 소스코드 작성 불편함

실제 저희 서비스 환경 조건에서 각 라이브러리 별 JSON Parser를 구현해 성능 비교를 해본 결과, Jackson이 성능이 월등하게 우세하여 기존 GSON으로 되어 있는 코드를 Jackson을 사용하도록 수정했습니다. 실제 구현 방법과 성능 비교 결과는 제 블로그에 정리해뒀으니 관심이 있으시면 참고하시길 바랍니다.

Velog

Jackson vs GSON vs JSON-SIMPLE

code-review #코드리뷰 | 안녕하세요. 이번에 테크리드로 승진(?)하게 된 5년차 개발자입니다. 작은 스타트업에 있다보니 생각보다 빠르게 테크리드 역할을 맡게 되었습니다. 이제 제가 코드리...

코드 리뷰를 받는 입장에서 해야 하는 입장이 되었는데 다른 분들은 리뷰를 어떤 식으로 하는지 궁금합니다.

요약
1. 로직을 이해하기 쉽도록 구현했는지를 위주로 코드리뷰합니다.
2. 코드 작성자는 확신이 없는 부분에 대해서 사전에 설명하는 코멘트를 남겨두면 좋습니다.
3. 코드 리뷰어는 자신의 코멘트가 필수적으로 반영되어야 하는지, 선택적으로 반영하면 좋은 것인지 명시하면 좋습니다.
4. 구글 등 다른 코드리뷰 문화도 참고하시면 좋습니다.

경험상 사람마다 코드리뷰에서 주로 보는 부분이 다르겠지만, 저는 로직을 주로 봅니다. 구현하고자 하는 것에 비해서 복잡하게 되어있지는 않은지, 맥락을 알아야지만 이해할 수 있도록 구현되어 있지는 않은지 점검하는 편이에요. 그래서 사실 코드를 읽다가 이해하기 어렵다 싶으면 그때부터 로직에 개선점이 있는지 주의 깊게 봅니다. 코드 스타일 등 린터나 포매터로 자동화할 수 있는 부분은 크게 신경 쓰지 않는 편이에요(대부분 CI에서 잡히고, 새로운 린터 규칙이 필요하면 추가하면 됩니다).

한편, 코드리뷰를 하다 보면, 리뷰가 올라오기까지의 시간과, 리뷰를 반영했을 때 그걸 확인하고 승인하는데 까지 걸리는 시간이 오래 걸리기 마련입니다. 일종의 핑퐁이지요. 이 핑퐁을 줄이기 위한 방법으로 저는 선제적 코멘트를 사용했습니다. 로직을 최대한 이해하기 쉽게 짜려고 노력했지만, 더 이상 개선할 수 없었을 때, 그렇다고 주석을 남기기도 애매할 때는 github, bitbucket의 코드 인라인 코멘트로 왜 이렇게 짰는지, 무엇을 고민하고 있는지에 대해 적어둡니다. 그러면 리뷰어가 왜 이렇게 짜셨나요? 라고 묻고, 그에 대해 답하면서 생기는 핑퐁이 줄어듭니다. 

마지막으로, 코드 작성자의 입장에서는 리뷰어의 코멘트가 필수적으로 반영되어야 하는지, 아니면 반영되면 좋은 것인지 구분이 애매할 수 있습니다. 그래서 리뷰어가 필수/선택 여부를 명확하게 표시해주는 게 좋다고 생각합니다. 

https://google.github.io/eng-practices/review/ 구글의 코드리뷰 가이드 문서와 거 문서에 링크된 다른 글을 읽어보셔도 도움이 될 거 같습니다.

코드리뷰는 어떤 식으로 해야 할까?

지금 돌이켜 생각하면 부끄러운 일이지만, 처음 테스트 코드를 마주했을 때 든 생각은 '왜 귀찮은 테스트 코드를 만들어야 하는 걸까?'였습니다. 물론 지금은 테스트 코드의 중요성을 깨달아 열렬한 팬이 되었고, 이를 제 사회 생존을 위한 필수 장치로 여기며 함께하고자 노력하고 있습니다. 요즘은 대부분의 개발 과정에서 테스트 코드 작성을 실천하며 더 나은 결과물을 만들고 있습니다.

