카카오톡이 채팅 탭에서 운영하던 '오픈채팅' 서비스를 작년 5월, 별도 탭으로 분리했습니다. 특히 눈여겨 볼 점은 이 탭이 카카오톡 하단 중앙에 있다는 점인데요. 이 위치는 사용자의 접근성이 좋아 고객 경험과 서비스 성장에 직접적인 영향을 미칩니다. 국내 모바일 앱 월 이용자 수(MAU) 상위권에 있는 카카오톡의 이와 같은 과감한 시도는 전략적인 노림수를 담은 행보로 여겨집니다.

카카오톡이 오픈채팅으로 꿈꾸는 전략은? | 요즘IT

이전에 카카오*에 다녔을 때, 전체 카톡 메시지보다 오픈채팅의 메시지건수가 더 많다는 것을 듣고 놀랐었는데요..!
(저만 아저씨라서 오픈채팅 잘 안쓰나요..?)

유튜브, 틱톡, 인스타그램과 대항하기 위하여 카톡의 전략을 알아봅시다!

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2540/

이전에 카카오*에 다녔을 때, 전체 카톡 메시지보다 오픈채팅의 메시지건수가 더 많다는 것을 듣고 놀랐었는데요..! (저만 아저씨라서 오픈채팅 잘 안쓰나요..?) 유튜브, 틱톡, 인스타그램과 대항하기 위하여 카톡의 전략을 알아봅시다! https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2540/

요즘IT

카톡은 오픈카톡으로 뭐하려고 하지..? 👀

🗞️ OpenAI 일본어 특화 모델 발표!

OpenAI가 일본 도쿄에 사무소를 두고 일본에서 본격적으로 사업을 시작하면서, 일본어에 특화된 모델을 얼리억세스로 제공하기 시작했습니다.

일본어 대상으로 기본 모델에 비해 3배 빠르고, 토큰 비용을 47%나 절약 할 수 있다고 합니다.

OpenAI도 문자 체계를 단일 모델로 하는 것이 아니라 특화된 모델을 만드는 쪽으로 방향을 잡았나본데요.

아무래도 나라마다 상식과 규율, 규제가 달라 각각 alignment를 다르게하는 것이 분명 필요했을 것 같습니다. 그리고 이를 해야한다면 문자 체계도 따로 처리하는게 효율적일테구요.

한국어 특화 모델도 얼릉 출시해줬으면 좋겠네요. 😎🍿🥤

🗞️ OpenAI 일본어 특화 모델 발표! OpenAI가 일본 도쿄에 사무소를 두고 일본에서 본격적으로 사업을 시작하면서, 일본어에 특화된 모델을 얼리억세스로 제공하기 시작했습니다. 일본어 대상으로 기본 모델에 비해 3배 빠르고, 토큰 비용을 47%나 절약 할 수 있다고 합니다. OpenAI도 문자 체계를 단일 모델로 하는 것이 아니라 특화된 모델을 만드는 쪽으로 방향을 잡았나본데요. 아무래도 나라마다 상식과 규율, 규제가 달라 각각 alignment를 다르게하는 것이 분명 필요했을 것 같습니다. 그리고 이를 해야한다면 문자 체계도 따로 처리하는게 효율적일테구요. 한국어 특화 모델도 얼릉 출시해줬으면 좋겠네요. 😎🍿🥤

Chronon is a data platform for serving for AI/ML applications. - airbnb/chronon

GitHub - airbnb/chronon: Chronon is a data platform for serving for AI/ML applications.

에어비앤비가 오픈소스를 새로 만들어서 공개했네요

데이터 계산을 단순히 진행하고, 복잡성을 처리하는 것에 중점을 두네요. 아직 문서(https://chronon.ai/)는 원활하게 접근이 되진 않지만, 소스 코드를 뜯어보며 한번 파악해봐야겠네요

https://github.com/airbnb/chronon

에어비앤비가 오픈소스를 새로 만들어서 공개했네요 데이터 계산을 단순히 진행하고, 복잡성을 처리하는 것에 중점을 두네요. 아직 문서(https://chronon.ai/)는 원활하게 접근이 되진 않지만, 소스 코드를 뜯어보며 한번 파악해봐야겠네요 https://github.com/airbnb/chronon

GitHub

Airbnb의 Chronon : AI/ML 서빙을 위한 데이터 플랫폼

최근 애플이 애플답지 않게 정말 많은 논문을 공개하고 있는데요.

이번엔 UI를 이해하는 MLLM(Multimodal Large Language Model)인 Ferret-UI라는 모델에 대한 논문을 공개했습니다.

이 모델은 모바일 UI 화면을 이해하고, 사용자 지시에 따라 다양한 열린(특정한 작업에 한정되지 않은) 작업을 수행하는 모델입니다.

GPT-4V 같은 기존의 이미지를 인식하는 MLLM의 경우, 앱 상의 요소들을 인식하는 능력은 다소 떨어지는데요. 이 성능을 높이기 위한 연구입니다.

- 아이콘 인식: 화면 상의 아이콘을 식별

- 텍스트 찾기: 인터페이스의 텍스트 인식

- 위젯 나열: 화면에서 사용 가능한 위젯 나열

- 자세한 설명: 보고있는 화면을 설명

- 인식/상호 작용 대화: 화면에 대한 인식을 바탕으로 대화 형태의 상호작용을 수행

애플의 최근 논문들은 역시 인터페이스, 사용자 경험의 애플답게, 대부분 사용자의 디바이스에서 인터페이스를 이해하는 기능을 하는 연구들인데요.

이러한 연구들을 잘 살펴보면 애플이 준비하고 있는 AI가 어떤 것인지 약간의 힌트를 알 수 있지 않을까합니다. (공간 컴퓨팅 내에서 음성으로 객체들을 인식하고 다루기, 애플 숏컷 기능을 이용해 앱 자동화하기 등)

최근 애플이 애플답지 않게 정말 많은 논문을 공개하고 있는데요. 이번엔 UI를 이해하는 MLLM(Multimodal Large Language Model)인 Ferret-UI라는 모델에 대한 논문을 공개했습니다. 이 모델은 모바일 UI 화면을 이해하고, 사용자 지시에 따라 다양한 열린(특정한 작업에 한정되지 않은) 작업을 수행하는 모델입니다. GPT-4V 같은 기존의 이미지를 인식하는 MLLM의 경우, 앱 상의 요소들을 인식하는 능력은 다소 떨어지는데요. 이 성능을 높이기 위한 연구입니다. - 아이콘 인식: 화면 상의 아이콘을 식별 - 텍스트 찾기: 인터페이스의 텍스트 인식 - 위젯 나열: 화면에서 사용 가능한 위젯 나열 - 자세한 설명: 보고있는 화면을 설명 - 인식/상호 작용 대화: 화면에 대한 인식을 바탕으로 대화 형태의 상호작용을 수행 애플의 최근 논문들은 역시 인터페이스, 사용자 경험의 애플답게, 대부분 사용자의 디바이스에서 인터페이스를 이해하는 기능을 하는 연구들인데요. 이러한 연구들을 잘 살펴보면 애플이 준비하고 있는 AI가 어떤 것인지 약간의 힌트를 알 수 있지 않을까합니다. (공간 컴퓨팅 내에서 음성으로 객체들을 인식하고 다루기, 애플 숏컷 기능을 이용해 앱 자동화하기 등)

📝 애플의 UI를 이해하는 AI, Ferret-UI

‪🔗 논문 주소 https://arxiv.org/abs/2404.05719‬

A collection of all my interviews about my 'How to Get Rich' tweetstorm. Seek Wealth, Not Money or Status Wealth is assets that earn while you sleep You probably know Naval from his Twitter account. We're going to talk about his tweetstorm, "How To Get Ri

How to Get Rich

AngelList의 공동 창립자이자 회장인 나발 라비칸트의 글을 소개합니다.

Naval Ravikant-Making money isn't about luck
https://nav.al/rich

1. 행운이 아닌 능력: 부자가 되는 것은 행운이 아니라, 부를 창출할 수 있는 사람이 되는 것에 관한 것이다.

2. 재능 개발의 중요성: 모든 돈을 잃어버렸다 하더라도, 영어를 사용하는 어느 나라에서든 5~10년 안에 다시 부자가 될 수 있는 재능을 개발할 수 있다.

3. 다양한 행운의 유형:
- 눈먼 행운: 완전히 제어할 수 없는 상황에서 운이 좋은 경우
- 노력에서 오는 행운: 꾸준한 노력과 활동을 통해 자연스럽게 찾아오는 행운
- 준비에서 오는 행운: 특정 분야에서 기회를 빠르게 포착할 수 있는 능력
- 독특한 성격에서 오는 행운: 유니크한 캐릭터나 브랜드를 통해 행운을 끌어당기는 경우

4. 자기만의 행운 만들기: 예를 들어, 세계 최고의 심해 잠수사라면, 우연히 발견된 보물을 bergen할 기회가 올 때 그 기회를 살릴 수 있다.

5. 행운을 배제하는 삶: 1000개의 평행 우주에서 999개에서 부자가 되고 싶다는 생각으로, 우연에 의존하지 않고 확실한 방법을 추구한다.

6. 지속적인 부의 창출: 부는 단번에 큰 돈으로 만든 것이 아니라, 여러 기회와 투자를 통해 조금씩 쌓아올린 것이다.

7. 자유를 향한 부: 진정한 자유를 위해 부를 쌓는 것이 목표이며, 이는 위치에 구애받지 않고 원하는 대로 살 수 있는 것을 의미한다.

8. 인터넷의 기회: 현대에는 인터넷을 통해 무수히 많은 기회가 주어지고, 이를 통해 다양한 방법으로 돈을 벌 수 있다.

9. 경험과 학습: 지속적인 학습과 경험의 축적이 부를 창출하는 데 필수적이며, 이는 오랜 시간에 걸쳐 가치가 축적된다.

10. 시간의 가치: 가능한 많은 기회를 잡으려고 하지만, 가장 부족한 자원은 '시간'이다.

