[경영전략] 조직 성과 높이려면 '약한 연결'의 힘을 이용해라

이번 포스트는 한경BUSINESS 경영전략 트렌드 '조직 성과 높이려면 '약한 연결'의 힘을 이용하라 [백재영의 경영 전략]'를 읽고 정리한 글 입니다. 출처 : 조직 성과 높이려면 '약한 연결’의 힘을 이용하라 [백재영의 경영 전략] "자주 만나지 않아 소홀한 관계가 오히려 필요로 하는 기회와 정보를 제공" 경영전략 사회학자들은 '가끔 만나는 아는 사람의 가치'에 주목한다. 매일 만나는 가까운 사람보다 가끔 만나는 지인이 인생을 바꿀 기회나 중요한 정보를 가져다줄 수 있다는 이유 때문이다. 소통이 잦으면 정보가 중복된다 자주 만나고 친밀한 사이인 강한 연결은 생활 환경이 비슷하며, 평소 많이 소통하기 때문에 주고받는 정보가 중복된다. 반대로 가끔 만나는..

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• · 2022. 1. 3.
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[도서리뷰] 한빛미디어 '실전 시계열 분석'

이 포스트는 한빛미디어에서 출간한 '실전 시계열 분석' 을 읽고 작성한 서평입니다. INTRO 통계를 전공했지만 시계열 분석은 감성적으로는 쉽게 느껴지지만 이론적으로는 항상 다루기 까다로운 분야입니다. 해당 도서에서는 통계와 머신러닝을 활용한 시계열 분석을 소개하면서, R과 Python 두 언어로 코드 풀이를 진행합니다. 시계열 분석에 대한 개념을 배우고, 시계열 데이터에 대한 감을 잡는데 좋은 책이며 깊은 이해를 원하시는 분들에게도 내용이 충분할 것이라고 생각합니다. 책 소개 실제 환경에 특화된 시계열 데이터 분석 및 모범 사례를 다루는 실무 지침서다. ARIMA 및 베이즈 상태 공간 같은 표준적인 통계 모델과 계층형 모델을 폭넓게 다루고, 시계열 데이터 모델링의 현대적인 파이프라인 전체..

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• · 2021. 12. 26.
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[Python] 회원 여부 확인 후 인사말 출력하기

해당 포스트는 파이썬(Python)에서 인사 메시지로 회원 여부를 확인하고 상황에 맞춰 답변을 출력하는 방법을 설명합니다. 출력 결과 코드 작성 해당 코드 작성에는 크게 두 가지를 생각해 주시면 됩니다. 첫 번째는 사용자의 입력을 받는 부분, 이 때는 input() 함수를 이용합니다. 두 번째는 입력값에 따라(회원 여부에 따라) 다른 출력을 하는 부분, 이 때는 을 if문을 이용합니다. 1. 사용자 입력 받기 파이썬에서는 사용자의 입력을 받는 함수로 input() 함수가 있습니다. input() 함수 괄호안에 텍스트를 입력하면 사용자를 입력을 받기위한 메시지를 함께 출력할 수 있습니다. 아래 코드는 메시지와 함께 인사말을 출력하고 사용자의 입력(y/n)을 member 객체에 저장합니다. member = ..

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• · 2021. 12. 14.
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[도서리뷰] 한빛미디어 '혼자 공부하는 SQL'

이 포스트는 한빛미디어에서 출간한 '혼자 공부하는 SQL' 을 읽고 작성한 서평입니다. INTRO 한빛미디어에서 출간하는 도서들 중 '혼자 공부하는 OOO'은 가장 유명한 기본서 시리즈입니다. 운좋게 기회가 닿아 대부분의 혼공시리즈를 접할 수 있었는데 항상 기본 이상의 만족감을 얻었기에 이번 학습에도 기대하며 공부하였습니다. 책 소개 누구를 위한 책인가요? SQL을 처음 시작하려고 하는 학생, 취업 준비생 데이터베이스 기초를 배우고자 하는 초보 개발자 SQL의 이론과 실습을 동시에 학습하고 싶은 입문자 SQL을 공부하다가 너무 어려워서 포기한 경험이 있는 입문자 실무에서 SQL 관련 업무를 해야 하는 주니어 개발자 이 책의 특징 1. 탄탄한 학습 설계 : ‘입문자 맞춤형 7단..

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• · 2021. 12. 10.
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[도서리뷰] 한빛미디어 '구글 BERT의 정석'

이 포스트는 한빛미디어에서 출간한 '구글 BERT의 정석' 을 읽고 작성한 서평입니다. INTRO 2014년 알파고(AlphaGO)의 등장이 빅데이터, AI의 급격한 발전을 야기하였다면, 2018년 구글 버트(Google BERT)의 등장은 자연어 처리(NLP) 분야의 큰 발전을 야기하였습니다. 이 책은 자연어 분야에서 상당한 성능 향상을 이뤄 주목받고 있는 BERT 모델을 기초부터 다양한 변형 모델, 응용 사례까지 한 권으로 담은 실무 지침서로, 가장 먼저 사전 학습을 개선하여 성능을 향상하는 ALBERT, BART, ELECTRA, SpanBERT, RoBERTa, VideoBERT와 같은 BERT 변형 모델을 간단한 언어로 잘 풀어서 친절하게 설명합니다. 다음으로 BioBERT 및 C..

