잉고래의 잇다이어리

머신러닝(ML)이 다가온다 ML은 불과 얼마전까지만해도 특정 누군가들의 아주 특별한 기술분야로 생각되었었는데, 불과 몇년만에 많은 부분들에서 생각하는것보다 너무도 빠르게 세상을 변화시켜 가고 있는 중이다. 나만 해도 이전과는 일하는 방식에 있어서도 틈틈히 ChatGPT를 활용하여 업무에 적용하고 있는게 일상화 되었다. 이제는 예전처럼 일하라고 하면 절대 못 할거라 생각한다. 머신러닝이라고 하면 알고리즘만 떠올리기 쉬운데, '머신러닝 시스템' 책을 읽다보니 이건 ML 시스템의 작은 한 부분인 것을 알게 되었어다. 머신러닝 시스템 머신러닝이 ML시스템으로 구성될 때에는 배포, 모니터링, 로직 업데이트, ML 알고리즘, 평가, 데이터, 인프라, 피처 엔지니어링의 구성요소들 나뉠 수 있다. 현재 많은 책들에서 ..

개발에 있어서 기본은 무엇보다 중요합니다. 기본이 흔들리거나 없다면 정말 정말 큰 프로젝트를 할 경우에 무너지는 건 한순간입니다. 아주 사소하지만 중요한 포인트를 놓쳐서 일을 그르치는 경우를 많이 봤습니다. '전문가를 위한 C'란 책을 읽으면서 마음 한편으로 기본이 항상 중요하단 생각이 문득문득 드네요. C는 시스템 프로그래밍과 임베디드 시스템 등 다양한 분야에서 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 지금은 다들 자바, 자바스크립트, 코틀린 등 여러 현대 언어들을 쓰지만 그 모든 것들의 할아버지 격인 언어인 C는 아직도 현업에서 쌩쌩하게 사용되고 있는 정말 최장수 언어이기도 합니다. 기본적인 C 학습에는 다음과 같은 부분들을 공부하는게 기본이 됩니다. C 언어의 기본 문법과 표준 라이브러리의 이해 : C 언어..

일 잘하는 매니저가 되기 위해서 필요한 것들은 무엇일까? 요사이 너무 많은 사건 사고들이 프로젝트 진행 중에 터지니 이런 궁금증이 문득문득 떠오른다. 초기에는 야심 차게 프로젝트 성사를 위해서 고군분투하다가 막상 프로젝트가 성사되어 여러 가지 들을 해결해 나가다 보면 초기에 기획했던 조건들이 얼마나 부족하고 오류가 많았었는지 부끄럽게 느껴진다. 또 진행과정 중에 고객과의 컨센서스가 얼마나 맞지 않았는지도 고객과의 소통과정 중에 많이 얻어터진다. ㅋ 제품 즉 프로덕트를 만드는 매니저는 도대체 무엇을 하는 것일까? 어떤 역량을 갖고 있어서 PM을 잘할 수 있을까? 막연하게 PM이라면 기술적 지식이나 소통능력, 여러 오피스 능력등을 생각해 봤었는데 실제로 이번에 PM 관련 책을 읽다 보니 내가 아무나(?) 할..

아이패드로 주로 pdf 문서 읽기, 게임하기, 유튜브 보기만을 하다가 간만에 끄적 끄적 그림을 그리니 맘에 힐링이 많이 되네요. 책의 제목 처럼 프로 작가처럼 그리겠다는 목표는 처음부터 없었어요. 그냥 그리는 행위 자체가 마음에 참 드네요. 패드 위를 그릴 때 마다 슥슥 거리는 소리가 참 좋습니다. 책음 포토크리에이트란 앱을 기준으로 그리는 방법에 대해 설명하는데 일반적인 그리기 앱들이 비슷비슷 하기때문에 다른 앱에서도 유사하게 적용해서 쓸 수 있을 것 같아요. 아이패드로 그리는거라서 저 처럼 반듯하게 그리기 어려워 하는 분들도 툴의 도움으로 곡선이 이쁘게 나오는 놀라운 경험(?)을 할 수 있어요. 물론 그림에는 역시 센스가 있는 분들이 잘 그리긴 하더라고요. 전 처음에 나오는 토끼 그리는 것 부터도 어..

개발자로 다른 크루의 프레젠테이션을 볼 때 부러웠던 점 중에 하나는 PT를 기가 막히게 멋있게 한다는 점이다. 그 요인들 중에 하나로 피그마를 들 수 있다. 피그마로 컴포넌트 간의 관계를 직관적으로 예쁘게(?) 어필하면 없던 어필도 샘솟는 듯하다. 평범한 아이디아 하나도 있어 보이게 잘 보여주는 건 뭐랄까 너무 사기적인 능력이랄까? 물론 내용이 중요하다고 나는 되뇌어 보지만 파워포인트로 직사각형만 서툴게 작성된 내 PPT를 보면 한없이 작아지는건 어쩔 수 없다. 이렇게 피그마 책을 읽은 동기는 일단 갬성이었지만, 나름 여러 가지 생산성 부분에서 좋은 점이 많이 보이더라. 피그마로 할 수 있는 것들이 생각보다 많은 점도 있고, 책 내용은 그다지 어려울 부분도 양도 없어서 수월하게 읽음. 다음으로는 오로지 ..

데이터 분석이란 이런게 아닐까? 무언가를 분석한다는 것은 반복적이고 고된 작업이다. 나의 경험들만 생각해도 그렇다. 분명히 누군가가 심어놓은 버그라고 믿고 이를 찾기위해서 몇 일 밤을 지새웠더니 정작 찾아낸 버그의 주인공은 다름아닌 나였다. 스토리는 너무나 뻔하지만 자주 나오는 단골 메뉴이다. 이처럼 현실 세계에서 발생되는 데이터를 보고 인사이트를 얻는것은 쉽지않다. 물론 천재적인 누군가는 관심법으로 "아! 이건 이래서 이런거야"라고 말하기도 하겠지만. 나 같은 범인들은 오로지 노력으로 찾아내는 편이 많다. 알게 모르게 현실의 데이터를 분석하는 순간은 자주 있어왔고 앞으로도 자주 있을 것이다. 그렇다면 현실 데이터를 분석하는 능력을 좀 키워두면 여러모로 좋지않을까? 데이터 분석 서비스인 구글애널리틱스4를..