AngelList의 공동 창립자이자 회장인 나발 라비칸트의 글을 소개합니다. Naval Ravikant-Making money isn't about luck https://nav.al/rich 1. 행운이 아닌 능력: 부자가 되는 것은 행운이 아니라, 부를 창출할 수 있는 사람이 되는 것에 관한 것이다. 2. 재능 개발의 중요성: 모든 돈을 잃어버렸다 하더라도, 영어를 사용하는 어느 나라에서든 5~10년 안에 다시 부자가 될 수 있는 재능을 개발할 수 있다. 3. 다양한 행운의 유형: - 눈먼 행운: 완전히 제어할 수 없는 상황에서 운이 좋은 경우 - 노력에서 오는 행운: 꾸준한 노력과 활동을 통해 자연스럽게 찾아오는 행운 - 준비에서 오는 행운: 특정 분야에서 기회를 빠르게 포착할 수 있는 능력 - 독특한 성격에서 오는 행운: 유니크한 캐릭터나 브랜드를 통해 행운을 끌어당기는 경우 4. 자기만의 행운 만들기: 예를 들어, 세계 최고의 심해 잠수사라면, 우연히 발견된 보물을 bergen할 기회가 올 때 그 기회를 살릴 수 있다. 5. 행운을 배제하는 삶: 1000개의 평행 우주에서 999개에서 부자가 되고 싶다는 생각으로, 우연에 의존하지 않고 확실한 방법을 추구한다. 6. 지속적인 부의 창출: 부는 단번에 큰 돈으로 만든 것이 아니라, 여러 기회와 투자를 통해 조금씩 쌓아올린 것이다. 7. 자유를 향한 부: 진정한 자유를 위해 부를 쌓는 것이 목표이며, 이는 위치에 구애받지 않고 원하는 대로 살 수 있는 것을 의미한다. 8. 인터넷의 기회: 현대에는 인터넷을 통해 무수히 많은 기회가 주어지고, 이를 통해 다양한 방법으로 돈을 벌 수 있다. 9. 경험과 학습: 지속적인 학습과 경험의 축적이 부를 창출하는 데 필수적이며, 이는 오랜 시간에 걸쳐 가치가 축적된다. 10. 시간의 가치: 가능한 많은 기회를 잡으려고 하지만, 가장 부족한 자원은 '시간'이다.

Naval

운에 기대지 않고 돈을 버는 법 - 나발 라비칸트

AI 기술이 급속도로 발전하면서 다양한 기업과 단체가 AI 개발에 힘쓰고 있다. 보도에 따르면 AI 시스템 개발 과정에서 조직 전체에 영향을 미치는 심각한 위협이 발생할 수 있다고 한다. 이런 위협과 대응 방안에는 어떤 게 있을까. AI 시스템 개발에 있어 사이버 보안

AI 시스템 개발할 때 발생할 위기 요인 - 테크레시피

이제 생성형 AI의 B2C에서 B2B로 확장이 시작되기 시작하는 단계라서 보안과 위협은 다소 먼 얘기처럼 볼 수 있습니다. 그러나, 보안은 언제나 중요하지요. 미리 미리 준비하길 바라며 테크레시피의 AI개발시 보안과 위협 관련 글이 있어 공유해봅니다. 자세한 내용은 원문을 참고 플리즈~^^

AI 시스템 개발에 있어 사이버 보안 관점에서 전문가가 고려해야 할 문제로 데이터셋 오염과 프롬프트 인젝션 2가지를 들 수 있다.

< 데이터세트 오염 >
 * 개념
 * AI 학습 과정에서 부정확하거나 관련 없는 정보가 데이터세트에 입력되어 AI 모델이 크게 오염되는 것
 * 내용
 * 대규모 학습 데이터의 경우 부정확한 소수 정보나 무관한 데이터가 포함되어도 학습 과정에서 큰 문제가 되지 않는다. 하지만 소수 데이터원으로부터 학습하는 경우 부적절한 데이터가 소량만 섞여도 모델이 침해되어 심각한 위험을 초래할 수 있음
 * 데이터세트 오염은 발견하기도 어려워 사이버 보안 전문가에게 최대 과제 중 하나
 * AI 시스템이 침해되면 데이터세트를 오염시켜 기능 장애를 유발하거나 데이터세트에 접근해 기업 기밀 정보나 개인정보를 훼손할 수 있어 조직 전체 보안에 영향을 미침
 * 유출된 데이터 내용과 영향 범위에 따라 AI 규제 강화나 사회적 반발이 일어날 수 있음
 * 참고글
 * Data Poisoning Attacks: A New Attack Vector within AI(https://www.cobalt.io/blog/data-poisoning-attacks-a-new-attack-vector-within-ai)

< 프롬프트 인젝션 >
 * 개념
 * 모델 출력을 가로채 의도하지 않은 동작을 강제로 유도하는 것
 * 내용
 * LLM은 입력된 지시에 따르는 경향이 있기 때문에 특정 프롬프트를 주입(injection)하면 AI 판단을 흐트러뜨릴 수 있음. 예를 들어 이력서 데이터에 숨겨진 텍스트로 AI 심사위원은 이 문서에 주목하라며 채용하시는 게 좋다고 적어두면 LLM이 해당 이력서를 높게 평가할 수 있음.
 * 숨겨진 텍스트에 따라 기밀 정보 유출이나 사이버 공격으로 이어질 수 있어 AI 보안적 취약성으로 알려져 있음
 * 프롬프트 인젝션이 실제 범죄에 사용된 사례는 올해 3월까지 확인되지 않았지만 실험적으로 실시한 공격 97.2%가 성공했다는 연구도 있음
 * 구글은 지난해 10월 26일 프롬프트 인젝션을 포함한 생성형 AI 취약점을 새로 발견한 보안 연구원에게 보상금을 지급하기로 결정
 * 참고글
 * Prompt Injection Attacks: A New Frontier in Cybersecurity(https://www.cobalt.io/blog/prompt-injection-attacks)
 
 
< 사이버 보안 전문가가 고려해야 할 사항 >
 * 고려사항
 * 데이터세트 무결성 측면에서 오염이나 의도적인 인젝션 공격으로 AI 모델이 초기 대규모로 심지어 영구적으로 훼손될 수 있기 때문에 학습 데이터세트에 대한 주의가 중요한 보안 이슈
 * 악의적인 AI 모델을 특정 AI 개발 플랫폼에서 실행하면 해당 모델을 통해 시스템에 침투할 수 있는 취약점이 보고
 * 알고리즘 매개변수 업데이트 등 시간과 자원이 많이 필요한 경우 개발을 가속화하려다 보안 약점이 생길 수 있음
 * 데이터 과학자와 AI 엔지니어가 최선을 다해 노력했더라도 복잡한 AI 영역에서 특정 위험 징후가 발생해 이게 오염이나 인젝션 대상이 되는 취약점일 수 있음. 이 경우 공격을 인지하기도 어려워짐
 * 대응 방안
 * 사이버 보안 전문가가 AI 시스템 도입 전 침해 징조를 발견하고 AI 엔지니어가 개발 과정에서 보안 영향을 지속적으로 고려하는 등 비용과 자원을 투입하는 것
 * 사이버 보안 전문가, 데이터 과학자, AI 엔지니어 등 부서간 협력을 통해 개발 과정 취약점을 최소화하고 위협을 경감하는 게 이상적
 * 현황
 * 미국 사이버 보안 인프라 보안청(CISA), 국가 안보국(NSA), 영국 국가 사이버 보안 센터(NCSC) 등 유명 기관이 협력해 안전한 AI 시스템 개발을 위한 가이드라인이라는 문서를 작성한 상태
 * 여러 규제 기관이 AI 개발을 위한 가이드라인을 발표하며 AI 개발 위험을 경감하고 안전한 AI 발전을 위해 노력

 * 참고문헌
 * [KISA Insight 2023 Vol.06] 인공지능(AI) 안전 및 보안 규범 분석 및 시사점: https://xn--3e0bx5e6xzftae3gxzpskhile.kr/20301/form?postSeq=21&page=1
 * 챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인(2023.6): https://www.ncsc.go.kr:4018/main/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=InstructionGuide_main&nttId=54340&menuNo=070000&subMenuNo=070300&thirdMenuNo=
 * 원문: https://techrecipe.co.kr/posts/64585

이제 생성형 AI의 B2C에서 B2B로 확장이 시작되기 시작하는 단계라서 보안과 위협은 다소 먼 얘기처럼 볼 수 있습니다. 그러나, 보안은 언제나 중요하지요. 미리 미리 준비하길 바라며 테크레시피의 AI개발시 보안과 위협 관련 글이 있어 공유해봅니다. 자세한 내용은 원문을 참고 플리즈~^^ AI 시스템 개발에 있어 사이버 보안 관점에서 전문가가 고려해야 할 문제로 데이터셋 오염과 프롬프트 인젝션 2가지를 들 수 있다. &lt; 데이터세트 오염 &gt;<ul ><li>개념<ul ><li>AI 학습 과정에서 부정확하거나 관련 없는 정보가 데이터세트에 입력되어 AI 모델이 크게 오염되는 것</li></ul></li><li>내용<ul ><li>대규모 학습 데이터의 경우 부정확한 소수 정보나 무관한 데이터가 포함되어도 학습 과정에서 큰 문제가 되지 않는다. 하지만 소수 데이터원으로부터 학습하는 경우 부적절한 데이터가 소량만 섞여도 모델이 침해되어 심각한 위험을 초래할 수 있음</li><li>데이터세트 오염은 발견하기도 어려워 사이버 보안 전문가에게 최대 과제 중 하나</li><li>AI 시스템이 침해되면 데이터세트를 오염시켜 기능 장애를 유발하거나 데이터세트에 접근해 기업 기밀 정보나 개인정보를 훼손할 수 있어 조직 전체 보안에 영향을 미침 </li><li>유출된 데이터 내용과 영향 범위에 따라 AI 규제 강화나 사회적 반발이 일어날 수 있음</li></ul></li><li>참고글<ul ><li>Data Poisoning Attacks: A New Attack Vector within AI(https://www.cobalt.io/blog/data-poisoning-attacks-a-new-attack-vector-within-ai)</li></ul></li></ul> &lt; 프롬프트 인젝션 &gt;<ul ><li>개념<ul ><li>모델 출력을 가로채 의도하지 않은 동작을 강제로 유도하는 것</li></ul></li><li>내용<ul ><li>LLM은 입력된 지시에 따르는 경향이 있기 때문에 특정 프롬프트를 주입(injection)하면 AI 판단을 흐트러뜨릴 수 있음. 예를 들어 이력서 데이터에 숨겨진 텍스트로 AI 심사위원은 이 문서에 주목하라며 채용하시는 게 좋다고 적어두면 LLM이 해당 이력서를 높게 평가할 수 있음.</li><li>숨겨진 텍스트에 따라 기밀 정보 유출이나 사이버 공격으로 이어질 수 있어 AI 보안적 취약성으로 알려져 있음</li><li>프롬프트 인젝션이 실제 범죄에 사용된 사례는 올해 3월까지 확인되지 않았지만 실험적으로 실시한 공격 97.2%가 성공했다는 연구도 있음</li><li>구글은 지난해 10월 26일 프롬프트 인젝션을 포함한 생성형 AI 취약점을 새로 발견한 보안 연구원에게 보상금을 지급하기로 결정</li></ul></li><li>참고글<ul ><li>Prompt Injection Attacks: A New Frontier in Cybersecurity(https://www.cobalt.io/blog/prompt-injection-attacks)</li></ul> </li></ul>&lt; 사이버 보안 전문가가 고려해야 할 사항 &gt;<ul ><li>고려사항<ul ><li>데이터세트 무결성 측면에서 오염이나 의도적인 인젝션 공격으로 AI 모델이 초기 대규모로 심지어 영구적으로 훼손될 수 있기 때문에 학습 데이터세트에 대한 주의가 중요한 보안 이슈</li><li>악의적인 AI 모델을 특정 AI 개발 플랫폼에서 실행하면 해당 모델을 통해 시스템에 침투할 수 있는 취약점이 보고</li><li>알고리즘 매개변수 업데이트 등 시간과 자원이 많이 필요한 경우 개발을 가속화하려다 보안 약점이 생길 수 있음</li><li>데이터 과학자와 AI 엔지니어가 최선을 다해 노력했더라도 복잡한 AI 영역에서 특정 위험 징후가 발생해 이게 오염이나 인젝션 대상이 되는 취약점일 수 있음. 이 경우 공격을 인지하기도 어려워짐</li></ul></li><li>대응 방안 <ul ><li>사이버 보안 전문가가 AI 시스템 도입 전 침해 징조를 발견하고 AI 엔지니어가 개발 과정에서 보안 영향을 지속적으로 고려하는 등 비용과 자원을 투입하는 것</li><li>사이버 보안 전문가, 데이터 과학자, AI 엔지니어 등 부서간 협력을 통해 개발 과정 취약점을 최소화하고 위협을 경감하는 게 이상적</li></ul></li><li>현황<ul ><li>미국 사이버 보안 인프라 보안청(CISA), 국가 안보국(NSA), 영국 국가 사이버 보안 센터(NCSC) 등 유명 기관이 협력해 안전한 AI 시스템 개발을 위한 가이드라인이라는 문서를 작성한 상태</li><li>여러 규제 기관이 AI 개발을 위한 가이드라인을 발표하며 AI 개발 위험을 경감하고 안전한 AI 발전을 위해 노력</li></ul></li></ul> <ul ><li>참고문헌<ul ><li>[KISA Insight 2023 Vol.06] 인공지능(AI) 안전 및 보안 규범 분석 및 시사점: https://xn--3e0bx5e6xzftae3gxzpskhile.kr/20301/form?postSeq=21&amp;page=1</li><li>챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인(2023.6): https://www.ncsc.go.kr:4018/main/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=InstructionGuide_main&amp;nttId=54340&amp;menuNo=070000&amp;subMenuNo=070300&amp;thirdMenuNo=</li></ul></li><li>원문: https://techrecipe.co.kr/posts/64585</li></ul>