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• · 2021. 11. 21.
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[도서리뷰] 한빛미디어 '머신러닝 파워드 애플리케이션'

이 포스트는 한빛미디어에서 출간한 '머신러닝 파워드 애플리케이션' 을 읽고 작성한 서평입니다. INTRO 이 책에서 소개하는 머신러닝 파워드 애플리케이션는 머신러닝 기반 애플리케이션을 설계, 구축, 배포하는 과정에 필요한 모든 기술을 설명합니다. 초기 아이디어가 제품으로 개발되기까지 과정을 예제 프로젝트를 통해 학습하며, 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, 제품 관리자가 머신러닝 애플리케이션을 단계별로 구현하는 데 필요한 도구와 실무에서 맞딱뜨리게 되는 도전 과제와 모범 사례를 살펴봅니다. 유용한 코드와 친절한 그림, 업계 리더와의 인터뷰를 통해 실용적인 머신러닝 개념을 터득해 나갈 수 있게 도와줍니다. 아이디어가 현실이 되는 나만의 머신러닝 애플리케이션을 구현해 보세요! 책 소개 강력한..

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• · 2021. 10. 24.
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[도서리뷰] 골든래빗 '나성호의 R 데이터 분석 입문'

해당 포스트는 골든래빗 출판사로부터 책을 제공받아 작성했습니다. INTRO 최근 살펴본 R도서들은 기본기는 간단히 다루고 다양한 분석 사례를 소개하는 경향이 있었습니다. 개인적으로는 해당 방향성에 공감하지만 분석 또는 프로그래밍을 처음 접하는 초보자들에게는 충분한 이해가 전달되지 않을 수 있어 보완이 필요한 부분도 있습니다. 이번에 나성호 님이 작성하신 R 데이터 분석 입문책은 개발이나 분석 경험이 전혀 없는 분들도 쉽게 따라할 수 있도록 밸런스가 잘 잡혀져 있는 책입니다. 다양한 R도서들이 있지만 R 기초 개념부터 차근차근 올라가시려는 분들에게 이 책을 추천합니다. 이 책의 구성 책은 크게 3단계로 구분되어 설명됩니다. 먼저 1단계 자료 구조에서는 가장 많이 사용되는 벡터, 리스트, 데이터 프레임에 대..

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• · 2021. 10. 18.
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R 데이터 전처리(R for Data Preprocessing)

해당 포스트는 데이터 분석의 필수 과정인 데이터 전처리(Data Precessing)에 대해 설명합니다. 데이터 전처리? 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터를 실제 업무에 활용하기에 앞서 정제하는 행위를 의미하며, 데이터 전처리와 비슷하게 사용되는 용어로는 데이터 가공(Data Manipulation), 데이터 핸들링(Data Handling), 데이터 랭글링(Data Wrangling), 데이터 먼징(Data Munging) 등이 있습니다. Forbes 설문에 따르면 데이터 분석가는 업무 시간 중 약 80%를 데이터 수집 및 전처리 과정에 사용한다고 합니다. 데이터 전처리 유형 데이터 전처리는 데이터 품질 향상, 데이터 통일, 개인정보 보호 등을 목적으로 사용되며 각 목적에서 수..

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• · 2021. 10. 13.
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[R] 리스트 내 행렬들의 열합계(colSums) 구하기

해당 포스트에서는 네이버지식인을 통해 질문 받은 "행렬들이 담긴 리스트에서 열의 합계를 구하는 방법"에 대해 설명합니다. 질문 리스트에 각 열의 합계 구하는 방법좀 알려주세요ㅜㅜ lapply 를 이용해서요!! a

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• · 2021. 10. 13.
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[R] 평균보다 큰 몸무게를 갖는 사람 수 세기

해당 포스트는 네이버 지식인을 통해 질문받은 "평균보다 큰 몸무게를 갖는 사람 수 세기"에 대한 답변을 공유하는 글입니다. 문제 R프로그래밍 sum함수 질문이요! 다섯 명의 몸무게가 다음과 같이 weight 변수에 저장되어 있다. sum() 함수와 논리 연산을 이용하여 평균보다 큰 몸무게를 갖는 사람이 몇 명인지 구하는 코드를 작성하시오. > weight = mean(weight)] [1] 75 89 3. 조건을 만족하는 벡터 세기 2번 코드를 통해 평균보다 큰 몸무게들을 찾았으나 문제에서 '몇 명'인지 물었으니 코드를 좀 더 보완해야 합니다. 위 벡터에서 찾은 관측값들이 몇 개인지를 찾아주면 되는데 R에서는 length() 함수로 벡터의 길이를 확인할 수 있습니다. 참고로 nrow()는 ..

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• · 2021. 10. 8.
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