테스트 코드는 왜 만들까? | 요즘IT

요즘 최대의 관심사는 단언컨대 "테스트 코드"입니다. 혹자는 테스트 코드를 작성하면 시간이 부족해진다는 이유로 기피하곤 합니다. 저 역시 그랬으니 그 마음을 전혀 이해 못하는 건 아닙니다. 하지만 프로그램을 만들수록 테스트의 중요성은 점점 증가했던 것 같고 특히 "테스트 코드"는 코드 품질의 향상이나 리팩토링(혹은 코드를 수정하는 행위)를 할 때 보다 안전하고 자신 있게 할 수 있게 되어 유지 보수 차원에서 꼭 필요한 존재라고 생각합니다. 조금 과장하여 개발 프로세스 중에 필수라고 생각이 들기도 합니다. 
물론, 테스트 코드가 군대에서 다치면 의무대에서 줬던 빨간약 같은 만병통치약이라는 소리는 아닙니다. 테스트 코드가 모든 버그를 방지할 수 있는 것도 아니죠. 하지만 테스트 코드가 가져다주는 장점은 분명하기 때문에 고려를 해봐도 좋다고 생각합니다. 
그렇다면 우리는 왜 테스트 코드를 작성하게 될까요? 이번 글을 통해 테스트 코드 작성에 대한 각자의 생각을 정립하는 기회가 되었으면 좋겠습니다.
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1964/

Wishket

테스트 코드는 왜 만들까?

Are you a Java programmer with 1-3 years of experience? Congratulations, you have passed the beginner level and now it's time to showcase your skills in interviews. To help you prepare for your next...

🕊️ 주니어 자바 개발자를 위한 100가지 질문 (2)

I care a lot about the tools I use. Especially when they aren't free. Some tools are too good to keep to myself. I have to share them! Here's what I've spent my money on in 2022-23 that has genuinely improved my life as a software engineer.

The 5 paid subscriptions I actually use in 2023 as a software engineer

넘쳐나는 구독 서비스 중 개발자가 자주 사용하게 되는 서비스는 무엇일까요?

1️⃣ 깃허브 코파일럿

코드를 작성하면 코파일럿이 다음에 작성할 코드를 예상하고 추천해준다. 코파일럿 사용후 생산성이 약 30% 증가했다. 

2️⃣ Kagi: 구글보다 나은 서치 엔진

Kagi에서 검색하면 구글기나 빙보다 더 정확한 검색
결과가 뜬다. 지속적으로 정확한 검색 결과는 자신이 제어하는 검색 개인화에 의해 더욱 강화된다. Kagi에게 스택 오버플로 또는 미디엄 사이트의 결과에 더 높은 가중치를 부여할 수 있고 결과를 보고 싶지 않은 사이트도 차단하도록 설정할 수 있다. 

https://kagi.com

3️⃣ 미드저니: AI 이미지 생성

백엔드 엔지니어가 포토샵으로 이미지 생성할 일도 없고 잘하지 못할 수 있다. 기술 아티클글 작성할 때 도움되는 이미지를 미드저니를 사용해서 생성한다. 

https://www.midjourney.com/

4️⃣ Scribd

인기 있는 전자책이 모여있는 온라인 라이브러리다. 출퇴근할 때나 여행 다닐 때 오디오북을 들으면 좋다. 

5️⃣ 미디엄

같은 직종에 종사하는 사람들로부터 배울 수 있는 블로깅 플렛폼. 

👉 보너스: Excalidraw

화이트보드 대신 온리인으로 도형을 그리며 설계할 때 도음되는 도구다.

https://excalidraw.com

개발자가 자주 사용하게 되는 구독 서비스 5가지

최근 한 기업의 소프트웨어 개발팀이 서버리스 아키텍처 프로젝트를 버리고 모놀리스를 도입해서 클라우드 인프라 비용을 90% 절감했다는 내용의 블로그 글을 올리며 뜨거운 논란을 불러일으켰다. 더구나 이 글은 다른 누구도 아닌 아마존 프라임 비디오의 선임 소프트웨어 개발 엔지니어 마신 콜니가 쓴 글이었다. 아마존은 클라우드 서비스 시장의 리더임은 말할 것도 없고 서버리스 컴퓨팅을 앞장서서 지지하는 대표적인 기업이다.

아마존 프라임 비디오의 '서버리스 vs. 모놀리스' 논란에서 얻는 6가지 교훈

아마존 프라임 비디오는 서버리스 아키텍처를 버리고 모놀리스를 선택했다. 그리고 클라우드 인프라 비용을 90% 절감했다.

언젠가부터 MSA, 서버리스 안하면 쿨하지 못한게 되었다. 이 흐름탓인지 부트캠프에서 몇 주간 진행하는 프로젝트에도 MSA로 서버를 구성한다. 정말 말리고 싶었지만 아무리 말해도 자기가 고생해봐야 이게 아닌걸 알지 않나.

각 팀과 회사가 가진 자원은 모두 다르다! 그러니 너무 부끄러워 마시라!

ITWorld Korea

모놀리스는 부끄러운 아키텍처인가?