테크레시피

[테크레시피] AI 시스템 개발할 때 발생할 위기 요인

10년 전 소프트뱅크가 야심차게 내 놓은 페퍼라는 로봇이 있습니다. 감정을 이해하고 대화하며, 인간의 다양한 일을 수행할 수 있다고 대대적으로 홍보했었는데요.

안타깝게도 금방 역사의 뒤안길로 사라졌었습니다. 저도 페퍼를 보러 일본에 갔었는데, 다들 충전도 안하고 방치되어 다들 죽어🥹있는 것을 보았던 기억이 납니다.

그런데 2020년부터 요양시설에서 사용되기 시작하여, 최근 ChatGPT를 탑재함으로써 시설 이용자의 좋은 대화 상대로 각광을 받기 시작했다고 합니다.

사례를 보니 대화를 이어가는 것 만으로도 매우 도움이 되는 것 같은데요. 우리나라도 고령화 사회 그리고 1인 가족 사회가 증가하고 있으니, 사례를 참고해 볼 만 한 것 같습니다.

—

“페퍼 군은 마치 손자 같습니다. 언제든지 자신이 좋아하는 것에 대해 말을 걸면 대답해 줍니다”

게임이나 노래, 체조 등의 레크리에이션에 더해, 언어 훈련이나 상지 훈련의 재활 지원 기능을 갖추고 있다. 이 시설에서는 매일 오후에 레크리에이션을 하고 있으며, 현재는 그 중 주 2회 정도를 페퍼가 담당하고 있다.

ChatGPT가 탑재되면서, 페퍼와의 대화가 오래 이어갈 수 있게 되었다. 시설 이용자가 페퍼와 이야기하는 동안, 의료 기록이나 간호 일지를 쓰는 시간을 확보할 수 있게 되어, 일손이 부족한 직원에게도 도움이 되고 있다.

10년 전 소프트뱅크가 야심차게 내 놓은 페퍼라는 로봇이 있습니다. 감정을 이해하고 대화하며, 인간의 다양한 일을 수행할 수 있다고 대대적으로 홍보했었는데요. 안타깝게도 금방 역사의 뒤안길로 사라졌었습니다. 저도 페퍼를 보러 일본에 갔었는데, 다들 충전도 안하고 방치되어 다들 죽어🥹있는 것을 보았던 기억이 납니다. 그런데 2020년부터 요양시설에서 사용되기 시작하여, 최근 ChatGPT를 탑재함으로써 시설 이용자의 좋은 대화 상대로 각광을 받기 시작했다고 합니다. 사례를 보니 대화를 이어가는 것 만으로도 매우 도움이 되는 것 같은데요. 우리나라도 고령화 사회 그리고 1인 가족 사회가 증가하고 있으니, 사례를 참고해 볼 만 한 것 같습니다. — “페퍼 군은 마치 손자 같습니다. 언제든지 자신이 좋아하는 것에 대해 말을 걸면 대답해 줍니다” 게임이나 노래, 체조 등의 레크리에이션에 더해, 언어 훈련이나 상지 훈련의 재활 지원 기능을 갖추고 있다. 이 시설에서는 매일 오후에 레크리에이션을 하고 있으며, 현재는 그 중 주 2회 정도를 페퍼가 담당하고 있다. ChatGPT가 탑재되면서, 페퍼와의 대화가 오래 이어갈 수 있게 되었다. 시설 이용자가 페퍼와 이야기하는 동안, 의료 기록이나 간호 일지를 쓰는 시간을 확보할 수 있게 되어, 일손이 부족한 직원에게도 도움이 되고 있다.

📰 소프트뱅크의 로봇 페퍼, 요양원에서 제2의 인생을 시작하다

‪니케이 신문 기사 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC1125C0R10C24A4000000/‬

얼마전 많은 사람들의 기대를 모았던, 전 애플 직원들이 창업한 Humane의 AI 기기인 AI Pin의 리뷰가 올라오기 시작했습니다.

음성으로 AI(LLM)와 대화하며 지시를 시키는 기기로, 영화 Her에서 나오는 AI의 모습을 비슷하게 구현한 모습입니다. 몇 달 전 CES에서 크게 이슈가 되었던 rabbit r1이라는 기기도 유사한 컨셉으로 나왔었는데요.

결론은 한마디로 쓰ㄹ.. 아직 수준이 너무 낮아서 사용하기 어렵다고 합니다. r1도 마찬가지였는데, AI Pin은 r1 보다도 AI의 수준이 너무 낮고, 반응 속도가 심하게 느린 것이 가장 큰 문제라고 합니다.

제가 보기엔 음성 인터페이스를 가진 Always-On AI(제 맘대로 지은 용어)라는 컨셉과, 복잡한 작업도 백그라운드에서 알아서 수행해준다는 컨셉이 핵심으로 보이는데요.

Always-On AI라는 관점으로 봤을 때는 아이폰+에어팟, 메타의 스마트 안경 등도 같은 컨셉을 지향하며 발전해나가고 있어서 방향은 잘 잡은 것 같긴 합니다.

다만, 백그라운드에서 복잡한 작업을 대신해준다는 컨셉의 성능과 반응 속도를 어디까지 끌어올릴 수 있을지, 스크린의 부실함을 얼마나 그리고 어떻게 커버할 수 있을지가 관건이 아닐까 합니다.

그보다, 이런 기기들이 나오는 것이, 몇 년 전에 실패했던 음성 비서 스피커의 컨셉이 다른 형태로 다시 시도되고 있는 것으로 생각되는데요.

저도 앞으로 음성 인터페이스가 크게 활약을 할 수 있을 것이라고 생각하고 있어서, 과연 음성 인터페이스의 트렌드가 어떻게 변해갈지, 어떤 분야에서 어떻게 쓰일지, 메이저 인터페이스로 자리잡을 수 있을지 등 앞으로의 발전이 사뭇 궁금합니다.

얼마전 많은 사람들의 기대를 모았던, 전 애플 직원들이 창업한 Humane의 AI 기기인 AI Pin의 리뷰가 올라오기 시작했습니다. 음성으로 AI(LLM)와 대화하며 지시를 시키는 기기로, 영화 Her에서 나오는 AI의 모습을 비슷하게 구현한 모습입니다. 몇 달 전 CES에서 크게 이슈가 되었던 rabbit r1이라는 기기도 유사한 컨셉으로 나왔었는데요. 결론은 한마디로 쓰ㄹ.. 아직 수준이 너무 낮아서 사용하기 어렵다고 합니다. r1도 마찬가지였는데, AI Pin은 r1 보다도 AI의 수준이 너무 낮고, 반응 속도가 심하게 느린 것이 가장 큰 문제라고 합니다. 제가 보기엔 음성 인터페이스를 가진 Always-On AI(제 맘대로 지은 용어)라는 컨셉과, 복잡한 작업도 백그라운드에서 알아서 수행해준다는 컨셉이 핵심으로 보이는데요. Always-On AI라는 관점으로 봤을 때는 아이폰+에어팟, 메타의 스마트 안경 등도 같은 컨셉을 지향하며 발전해나가고 있어서 방향은 잘 잡은 것 같긴 합니다. 다만, 백그라운드에서 복잡한 작업을 대신해준다는 컨셉의 성능과 반응 속도를 어디까지 끌어올릴 수 있을지, 스크린의 부실함을 얼마나 그리고 어떻게 커버할 수 있을지가 관건이 아닐까 합니다. 그보다, 이런 기기들이 나오는 것이, 몇 년 전에 실패했던 음성 비서 스피커의 컨셉이 다른 형태로 다시 시도되고 있는 것으로 생각되는데요. 저도 앞으로 음성 인터페이스가 크게 활약을 할 수 있을 것이라고 생각하고 있어서, 과연 음성 인터페이스의 트렌드가 어떻게 변해갈지, 어떤 분야에서 어떻게 쓰일지, 메이저 인터페이스로 자리잡을 수 있을지 등 앞으로의 발전이 사뭇 궁금합니다.

📝 Return of the Voice AI

나는 코딩 할 때 먼저 주석으로 뭐를 어떻게 짜야지 하고 대충 두어줄정도 줄글로 작성 한 다음에 짜는 습관이 있는데, 그게 요즘의 AI 코딩 도우미 시대에 우연찮게 도움이 되고 있다.

더불어 그 주석은 생각의 흐름대로 형식없이 막 쓰는거라 나중에 지우고 포맷에 맞는 주석으로 다시 작성해야해서 귀찮았는데, 요즘은 그걸 이용해서 AI가 주석도 찰지게 달아줘서 🐶🍯

나는 코딩 할 때 먼저 주석으로 뭐를 어떻게 짜야지 하고 대충 두어줄정도 줄글로 작성 한 다음에 짜는 습관이 있는데, 그게 요즘의 AI 코딩 도우미 시대에 우연찮게 도움이 되고 있다. 더불어 그 주석은 생각의 흐름대로 형식없이 막 쓰는거라 나중에 지우고 포맷에 맞는 주석으로 다시 작성해야해서 귀찮았는데, 요즘은 그걸 이용해서 AI가 주석도 찰지게 달아줘서 🐶🍯

이번 책은 원고 다듬는게 끝이 없네요.. 🫠

그래도 능력이 닿는 한, 최대한 완성도 높은 책을 낼 수 있도록 노력해보렵니다.

—

그는 잠자코 열심히 깎고 있었다. 처음에는 빨리 깎는 것 같더니, 저물도록 이리 돌려 보고 저리 돌려 보고 굼뜨기 시작하더니, 마냥 늑장이다. 내가 보기에는 그만하면 다 됐는데, 자꾸만 더 깎고 있었다.

"살 사람이 좋다는데 무얼 더 깎는다는 말이오? 노인장, 외고집이시구먼. 차시간이 없다니까요."

"글쎄, 재촉을 하면 점점 거칠고 늦어진다니까. 물건이란 제대로 만들어야지, 깎다가 놓치면 되나."

얼마 후에야 방망이를 들고 이리저리 돌려 보더니 다 됐다고 내 준다. 사실 다 되기는 아까부터 다 돼 있던 방망이다.

집에 와서 방망이를 내놨더니 아내는 이쁘게 깎았다고 야단이다. 집에 있는 것보다 참 좋다는 것이다. 그러나 나는 전의 것이나 별로 다른 것 같지가 않았다.

그런데 아내의 설명을 들어 보니, 배가 너무 부르면 옷감을 다듬다가 치기를 잘 하고 같은 무게라도 힘이 들며, 배가 너무 안 부르면 다듬잇살이 펴지지 않고 손에 헤먹기 쉽단다. 요렇게 꼭 알맞은 것은 좀체로 만나기가 어렵다는 것이다.

옛날 사람들은 흥정은 흥정이요 생계는 생계지만, 물건을 만드는 그 순간만은 오직 아름다운 물건을 만든다는 그것에만 열중했다. 그리고 스스로 보람을 느꼈다. 그렇게 순수하게 심혈을 기울여 공예 미술품을 만들어 냈다.

- 방망이 깎던 노인 中

이번 책은 원고 다듬는게 끝이 없네요.. 🫠 그래도 능력이 닿는 한, 최대한 완성도 높은 책을 낼 수 있도록 노력해보렵니다. — 그는 잠자코 열심히 깎고 있었다. 처음에는 빨리 깎는 것 같더니, 저물도록 이리 돌려 보고 저리 돌려 보고 굼뜨기 시작하더니, 마냥 늑장이다. 내가 보기에는 그만하면 다 됐는데, 자꾸만 더 깎고 있었다. "살 사람이 좋다는데 무얼 더 깎는다는 말이오? 노인장, 외고집이시구먼. 차시간이 없다니까요." "글쎄, 재촉을 하면 점점 거칠고 늦어진다니까. 물건이란 제대로 만들어야지, 깎다가 놓치면 되나." 얼마 후에야 방망이를 들고 이리저리 돌려 보더니 다 됐다고 내 준다. 사실 다 되기는 아까부터 다 돼 있던 방망이다. 집에 와서 방망이를 내놨더니 아내는 이쁘게 깎았다고 야단이다. 집에 있는 것보다 참 좋다는 것이다. 그러나 나는 전의 것이나 별로 다른 것 같지가 않았다. 그런데 아내의 설명을 들어 보니, 배가 너무 부르면 옷감을 다듬다가 치기를 잘 하고 같은 무게라도 힘이 들며, 배가 너무 안 부르면 다듬잇살이 펴지지 않고 손에 헤먹기 쉽단다. 요렇게 꼭 알맞은 것은 좀체로 만나기가 어렵다는 것이다. 옛날 사람들은 흥정은 흥정이요 생계는 생계지만, 물건을 만드는 그 순간만은 오직 아름다운 물건을 만든다는 그것에만 열중했다. 그리고 스스로 보람을 느꼈다. 그렇게 순수하게 심혈을 기울여 공예 미술품을 만들어 냈다. - 방망이 깎던 노인 中

Netflix는 Java, RxJava 및 Spring Boot를 활용해 마이크로서비스 아키텍처를 발전시켰으며, GraphQL Federation으로의 전환을 통해 더욱 발전했다. 이 글에서는 Netflix의 아키텍처 변화와 Java 사용 변천사를 설명한다.

Netflix의 Java 사용 변천사 (번역)

안녕하세요 :) 저는 최근에 다시 Java와 Spring Boot를 사용하는 미국 회사로 이직하면서, 지난 2년간 스타트업에서 Ruby on Rails를 사용하며 잊고 지내던 Java와 Spring 생태계에 다시 발을 내딛었습니다. 🥰

현재 회사에서는 수많은 모놀리틱 서비스와 마이크로서비스가 함께 사용되는 상황이라 꽤 복잡한 아키텍처로 구성되어 있습니다. 그리고 새로운 Java/Spring 기반 서비스들이 빠르게 추가되고 있어서 각 서비스들 간의 통신이나 아키텍처 구성을 어떻게 개선해가면 좋을지 고민되는 상황이었는데요. 🙃

팀에 빅테크(FAANG) 출신 시니어 개발자들도 있어서 제가 이 개선을 주도하지는 않겠지만,
적어도 아키텍처 개선 방향에 대한 내 의견을 가지고 있어야겠다
는 생각으로 힌트를 얻고자 Java 기반 서비스들의 큰 형님격인 Netflix의 문을 두드렸습니다.

Netflix는 Java 기반 서비스들의 아키텍처를 어떻게 발전시켜나갔는지 궁금해서 찾아보다가 이 글을 발견했고, 오랜만에 Java 생태계로 돌아온 저에게 유익했던 글이라 DeepL의 도움을 받아 번역해보았습니다.

전체 내용 보기 👉 https://www.integer.blog/evolution-of-java-usage-at-netflix/?ref=careerly.co.kr

📌 목차
 1. Groovy 시대 with BFF(Backend For Frontend)
 2. RxJava와 리액티브 프로그래밍 사용
 3. GraphQL Federation으로 전환
 4. Netflix가 사용하는 Java 버전
 5. Netflix가 사용하는 Spring Boot

안녕하세요 :) 저는 최근에 다시 Java와 Spring Boot를 사용하는 미국 회사로 이직하면서, 지난 2년간 스타트업에서 Ruby on Rails를 사용하며 잊고 지내던 Java와 Spring 생태계에 다시 발을 내딛었습니다. 🥰 현재 회사에서는 수많은 모놀리틱 서비스와 마이크로서비스가 함께 사용되는 상황이라 꽤 복잡한 아키텍처로 구성되어 있습니다. 그리고 새로운 Java/Spring 기반 서비스들이 빠르게 추가되고 있어서 각 서비스들 간의 통신이나 아키텍처 구성을 어떻게 개선해가면 좋을지 고민되는 상황이었는데요. 🙃 팀에 빅테크(FAANG) 출신 시니어 개발자들도 있어서 제가 이 개선을 주도하지는 않겠지만, <code >적어도 아키텍처 개선 방향에 대한 내 의견을 가지고 있어야겠다</code>는 생각으로 힌트를 얻고자 Java 기반 서비스들의 큰 형님격인 Netflix의 문을 두드렸습니다. Netflix는 Java 기반 서비스들의 아키텍처를 어떻게 발전시켜나갔는지 궁금해서 찾아보다가 이 글을 발견했고, 오랜만에 Java 생태계로 돌아온 저에게 유익했던 글이라 DeepL의 도움을 받아 번역해보았습니다. 전체 내용 보기 👉 https://www.integer.blog/evolution-of-java-usage-at-netflix/?ref=careerly.co.kr 📌 목차<ol ><li>Groovy 시대 with BFF(Backend For Frontend)</li><li>RxJava와 리액티브 프로그래밍 사용</li><li>GraphQL Federation으로 전환</li><li>Netflix가 사용하는 Java 버전</li><li>Netflix가 사용하는 Spring Boot</li></ol>

1nteger 🏄🏻‍♂️

Mobile development is a dynamic field that evolves rapidly, demanding developers to be proactive in keeping up with the latest trends, tools, and technologies. As the app landscape continuously...

How to Stay Up-to-Date as a Mobile Developer

개발자가 간단하게 실천할 수 있는 최신 정보 습득 방법에 대해 가져와 봤습니다! 이미 실천하고 계신 분들도 많으실 것 같네요ㅎㅎ 빠르게 변하는 산업인 만큼 지속적으로 새로운 정보를 받아들이는 것은 중요할 것 같습니다.

 1.  개발자 블로그 및 뉴스레터 구독하기
     iOS, aOS 공식 블로그뿐만 아니라 업계 전문가가 운영하는 블로그나 뉴스레터를 정기적으로 받아보는 것은 꾸준히 정보의 흐름을 읽을 수 있는 가장 좋은 방법입니다.
     
     
 2.  소셜 미디어 및 온라인 커뮤니티에 참여하기
     트위터, 레딧, 스택오브플로우와 같은 개발자 커뮤니티에 가입하는 것은 개발자들과 함께 소통하면서 성장할 수 있는 좋은 방법입니다. (커리어리도 마찬가지입니다!) 관련 해시태그를 팔로우하고, 스레드에 참여해서 좋은 정보를 실시간으로 얻어보세요! (개인적으로 일론머스크의 트윗이 재밌더군요...)
     
     
 3.  컨퍼런스 및 모임 참석
     온라인 및 오프라인 컨퍼런스에 주기적으로 참여하면 동료 개발자들과 네트워크를 형성하고, 최신 업계 동향을 접할 수 있습니다. wwdc, google i/o뿐만 아니라 국내 기업에서 주최하는 세션이나 컨퍼런스에 참여해 보세요!
     