Create FAST, Connect ALL - 급변하는 비즈니스 환경, 디지털 콘텐츠 관리를 위한 가장 파워풀한 도구 마케터, 기획자, 개발자, 디자이너를 위한 새로운 솔루션! Memex

미믹스 - Memex

안녕하세요. 현직 프론트엔드 개발자라서 관리자 페이지 만들때마다 귀찮아서 Strapi같은 외국CMS 써보다가 TF팀을 꾸려서 한국판 CMS 만들어보았습니다.

https://memexdata.io/

어쩌다가 만들었는지 자세한 내용은 "우리가 미믹스를 만든 이유" (https://memexdata.io/blog/d7c48d9122db4441800e21a3b106005a) 글을 봐주시면 감사하겠습니다.

백엔드와 서버 없이 관리자 만들고 API연동할 수 있는 기능이 있어서 저같은 프론트 / 앱개발자에게 도움이 될것 같습니다.

무료로 쓰실 수 있고 기존에 파이어베이스나 워드프레스 말고 가볍게 개발해보실분은 써보시면 좋을것 같습니다. 무료이니 만큼 개발자분들, 특히 서버하기 귀찮거나 버거운 프론트엔드 개발자분들에게 조금이나마 도움이 되면 좋겠습니다.

아래 스펙갖고 개발했습니다.
- React (18) + Redux
- Spring Boot + MariaDB + MongoDB + Redis
- UI: AntDesign / Tailwindcss
- 인프라: AWS + Vercel

궁금하신점은 댓글이나 채널톡에 문의 남겨주세요.

관리자 페이지 만들지 마세요. 프론트만 개발해보세요.

10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법에 대해 알고 계신 분들은 안보셔도 괜찮아요.

🚀 오길비 부회장. 10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법

✅ 3,000,000회 이상의 조회수를 기록한 TED의 인기 영상

- 오길비 그룹의 부회장이자 마케팅 전문가인 로리 서덜랜드(Rory Sutherland)는 18분이라는 짧은 시간 안에 제가 가지고 있던 일에 대한 관점을 완전히 바꿔버렸어요. 개인적으로 너무 감명 깊어서 군대에서 20번 넘게 돌려봤던 기억이 있네요. 업로드된 지 10년이 넘은 TED 영상이지만 구독자분들께 꼭 소개해 드리고 싶어서 이번 콘텐츠로 선정하게 되었어요. 시간이 되시는 분들은 원본 영상도 함께 보시는 걸 추천드립니다!

✅ 원본 글 정리 (프로덕트랩의 주관적인 해석 포함)

[멋진 철학자. A Fucking Philosopher.]

- 여기 있는 것은 전자 담배입니다. 1~2년 전에 발명된 이래로 저에게 말할 수 없는 행복을 안겨주었죠. 그 이유는 다음과 같습니다. 영국에서 공공장소에서의 흡연이 금지된 이후로 저는 더 이상 파티를 즐길 수 없었습니다. 파티에서 와인 잔을 들고 사람들과 이야기를 나누다 보면 때로는 혼자 조용히 서서 생각에 잠기고 싶을 때가 있습니다. 하지만 담배도 없이 혼자 창밖을 바라보고 있으면 반사회적이고 친구도 없는 멍청이처럼 보이기 마련입니다. 담배와 함께라면 당신은 멋진 철학자처럼 보일 수 있습니다.

[그리스에 대출을 해준 멍청한 은행들에 대한 구제 금융]

- 사물을 재정의하는 것의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 똑같은 일이라고 해도 그 일을 어떻게 바라보는가에 따라 기분이 좋아질 수도 나빠질 수도 있습니다. 고전적인 경제학의 문제 중 하나는 지나치게 현실에 집착한다는 점입니다. 하지만 실제로는 현실만큼 그 현실을 어떻게 바라보는지가 중요합니다. 같은 일을 두고 '그리스에 대한 구제 금융'이라고 말할 수도 있고, '그리스에 대출을 해준 멍청한 은행들에 대한 구제 금융'이라고 할 수도 있습니다. 사실 이 둘은 실제로는 같은 이야기입니다. 

[심리적인 접근보다 공학적인 접근이 우선시 되었던 이유]

- 인식은 우리의 생각과 행동에 엄청난 영향을 미친다고 생각합니다. 하지만 2002년 노벨 경제학상을 수상한 심리학자, 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman) 이전에는 이를 설명할 수 있는 훌륭한 방법이 없었습니다. 하지만 기술 공학 분야는 그렇지 않았습니다. 자신들의 논리를 설명할 수 있는 훌륭한 방법들이 다수 존재했습니다. 이로 인해 우리는 심리적인 해결책보다는 공학적인 해결책에 집중하게 되었습니다.

[심리적인 접근의 효용성]

- 심리적인 해결책이 얼마나 효과적인지 말씀드리겠습니다. 혹시 파리와 런던 간의 이동 시간을 약 40분 단축하기 위해 무려 600만 파운드를 투자한 유로스타를 아시나요? 투자한 돈의 0.01%를 열차에 Wi-Fi를 설치하기 위해 사용했다면 기차에 탑승한 승객들의 즐거움을 훨씬 더 향상시킬 수 있었을 것입니다. 만약 투자한 돈의 10%를 세계 최고의 남녀 슈퍼모델들을 고용해 탑승한 모든 승객들에게 고급 와인을 무료로 나눠줬다면 어땠을까요? 여전히 500만 파운드가 넘는 돈이 남아있었을 것이고, 사람들은 오히려 이동 시간을 늘려달라고 요청했을 것입니다.

[창의적이고 감성적인 아이디어 VS 이성적이고 수치화된 아이디어]

- 저는 창의적이고 감성적인 아이디어를 대하는 방식과 이성적이고 수치화된 아이디어를 대하는 방식 간에 불균형과 비대칭이 존재한다고 생각합니다. 창의적인 아이디어는 이성적인 사람들의 검토를 거쳐 승인됩니다. 그것이 틀리다고 생각하지는 않습니다. 하지만 그 반대의 경우, 이성적이고 수치화된 아이디어는 그 자체로 승인됩니다. "숫자는 모두 맞는 것 같지만, 이 아이디어를 발표하기 전에 크리에이티브 한 사람들에게 보여줘서 더 나은 것을 생각해낼 수 있는지 알아볼게요."라고 말하지 않습니다.

[의사 결정을 할 때 고려해야 하는 3가지 요소]

- 저는 의사 결정을 할 때, 기술 / 경제 / 심리적인 요소가 모두 고려되어야 한다고 생각합니다. 어느 한 가지를 우선시하는 것이 아니라 이 세 가지를 모두 동등하게 고려하여, 가능한 그 중간 지점에 있는 해결책을 찾아야 합니다. 

[심리적 통찰력을 기반으로 검색창에 집중한 구글]

- 실제로 훌륭한 비즈니스를 보면 거의 항상 3가지 요소를 모두 고려한 것을 볼 수 있습니다. 구글은 기술적으로도 훌륭하지만, 한 가지 일만 잘하는 기업이 그 일과 다른 일을 동시에 하는 기업보다 그 일을 더 잘한다고 믿는다는 훌륭한 심리적 통찰력을 기반으로 만들어졌습니다. 이는 "목표 희석"이라는 심리적 현상입니다. 구글은 다른 포털 사이트들과 다르게 검색창에만 집중하는 방식으로 사람들의 이러한 심리를 훌륭하게 이용했습니다.

[음식을 요리하는 것과 바닥을 청소하는 것]

- 오스트리아의 경제학자인 폰 미제스는 경제학은 심리학의 하위 집합에 불과하다고 이야기했습니다. 그는 경제학을 "희소성이 있다는 조건 안에서 인간의 심리를 연구하는 학문"이라고 표현했습니다. 폰 미제스는 인간의 심리에 따른 인지의 가치를 다른 종류의 가치와 절대적으로 동등한 것으로 취급해야 한다는 사실을 가장 잘 설명한 경제학자였습니다. 폰 미제스는 식당에서 음식을 요리함으로써 창출하는 가치와 바닥을 청소 함으로써 창출하는 가치가 동일한 가치라고 말합니다. 결국 두 가치 가치 모두 우리가 음식을 즐길 수 있도록 만드는 것이기 때문입니다.

[인식이 모든 것이다]

유명 브랜드의 진통제는 유명하지 않은 브랜드의 진통제보다 더 효과적입니다. 성분이 같더라도 실제로 더 많은 통증을 감소시킵니다. 인식은 그 자체만으로도 정말 실질적인 효과가 있습니다. 

✅ 팀원들과 이런 이야기를 나눴어요.

- 제품 팀에게 데이터의 중요성을 말하는 글들은 너무 쉽게 찾아볼 수 있어요. 하지만 인간의 심리를 활용한 크리에이티브 한 아이디어의 중요성에 대해 말하는 글들은 찾아보기가 어렵죠. 팀원분들과 함께 잠시 데이터는 내려놓고 기존에 고민하고 있던 문제들에 대해 완전히 새로운 방식으로 접근해 보는 시간을 가졌어요. 창의적인 접근 방법이 필요하다면 회의 전에 팀원 분들과 이렇게 한번 말해보세요. '인식이 모든 것이다'

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원본 글 : https://maily.so/productlab/posts/3a7d4267

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대한민국 해병대 예비역 중사

조규진

현재 전역을 준비하고 있으며 전역후 무슨 일을 할수있을지 무슨 일이 있는지 확인하고 싶어 들어왔습니다

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