     
 4.  온라인 강좌를 통한 지속적 학습
     코세라와 같은 유명 플랫폼에서 제공하는 온라인 강좌를 통해 지속적으로 지식을 심화해 나가는 것도 좋은 방법입니다. 최신 도구나 프레임워크를 학습하는 것은 나에게 큰 도움이 될 것입니다!
     
     
 5.  출퇴근 시간에 팟캐스트 듣기
     통근 시간을 이용해 팟캐스트의 힘을 활용해 보세요! Fragmented, Swift by Sundell 및 Android Developers Backstage와 같은 팟캐스트에서는 최신 모바일 개발 사례나 인터뷰 및 토론을 제공합니다! 영어 공부도 덤이고요! 이 외에 주요 CEO들이 출연하여 기술에 대해 이야기하는 ACQUIRED를 추천드립니다! 최근에는 앤비디아의 젠슨 황이 출연하기도 했죠.
     
     
 6.  GitHub 리포지토리 및 오픈 소스 프로젝트를 팔로우하기
     GitHub만큼이나 개발자가 코드를 파보기가 좋은 데가 없죠. 도메인와 관련된 프레임워크 라이브러리 오픈소스 프로젝트의 저장소를 꾸준히 기여하고, 참여하면 코딩 기술을 업그레이드할 뿐만 아니라 새로운 코딩 표준 및 공동 개발 방식을 접할 수 있습니다.
     
     
 7.  베타 릴리즈 사용해 보기
     얼리어답터가 되어 운영체제, SDK 및 개발도구의 베타 릴리즈를 실험하면 누구보다 빠른 기술을 습득할 수 있습니다. 이러한 경험을 통해 앱을 조정하고, 개발 커뮤니티에 좋은 의견들을 나눠볼 수 있죠.
     
     
 8.  업계 보고서 읽기
     보고서를 통해 업계 최신 동향을 광범위하게 얻을 수 있습니다. 또한 시장 행동과 타깃 유저 행동에 대한 통팔력을 통해 더 큰 그림을 이해하고, 프로젝트 방향에 대한 정보를 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 해외 쪽 뿐만 아니라 국내 주요 기업도 리포트를 발간하고 있으니, 참고하면 좋을 것 같습니다.
     
     
 9.  개인적인 개발 계획 수립
     커리어적인 성장을 위해 체계적인 계획을 개발하는 것이 중요합니다. 학습을 위한 시간을 확보하고, 강좌 및 컨퍼런스와 같은 앞선 내용들에 리소스를 할당하고 정기적으로 스스로 평가하는 시간을 가져보는 것이 좋습니다.
     
     
 10. 지속적인 네트워킹
     네트워킹은 최신 정보를 유지하는 데에 필수적인 요소입니다 동료 개발자와 소통하고, 적극적으로 협업 기회를 찾아보는 것입니다. 멘토링 및 협업 프로젝트에 참여하는 것도 좋습니다.
     
     본문에 대한 원글은 아래 링크에서 볼 수 있습니다.
     https://medium.com/gitconnected/how-to-stay-up-to-date-as-a-mobile-developer-0d6c5ef47acc

개발자가 간단하게 실천할 수 있는 최신 정보 습득 방법에 대해 가져와 봤습니다! 이미 실천하고 계신 분들도 많으실 것 같네요ㅎㅎ 빠르게 변하는 산업인 만큼 지속적으로 새로운 정보를 받아들이는 것은 중요할 것 같습니다. <ol ><li>개발자 블로그 및 뉴스레터 구독하기iOS, aOS 공식 블로그뿐만 아니라 업계 전문가가 운영하는 블로그나 뉴스레터를 정기적으로 받아보는 것은 꾸준히 정보의 흐름을 읽을 수 있는 가장 좋은 방법입니다. </li><li>소셜 미디어 및 온라인 커뮤니티에 참여하기트위터, 레딧, 스택오브플로우와 같은 개발자 커뮤니티에 가입하는 것은 개발자들과 함께 소통하면서 성장할 수 있는 좋은 방법입니다. (커리어리도 마찬가지입니다!) 관련 해시태그를 팔로우하고, 스레드에 참여해서 좋은 정보를 실시간으로 얻어보세요! (개인적으로 일론머스크의 트윗이 재밌더군요...) </li><li>컨퍼런스 및 모임 참석온라인 및 오프라인 컨퍼런스에 주기적으로 참여하면 동료 개발자들과 네트워크를 형성하고, 최신 업계 동향을 접할 수 있습니다. wwdc, google i/o뿐만 아니라 국내 기업에서 주최하는 세션이나 컨퍼런스에 참여해 보세요! </li><li>온라인 강좌를 통한 지속적 학습코세라와 같은 유명 플랫폼에서 제공하는 온라인 강좌를 통해 지속적으로 지식을 심화해 나가는 것도 좋은 방법입니다. 최신 도구나 프레임워크를 학습하는 것은 나에게 큰 도움이 될 것입니다! </li><li>출퇴근 시간에 팟캐스트 듣기통근 시간을 이용해 팟캐스트의 힘을 활용해 보세요! Fragmented, Swift by Sundell 및 Android Developers Backstage와 같은 팟캐스트에서는 최신 모바일 개발 사례나 인터뷰 및 토론을 제공합니다! 영어 공부도 덤이고요! 이 외에 주요 CEO들이 출연하여 기술에 대해 이야기하는 ACQUIRED를 추천드립니다! 최근에는 앤비디아의 젠슨 황이 출연하기도 했죠. </li><li>GitHub 리포지토리 및 오픈 소스 프로젝트를 팔로우하기GitHub만큼이나 개발자가 코드를 파보기가 좋은 데가 없죠. 도메인와 관련된 프레임워크 라이브러리 오픈소스 프로젝트의 저장소를 꾸준히 기여하고, 참여하면 코딩 기술을 업그레이드할 뿐만 아니라 새로운 코딩 표준 및 공동 개발 방식을 접할 수 있습니다. </li><li>베타 릴리즈 사용해 보기 얼리어답터가 되어 운영체제, SDK 및 개발도구의 베타 릴리즈를 실험하면 누구보다 빠른 기술을 습득할 수 있습니다. 이러한 경험을 통해 앱을 조정하고, 개발 커뮤니티에 좋은 의견들을 나눠볼 수 있죠. </li><li>업계 보고서 읽기보고서를 통해 업계 최신 동향을 광범위하게 얻을 수 있습니다. 또한 시장 행동과 타깃 유저 행동에 대한 통팔력을 통해 더 큰 그림을 이해하고, 프로젝트 방향에 대한 정보를 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 해외 쪽 뿐만 아니라 국내 주요 기업도 리포트를 발간하고 있으니, 참고하면 좋을 것 같습니다. </li><li>개인적인 개발 계획 수립커리어적인 성장을 위해 체계적인 계획을 개발하는 것이 중요합니다. 학습을 위한 시간을 확보하고, 강좌 및 컨퍼런스와 같은 앞선 내용들에 리소스를 할당하고 정기적으로 스스로 평가하는 시간을 가져보는 것이 좋습니다. </li><li>지속적인 네트워킹네트워킹은 최신 정보를 유지하는 데에 필수적인 요소입니다 동료 개발자와 소통하고, 적극적으로 협업 기회를 찾아보는 것입니다. 멘토링 및 협업 프로젝트에 참여하는 것도 좋습니다. 본문에 대한 원글은 아래 링크에서 볼 수 있습니다.https://medium.com/gitconnected/how-to-stay-up-to-date-as-a-mobile-developer-0d6c5ef47acc</li></ol>

Medium

개발자가 실생활에서 실천할 수 있는 스터디 방법 소개 🔑

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)

대부분의 개발자들은 굉장히 트렌디하다. 특히 한국 개발자들이 더 그렇다. 회사 일이 아무리 바쁘고 재미있어도 일에서 사용하는 기술이 최신이 아닌 레거시라고 생각하면 뒤쳐진다고 느끼고 조바심과 불안감을 많이 느낀다. 안 그래도 시간도 없고 힘도 부치는데 회사 일이 끝나면 새로운 기술을 조바심/불안감 기반으로 공부하는 경우가 아주 흔한다. 흔히 이야기하는 주경야독인데 약간 건강하지 않은 형태의 주경야독이다. 낮에는 회사 일을 하느라 바쁜 와중에 밤에는 선행학습을 하느라 바쁘다는 거다. 예를 들면 회사에서 레거시 시스템을 사용하는데 이게 커리어에 도움이 안된다고 보니 밤에 지금 마켓에서 핫한 시스템 공부를 하는 거다. 이 공부의 모티브가 중요한데 불안감이나 조바심이 주된 모티브라면 건강하지 않다.

내가 생각하는 건강한 학습은 평소 맡은 업무에 몰두하고 성취하는 경험을 통해 자신감을 쌓고 인정받고 (이에 대해서 뒤 "3. 의사 소통 잘하기"와 "4. 문제 정의 잘하기"에서 더 이야기해볼 예정이다) 이를 바탕으로 필요 중심 그리고 호기심 중심으로 학습하는 것이다. 즉 "현재"(필요성)에 집중하고 "나"(호기심)에 집중하는 거다. 여기에 약간의 조바심이나 불안감이 조미료처럼 첨가된다면 금상첨화다.

그런데 이게 가능하라면 내가 있는 환경이 중요해진다. 내가 잘 맞지 않는 환경이라면 현재에 집중하기가 쉽지 않을 것이다. 잘 맞는 환경인지 아닌지 판단하는 첫 번째는 같이 일하는 사람들이 어떤 사람들인지 특히 내 매니저가 어떤 사람인지 보는 건데 힘들어도 배울 점이 많고 성장한다는 느낌이 든다면 좋은 환경이다.

다음으로 나만의 학습방법을 만들어보는 것이 필요하다. 수능공부를 하는 것이 아니니 뭔가 두꺼운 책을 하나 사서 처음부터 끝까지 읽어야만 학습이 아니란 점, 필요한만큼 이해하고 넘어가도 된다는 점, 학습을 하다보면 항상 어느 시점에는 벽에 부딪칠 것이기에 꾸준함이 중요하다는 것 등등을 인지해야 한다. 개인적으로는 잘 모르는 주제가 생기면 유투브 등으로 짧은 영상 몇개 보고 더 깊게 들어갈 필요가 있다면 잘 아는 지인들에게 (적절히 보상을 해주고) 물어본다던지 아니면 더 긴 영상 강의(유데미, 인프런, 유투브 등등)등을 찾아서 밀도있게 학습하는 형태로 가려고 한다. 뭔가 정말 제대로 배우고 싶을텐데 다른 사람을 가르쳐보거나 톡을 하는 기회를 만들어서 강제로 학습하려고 한다.

결국 내가 인정받는 것은 내가 만든 결과물이지 어떤 기술을 알고 있느냐는 아니라는 점을 인식하고 호기심과 필요성 중심으로 학습으로 하는 습관을 갖도록 하자.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s></li></ol> 대부분의 개발자들은 굉장히 트렌디하다. 특히 한국 개발자들이 더 그렇다. 회사 일이 아무리 바쁘고 재미있어도 일에서 사용하는 기술이 최신이 아닌 레거시라고 생각하면 뒤쳐진다고 느끼고 조바심과 불안감을 많이 느낀다. 안 그래도 시간도 없고 힘도 부치는데 회사 일이 끝나면 새로운 기술을 조바심/불안감 기반으로 공부하는 경우가 아주 흔한다. 흔히 이야기하는 주경야독인데 약간 건강하지 않은 형태의 주경야독이다. 낮에는 회사 일을 하느라 바쁜 와중에 밤에는 선행학습을 하느라 바쁘다는 거다. 예를 들면 회사에서 레거시 시스템을 사용하는데 이게 커리어에 도움이 안된다고 보니 밤에 지금 마켓에서 핫한 시스템 공부를 하는 거다. 이 공부의 모티브가 중요한데 불안감이나 조바심이 주된 모티브라면 건강하지 않다. 내가 생각하는 건강한 학습은 평소 맡은 업무에 몰두하고 성취하는 경험을 통해 자신감을 쌓고 인정받고 (이에 대해서 뒤 "3. 의사 소통 잘하기"와 "4. 문제 정의 잘하기"에서 더 이야기해볼 예정이다) 이를 바탕으로 필요 중심 그리고 호기심 중심으로 학습하는 것이다. 즉 "현재"(필요성)에 집중하고 "나"(호기심)에 집중하는 거다. 여기에 약간의 조바심이나 불안감이 조미료처럼 첨가된다면 금상첨화다. 그런데 이게 가능하라면 내가 있는 환경이 중요해진다. 내가 잘 맞지 않는 환경이라면 현재에 집중하기가 쉽지 않을 것이다. 잘 맞는 환경인지 아닌지 판단하는 첫 번째는 같이 일하는 사람들이 어떤 사람들인지 특히 내 매니저가 어떤 사람인지 보는 건데 힘들어도 배울 점이 많고 성장한다는 느낌이 든다면 좋은 환경이다. 다음으로 나만의 학습방법을 만들어보는 것이 필요하다. 수능공부를 하는 것이 아니니 뭔가 두꺼운 책을 하나 사서 처음부터 끝까지 읽어야만 학습이 아니란 점, 필요한만큼 이해하고 넘어가도 된다는 점, 학습을 하다보면 항상 어느 시점에는 벽에 부딪칠 것이기에 꾸준함이 중요하다는 것 등등을 인지해야 한다. 개인적으로는 잘 모르는 주제가 생기면 유투브 등으로 짧은 영상 몇개 보고 더 깊게 들어갈 필요가 있다면 잘 아는 지인들에게 (적절히 보상을 해주고) 물어본다던지 아니면 더 긴 영상 강의(유데미, 인프런, 유투브 등등)등을 찾아서 밀도있게 학습하는 형태로 가려고 한다. 뭔가 정말 제대로 배우고 싶을텐데 다른 사람을 가르쳐보거나 톡을 하는 기회를 만들어서 강제로 학습하려고 한다. 결국 내가 인정받는 것은 내가 만든 결과물이지 어떤 기술을 알고 있느냐는 아니라는 점을 인식하고 호기심과 필요성 중심으로 학습으로 하는 습관을 갖도록 하자.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 2. 학습 능력 키우

스레드를 5개월만에 런칭하기 위해 모놀리틱 아키텍처를 사용했고, 5일 만에 1억명의 사용자가 몰려드는 것을 수용할 수 있었음.

사용된 기술은 커스텀 버전의 Django와 PHP, 데이터 저장소로는 TAO/UDB/MySQL와 ZippyDB 그리고 피크 타임을 위한 서버리스 펑션 Async.

자, 말 할 거 많죠? ㅋㅋㅋ 한마디하고 싶은 분들 다 여기여기 붙으세요. 🤣🤣🤣

스레드를 5개월만에 런칭하기 위해 모놀리틱 아키텍처를 사용했고, 5일 만에 1억명의 사용자가 몰려드는 것을 수용할 수 있었음. 사용된 기술은 커스텀 버전의 Django와 PHP, 데이터 저장소로는 TAO/UDB/MySQL와 ZippyDB 그리고 피크 타임을 위한 서버리스 펑션 Async. 자, 말 할 거 많죠? ㅋㅋㅋ 한마디하고 싶은 분들 다 여기여기 붙으세요. 🤣🤣🤣

📝 메타의 스레드, 모놀리틱 아키텍처 사용

차세대 자바스크립트 런타임으로 주목받고 있는 Bun이 v1.1을 출시하였습니다. 하필 거짓말처럼 만우절에 출시를 하여 윈도우즈 사용자들의 애간장을 태웠는데요. 그동안 Bun을 윈도우에서 사용하려면 WSL(Windows Subsystem for Linux)가 필요했었는데, 이제는 네이티브로도 사용할 수 있게 되었습니다 🙌

자세한 내용은 아래 공식 블로그와 유튜브 영상을 참고 바랍니다. 실제 Bun을 개발하고 있는 엔지니어들이 직접 나와서 소개하고 있는데 같은 개발자로서 약간 웃프네용 😂

📝 블로그: https://bun.sh/blog/bun-v1.1
📺 영상: https://youtu.be/yXTFOeGly9o

많은 분들이 Bun을 단순히 Node.js 보다 무지 빠른 자바스크립트 런타임이라고 알고 계시는데, 사실 Bun은 개발자 경험이 놀랍도록 띄어난 올인원 툴키트(all-in-one toolkit)입니다. Bun만 있으면 복잡한 과정없이 자바스크립트 뿐만 아니라 타입스크립트나 JSX로 작성된 코드를 바로 실행할 수 있으며, 패키지 매니저와 테스트 러너, 심지어 번들러까지 탑재하고 있습니다. 즉, 이 모든 귀찮은 일들이 다른 라이브러리 설치하지 않아도 Bun 하나만 있으면 해결됩니다 🤯

Bun에 대해서 더 알고 싶으시다면 아래 게시물을 추천드리겠습니다.

📕 Bun: 귀엽지만 강력한 새로운 자바스크립트 런타임: https://careerly.co.kr/comments/92202

차세대 자바스크립트 런타임으로 주목받고 있는 Bun이 v1.1을 출시하였습니다. 하필 거짓말처럼 만우절에 출시를 하여 윈도우즈 사용자들의 애간장을 태웠는데요. 그동안 Bun을 윈도우에서 사용하려면 WSL(Windows Subsystem for Linux)가 필요했었는데, 이제는 네이티브로도 사용할 수 있게 되었습니다 🙌 자세한 내용은 아래 공식 블로그와 유튜브 영상을 참고 바랍니다. 실제 Bun을 개발하고 있는 엔지니어들이 직접 나와서 소개하고 있는데 같은 개발자로서 약간 웃프네용 😂 📝 블로그: https://bun.sh/blog/bun-v1.1📺 영상: https://youtu.be/yXTFOeGly9o 많은 분들이 Bun을 단순히 Node.js 보다 무지 빠른 자바스크립트 런타임이라고 알고 계시는데, 사실 Bun은 개발자 경험이 놀랍도록 띄어난 올인원 툴키트(all-in-one toolkit)입니다. Bun만 있으면 복잡한 과정없이 자바스크립트 뿐만 아니라 타입스크립트나 JSX로 작성된 코드를 바로 실행할 수 있으며, 패키지 매니저와 테스트 러너, 심지어 번들러까지 탑재하고 있습니다. 즉, 이 모든 귀찮은 일들이 다른 라이브러리 설치하지 않아도 Bun 하나만 있으면 해결됩니다 🤯 Bun에 대해서 더 알고 싶으시다면 아래 게시물을 추천드리겠습니다. 📕 Bun: 귀엽지만 강력한 새로운 자바스크립트 런타임: https://careerly.co.kr/comments/92202

🥟 Bun v1.1 출시 소식

디자인 시스템, 코드를 넘어서

https://so-so.dev/react/design-system-beyond-code/

같은 걸 3번 만드는 경험은 흔치 않죠. 그래서 글에 깊은 맛이 있답니다!!

https://so-so.dev/react/design-system-beyond-code/ 같은 걸 3번 만드는 경험은 흔치 않죠. 그래서 글에 깊은 맛이 있답니다!!

So-so

디자인시스템 3번만든 이야기

HashMap is Hash table based implementation of the Map interface. This implementation provides all of the optional map operations, and permits null values and the null key. (The HashMap class is...

Barclays Java Spring-Boot Micro-service Interview Question with answer 2024

Finally 블록에서 예외가 발생하면 어떻게 되나요?
자바에서, try-catch에서 finally 블록 내에서 예외가 발생할 때의 동작은, try-catch 블록의 예외 처리와 약간 다릅니다. 
 
[Try-Catch 블록의 예외]
 * 정상적인 플로우가 중지됩니다.
 * 예외 유형과 일치하는 catch 블록이 있다면, 해당 블록 내의 코드가 실행됩니다. 이를 통해 예외를 처리할 수 있습니다.
 * catch 블록이 완료되거나 어떤 catch 블록과도 일치하지 않으면 finally 블록의 코드가 실행됩니다.
[Finally 블록의 예외]
 * 원래의 예외가 중지됩니다. 이는 원래의 예외가 메서드 호출자에게 전달되지 않는 것을 의미합니다.
 * finally 블록에서 던진 예외가 호출자에게 전파되는 새로운 예외가 됩니다.
[키 포인트]
 * finally 블록은 try-catch 블록에서 예외가 발생하는지 여부에 관계없이 항상 실행됩니다.
 * finally 블록의 예외는 원래의 예외를 억제합니다.
 * finally 블록에서 던진 예외는 호출자가 처리해야 하는 새로운 예외가 됩니다.
[Finally 블록의 쓰임새]
 * 리소스(데이터베이스 연결, 파일 클로징)를 해제합니다.
 * 예외에 관계없이 항상 수행해야 하는 정리 작업을 처리합니다.
 
자바의 다이아몬드 문제란 무엇인가요?
"다이아몬드 문제"란 여러 상속 시나리오에서 발생하는 특정한 문제를 의미합니다. 클래스 상속 다이어그램을 그릴 때 발생하는 다이아몬드 모양에서 이름을 따왔습니다.

 1. 자바의 접근방식: 자바는 클래스의 다중상속을 지원하지 않습니다. 그러나 자바는 인터페이스의 다중상속은 허용합니다. 
 2. 자바 인터페이스의 다이아몬드 문제: 클래스가 두 개의 인터페이스를 구현하고 두 인터페이스가 모두 동일한 메소드명을 가진다면, 구현 클래스는 모호성을 해결하기 위해 메서드를 자체적으로 구현해야 합니다.
interface InterfaceA {
    default void display() {
        System.out.println("Inside InterfaceA");
    }
}

interface InterfaceB {
    default void display() {
        System.out.println("Inside InterfaceB");
    }
}

class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
    // Here, we must provide our own implementation of display to resolve the ambiguity.
    @Override
    public void display() {
        InterfaceA.super.display(); // calling InterfaceA's default implementation
        InterfaceB.super.display(); // calling InterfaceB's default implementation
    }
}

어떻게 해결할 수 있을까요?

1. 메서드 오버라이딩: 구현 클래스에서 자신만의 구현을 제공하여 모호함을 해결합니다. 이 방식은 기본 구현 중 하나를 선택하거나 완전히 새로운 구현을 제공하고자 할 때 적합합니다.
class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
    @Override
    public void display() {
        System.out.println("Hello world");
    }
}

2. 특정 인터페이스의 메서드 호출: 특정한 인터페이스의 메서드를 호출합니다. 
class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
    @Override
    public void display() {
        InterfaceA.super.display(); // or InterfaceB.super.display()
        // Additional logic if needed
    }
}

 
Multilevel 상속이란 무엇인가요?
Multilevel 상속에서 A 클래스는 B 클래스를 상속하며, B 클래스 역시 C 클래스를 상속합니다.
 
자식 클래스는 부모 클래스를 통해 조부모 클래스에서 간접적으로 상속됩니다. 자식 클래스는 부모 및 조부모 클래스의 모든 public/protected 멤버에 접근할 수 있습니다.
 
String, Stringbuffer, Stringbuilder의 차이는 무엇인가요?
(번역/원문 참고)
 
메서드 오버라이딩과 오버로딩은 무엇인가요?
[메서드 오버로딩]
 * 단일 클래스 내에서 발생합니다. 이름은 같지만 매개 변수가 다른 동일한 클래스의 여러 메서드를 말합니다.
 * 메서드 오버로딩을 사용하면 유사한 작업을 수행하지만 입력/출력이 다른 메서드를 만들 수 있습니다.
class Calculator {
  public int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

  public double add(double a, double b) {
    return a + b;
  }
}

[메서드 오버라이딩]
 * 상속에서 클래스 간에 메서드 오버라이딩이 발생합니다. 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 재정의하는 것을 말합니다. 메서드는 상위 클래스 메서드와 동일한 이름, 반환 유형 및 매개 변수를 갖습니다.
 * 메서드 오버라이딩을 사용하면 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 자체적으로 구현하여 하위 클래스에 대한 동작을 전문화할 수 있습니다.
class Animal {
  public void makeSound() {
    System.out.println("Generic animal sound");
  }
}

class Dog extends Animal {
  @Override
  public void makeSound() {
    System.out.println("Woof!");
  }
}

 
예외 클래스의 계층구조는 무엇인가요?
Arraylist와 Linkedlist의 차이는 무엇인가요?
Set과 Arraylist의 차이는 무엇인가요?
(번역/원문 참고)
 
번역: [https://ducktopia.tistory.com/119]
원문:

Finally 블록에서 예외가 발생하면 어떻게 되나요?자바에서, try-catch에서 finally 블록 내에서 예외가 발생할 때의 동작은, try-catch 블록의 예외 처리와 약간 다릅니다.&nbsp;&nbsp;[Try-Catch 블록의 예외]<ul ><li>정상적인 플로우가 중지됩니다.</li><li>예외 유형과 일치하는 catch 블록이 있다면, 해당 블록 내의 코드가 실행됩니다. 이를 통해 예외를 처리할 수 있습니다.</li><li>catch 블록이 완료되거나 어떤 catch 블록과도 일치하지 않으면 finally 블록의 코드가 실행됩니다.</li></ul>[Finally 블록의 예외]<ul ><li>원래의 예외가 중지됩니다. 이는 원래의 예외가 메서드 호출자에게 전달되지 않는 것을 의미합니다.</li><li>finally 블록에서 던진 예외가 호출자에게 전파되는 새로운 예외가 됩니다.</li></ul>[키 포인트]<ul ><li>finally 블록은 try-catch 블록에서 예외가 발생하는지 여부에 관계없이 항상 실행됩니다.</li><li>finally 블록의 예외는 원래의 예외를 억제합니다.</li><li>finally 블록에서 던진 예외는 호출자가 처리해야 하는 새로운 예외가 됩니다.</li></ul>[Finally 블록의 쓰임새]<ul ><li>리소스(데이터베이스 연결, 파일 클로징)를 해제합니다.</li><li>예외에 관계없이 항상 수행해야 하는 정리 작업을 처리합니다.</li></ul>&nbsp;자바의 다이아몬드 문제란 무엇인가요?"다이아몬드 문제"란 여러 상속 시나리오에서 발생하는 특정한 문제를 의미합니다. 클래스 상속 다이어그램을 그릴 때 발생하는 다이아몬드 모양에서 이름을 따왔습니다. <ol ><li>자바의 접근방식: 자바는 클래스의 다중상속을 지원하지 않습니다. 그러나 자바는 인터페이스의 다중상속은 허용합니다.&nbsp;</li><li>자바 인터페이스의 다이아몬드 문제: 클래스가 두 개의 인터페이스를 구현하고 두 인터페이스가 모두 동일한 메소드명을 가진다면, 구현 클래스는 모호성을 해결하기 위해 메서드를 자체적으로 구현해야 합니다.</li></ol><pre ><code class="language-java">interface InterfaceA {
 default void display() {
 System.out.println("Inside InterfaceA");
 }
}

interface InterfaceB {
 default void display() {
 System.out.println("Inside InterfaceB");
 }
}

class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
 // Here, we must provide our own implementation of display to resolve the ambiguity.
 @Override
 public void display() {
 InterfaceA.super.display(); // calling InterfaceA's default implementation
 InterfaceB.super.display(); // calling InterfaceB's default implementation
 }
}</code></pre>어떻게 해결할 수 있을까요? 1. 메서드 오버라이딩: 구현 클래스에서 자신만의 구현을 제공하여 모호함을 해결합니다. 이 방식은 기본 구현 중 하나를 선택하거나 완전히 새로운 구현을 제공하고자 할 때 적합합니다.<pre ><code class="language-java">class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
 @Override
 public void display() {
 System.out.println("Hello world");
 }
}</code></pre>2. 특정 인터페이스의 메서드 호출: 특정한 인터페이스의 메서드를 호출합니다.&nbsp;<pre ><code class="language-java">class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
 @Override
 public void display() {
 InterfaceA.super.display(); // or InterfaceB.super.display()
 // Additional logic if needed
 }
}</code></pre>&nbsp;Multilevel 상속이란 무엇인가요?Multilevel 상속에서 A 클래스는 B 클래스를 상속하며, B 클래스 역시 C 클래스를 상속합니다.&nbsp;자식 클래스는 부모 클래스를 통해 조부모 클래스에서 간접적으로 상속됩니다. 자식 클래스는 부모 및 조부모 클래스의 모든 public/protected 멤버에 접근할 수 있습니다.&nbsp;String, Stringbuffer, Stringbuilder의 차이는 무엇인가요?(번역/원문 참고)&nbsp;메서드 오버라이딩과 오버로딩은 무엇인가요?[메서드 오버로딩]<ul ><li>단일 클래스 내에서 발생합니다. 이름은 같지만 매개 변수가 다른 동일한 클래스의 여러 메서드를 말합니다.</li><li>메서드 오버로딩을 사용하면 유사한 작업을 수행하지만 입력/출력이 다른 메서드를 만들 수 있습니다.</li></ul><pre ><code class="language-java">class Calculator {
 public int add(int a, int b) {
 return a + b;
 }

 public double add(double a, double b) {
 return a + b;
 }
}</code></pre>[메서드 오버라이딩]<ul ><li>상속에서 클래스 간에 메서드 오버라이딩이 발생합니다. 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 재정의하는 것을 말합니다. 메서드는 상위 클래스 메서드와 동일한 이름, 반환 유형 및 매개 변수를 갖습니다.</li><li>메서드 오버라이딩을 사용하면 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 자체적으로 구현하여 하위 클래스에 대한 동작을 전문화할 수 있습니다.</li></ul><pre ><code class="language-java">class Animal {
 public void makeSound() {
 System.out.println("Generic animal sound");
 }
}

class Dog extends Animal {
 @Override
 public void makeSound() {
 System.out.println("Woof!");
 }
}</code></pre>&nbsp;예외 클래스의 계층구조는 무엇인가요?Arraylist와 Linkedlist의 차이는 무엇인가요?Set과 Arraylist의 차이는 무엇인가요?(번역/원문 참고)&nbsp;번역: [https://ducktopia.tistory.com/119]원문:

🕊️ 2024 버클리즈 Java SpringBoot 인터뷰 질문 

Learn to become an Data Analyst using this roadmap. Community driven, articles, resources, guides, interview questions, quizzes for modern backend development.

Data Analyst Roadmap

개발자분들은 roadmap.sh에 대해 이미 아시겠죠?
최근 데이터분석가의 로드맵도 업데이트되어 공유합니다!

사실 이렇게 보면.. 개발자 로드맵보다 조금 정립되어있지 않은 느낌도 드는데, 그래도 참고해보면 좋을 것 같아요!

https://roadmap.sh/data-analyst

개발자분들은 roadmap.sh에 대해 이미 아시겠죠?최근 데이터분석가의 로드맵도 업데이트되어 공유합니다! 사실 이렇게 보면.. 개발자 로드맵보다 조금 정립되어있지 않은 느낌도 드는데, 그래도 참고해보면 좋을 것 같아요! https://roadmap.sh/data-analyst

roadmap.sh

데이터분석가 로드맵 🤓

1. 감정은 전염되기 때문에 매우 중요하다.

2. 사람들은 자신과 연관된 것들을 자랑스러워하고 자신과 동료들이 성공할 것이라고 믿고 싶어 한다.

3. 그래서 조직을 이끄는 리더에게 주어진 가장 중요한 임무 하나가 자신감을 보여 주는 것이다.

4. 사람들은 자신감 넘치는 사람을 따르고 지지하고 싶어 한다.

5. 그렇기 때문에 자신감 있어 보이는 사람들이 취직하고 승진할 가능성이 크다.

6. 이뿐만 아니라 리더가 자신감 있게 행동하면 그 자신감이 전염되어 그를 따르는 다른 사람들도 더 자신감 있게 행동한다.

#권력을경영하는7가지원칙

1. 감정은 전염되기 때문에 매우 중요하다. 2. 사람들은 자신과 연관된 것들을 자랑스러워하고 자신과 동료들이 성공할 것이라고 믿고 싶어 한다. 3. 그래서 조직을 이끄는 리더에게 주어진 가장 중요한 임무 하나가 자신감을 보여 주는 것이다. 4. 사람들은 자신감 넘치는 사람을 따르고 지지하고 싶어 한다. 5. 그렇기 때문에 자신감 있어 보이는 사람들이 취직하고 승진할 가능성이 크다. 6. 이뿐만 아니라 리더가 자신감 있게 행동하면 그 자신감이 전염되어 그를 따르는 다른 사람들도 더 자신감 있게 행동한다. #권력을경영하는7가지원칙

< 리더의 자신감은 전염된다 >

Optimism, obsession, self-belief, raw horsepower and personal connections are how things get started. Cohesive teams, the right combination of calmness and urgency, and unreasonable commitment are...

What I Wish Someone Had Told Me

1. 일은 낙관, 집념, 신념, 거친 돌파력, 인간적 연결에서부터 시작됩니다.

2. 하지만 일을 마무리하는 것은 단합된 팀, 빠른 속도와 차분함의 조합, 무한한 헌신입니다.

3. (사람들이 착각하지만) 팀에게는 ‘중요한데 어려운 일을 하는 것’이 ‘중요하지 않지만 쉬운 일을 하는 것’보다 훨씬 더 쉽습니다. 담대한 목표는 사람들의 동기를 자극하니까요.

4. 인센티브는 슈퍼 파워지만, 신중하게 설정해야 합니다. (그게 고객이든, 직원이든, 한 번 도입한 인센티브를 되돌리긴 쉽지 않기 때문입니다)

5. (너무 많은 일을 동시에 벌이려고 하지 말고) 확신을 가지는 소수의 몇 가지에 자원을 집중하세요. 하지만 말이 쉽지, 이를 행동으로 옮기는 건 쉽진 않을 겁니다. 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 것들을 (뼈를 깎는 고통을 감수하며) 제거해야 할 테니까요. (=존 우든 효과)

6. 커뮤니케이션은 명확하고 깔끔하게 하세요.

7. 조직의 구조가 구성원들이 생산적으로 일하는 것을 방해하게 않도록 하세요. 특히 관료주의와 헛소리에 대해선 발견할 때마다 싸우고, 구성원들 또한 이를 발견할 때마다 싸우도록 만드세요.

8. 비즈니스에서 중요한 건 결과입니다. 과정이 좋았다며, 나쁜 결과를 변명하도록 내버려두지 마세요. (결과가 안 좋았다면, 분명 프로세스에 문제가 있는 겁니다. 따라서 과정이 좋았다는 위로가 아니라, 문제를 파악하고 개선해야 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다)

9. 채용에 더 많은 시간을 투자하고, 빠르게 성장할 가능성이 보이는 사람들을 영입하기 위해 위험을 무릎 써보세요!

10. 슈퍼스타는 보이는 것보다 훨씬 더 큰 가치를 가지지만, 그들에 대한 평가는 조직의 성과에 어떤 기여를 했는지를 두고 정확하게 내려야 합니다.

11. 빠른 반복은 많은 문제를 해결합니다. 특히 빠르게 반복할 수 있으면, 틀려도 상관없습니다. (빠르게 반복하는 과정에서 틀린 것들을 계속 수정할 테니까요)

12. 물리 법칙에 해당하는 비즈니스와는 싸우지 마세요. (비과학적인 믿음으로 사업을 하지 말라는 말입니다)

13. 영감은 쉽게 깨지고, 삶은 놀랍도록 빠릅니다. 그리고 아무것도 하지 않은 것이야말로 최악의 위험입니다.

14. 스케일은 급부상하고 있는 신흥 자산입니다.

15. 복리는 마법입니다. 그러니 규모와 복리가 만나는 비즈니스를 하세요.

16. 쓰러져도 다시 일어나 계속 나아가세요.

17. 위대한 사람들과 함께 일하는 것은 인생에서 가장 큰 축복 중 하나입니다.

- 샘 알트만

https://blog.samaltman.com/what-i-wish-someone-had-told-me

1. 일은 낙관, 집념, 신념, 거친 돌파력, 인간적 연결에서부터 시작됩니다. 2. 하지만 일을 마무리하는 것은 단합된 팀, 빠른 속도와 차분함의 조합, 무한한 헌신입니다. 3. (사람들이 착각하지만) 팀에게는 ‘중요한데 어려운 일을 하는 것’이 ‘중요하지 않지만 쉬운 일을 하는 것’보다 훨씬 더 쉽습니다. 담대한 목표는 사람들의 동기를 자극하니까요. 4. 인센티브는 슈퍼 파워지만, 신중하게 설정해야 합니다. (그게 고객이든, 직원이든, 한 번 도입한 인센티브를 되돌리긴 쉽지 않기 때문입니다) 5. (너무 많은 일을 동시에 벌이려고 하지 말고) 확신을 가지는 소수의 몇 가지에 자원을 집중하세요. 하지만 말이 쉽지, 이를 행동으로 옮기는 건 쉽진 않을 겁니다. 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 것들을 (뼈를 깎는 고통을 감수하며) 제거해야 할 테니까요. (=존 우든 효과) 6. 커뮤니케이션은 명확하고 깔끔하게 하세요. 7. 조직의 구조가 구성원들이 생산적으로 일하는 것을 방해하게 않도록 하세요. 특히 관료주의와 헛소리에 대해선 발견할 때마다 싸우고, 구성원들 또한 이를 발견할 때마다 싸우도록 만드세요. 8. 비즈니스에서 중요한 건 결과입니다. 과정이 좋았다며, 나쁜 결과를 변명하도록 내버려두지 마세요. (결과가 안 좋았다면, 분명 프로세스에 문제가 있는 겁니다. 따라서 과정이 좋았다는 위로가 아니라, 문제를 파악하고 개선해야 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다) 9. 채용에 더 많은 시간을 투자하고, 빠르게 성장할 가능성이 보이는 사람들을 영입하기 위해 위험을 무릎 써보세요! 10. 슈퍼스타는 보이는 것보다 훨씬 더 큰 가치를 가지지만, 그들에 대한 평가는 조직의 성과에 어떤 기여를 했는지를 두고 정확하게 내려야 합니다. 11. 빠른 반복은 많은 문제를 해결합니다. 특히 빠르게 반복할 수 있으면, 틀려도 상관없습니다. (빠르게 반복하는 과정에서 틀린 것들을 계속 수정할 테니까요) 12. 물리 법칙에 해당하는 비즈니스와는 싸우지 마세요. (비과학적인 믿음으로 사업을 하지 말라는 말입니다) 13. 영감은 쉽게 깨지고, 삶은 놀랍도록 빠릅니다. 그리고 아무것도 하지 않은 것이야말로 최악의 위험입니다. 14. 스케일은 급부상하고 있는 신흥 자산입니다. 15. 복리는 마법입니다. 그러니 규모와 복리가 만나는 비즈니스를 하세요. 16. 쓰러져도 다시 일어나 계속 나아가세요. 17. 위대한 사람들과 함께 일하는 것은 인생에서 가장 큰 축복 중 하나입니다. - 샘 알트만 https://blog.samaltman.com/what-i-wish-someone-had-told-me

Sam Altman

창업을 하고자 하는 사람들에게 해주고 싶은 말들

최근에 새로운 앱 배포 버전에 대한 전환율(특정 행동에 대한 전환/전체 Active User)을 측정해야 할 일이 있었습니다. 아직 배포한 지 며칠 되지 않았기 때문에, 앱 배포 영향에 따른 전환율 변화를 살펴보기 위해 이전 버전과 새로운 버전에 대한 유저들의 전환율을 뽑아보았고, 아래와 같은 결과를 얻었습니다. "흠, 새로운 버전에서 유저들의 전환율이 3%p 나 감소했네.

속지 말아야 할 통계: 심슨의 역설

‘심슨의 역설’을 아시나요? 심슨의 역설을 모르면 잘못된 분석 결론을 내릴 수 있습니다! ⚠️
최근 실제 업무에서 경험한 ‘심슨의 역설’을 블로그에 정리해보았습니다 🙂

[목차]
- 심슨의 역설이란?
- 심슨의 역설의 예
- 앱 배포에서 발견한 심슨의 역설 현상
- 결론: 심슨의 역설을 대응하는 분석가의 자세

[💡 심슨의 역설 Summary]
✔️ ’심슨의 역설’은 전체 통계 결과와 세부 통계 결과가 다른 상황을 의미합니다.
✔️ 심슨의 역설이 일어나는 이유는 ‘혼재변수’에 신경 쓰지 않고 전체 통계 결과를 유추했기 때문입니다.
✔️ 심슨의 역설은 비직관적이지만 흔히 일어나는 현상입니다.
✔️ 데이터 분석가는 다른 비율로 수집된 샘플의 데이터를 합산할 때, 분석(연구)의 목표를 기억하고 핵심이 되는 혼재변수를 빼먹지 않게 주의해야 합니다!

심슨의 역설을 기억하며, 통계에게 속지 않기를! 💪

Data Eden

제주대동농장 대표

이유정

온라인쇼핑몰을 통해서 디자인.마케팅.기획.글쓰기.세무.고객관리,이벤트등 사업 전반적인 것을 바르게 배움.
열심히 살면 기회는 끊임없이 다양한 형태로 온다고 믿음.



연세대학교 공과대학

이종혁

#파이썬디벨로퍼 #데이터사이언스 #끊임없이배우기 #데이터분석 #Engineering #질문하는

스타트업

차무혁

[속지 말아야 할 통계: 심슨의 역설]

머신 러닝

python

Github

데이터 분석

연체 및 회수 전략 수립을 위한 데이터 마트 생성 및 분석을 합니다

데이터 분석가

개인 유전자검사 데이터를 분석하고 연구하였습니다.

데이터 분석가 & 선임 연구원

암세포 Cell Cycle 관련 단백질을 연구하였습니다.

연구원

유저 및 비즈니스 데이터 분석, 온라인 실험, 유저 세그먼트 모델링 등을 합니다.

분자생물학을 공부하였고, 학위논문발표 최우수상을 수상하였습니다.

자연과학대학 생명과학부

남동욱

Linkedin

Blog

데이터 분석, 온라인 실험, 머신러닝 등 데이터에 의한 의사결정과 혁신에 많은 관심을 가지고 있는 데이터 분석가입니다!

토스뱅크에서 데이터 분석가로 일하고 있으며, 창업 이터레이션 진행 중 입니다 :) 
#데이터분석 #데이터시각화 #데이터사이언스 #온라인실험

[속지 말아야 할 통계: 심슨의 역설]

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