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Cojette의 Data Wonderland
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제주 올레 후기

이 글은 2014년 부터 지금까지 꾸준히 기록해 온 글이다. 수많은 도보 여행자를 위한 길 중 가장 유명한 코스. 제주도 주위 및 일부 섬을 두르는 길로, 점차점차 늘어나서 어느 덧 26개로 늘어났다. 개인적으로 원체 걷기, 제주도 모두 좋아하니 올레길을 싫어할 수가 없다(…). 일단 어디를 가든 제주의 바다와 산을 동시에 볼 수 있는 길은 언...

데이터란 무엇인가

회의하다가 주변 사람을 긴장시키고 싶은가. 그렇다면 무언가 한가득 타이핑을 하면서 소리 내어 말해보라. “분석이란 무엇인가.” 아마 함께 회의하던 사람들이 행동을 멈추고 걱정스러운 눈초리로 당신을 쳐다볼 것이다. 정체성을 따지는 질문은 대개 위기 상황에서나 제기되기 때문이다. 사람들은 평상시 그런 근본적인 질문에 대해 별 관심이 없다. 분석이 무...

데이터 실험에서의 실험자 편향

Prologue 실험 설계 분야에서 지속적으로 연구되고 있는 주제 중 하나는 ‘실험자 편향(Experimenter bias)’ 에 관한 것이다. 설계 시에 실험자가 인지하지 못하는 편향이 생길 수 있고, 이를 위해서 실험 설계에서 어떤 장치를 해야 하는지에 대해 다양하게 연구되고 있다. 주요 주제로는 표본 추출시의 편향(예: 자동차 안전장치 실험...

2021년 가트너 Data Science hype graph에 등장한 용어들

가트너의 하이프 그래프. 솔직히 빅데이터가 나오면서 이 그래프를 보기 시작해서인가, 나는 이 그래프를 한 번도 좋아해 본 적이 없다. 하지만 어쨌든 영향을 받을 수밖에 없으니 눈을 돌릴 수도 없는, 그런 애증의 무언가가 되어버렸다. 그리고 한동안은 잊고 살다가 올해 어쩌다 또 보게 되었다. 작년 여름에 발표된 데이터 과학/기계학습 분야 hype...

2021년의 후일담

새해 목표라는 것을 크게 세우지 않은 지 꽤 되었는데, 나쁘지 않은 것 같다. 적어도 그 해 연말에 신년 계획을 지키지 못했다는 자괴감에 머리를 쥐어뜯을 일은 생기지 않기 때문이다. 그리고 소소한 것들(‘꿈의 집’ 게임을 지운다거나)은 바로바로 실행하면 되는 것이기 때문에. 그냥 한 해 어땠는지 한 번 돌아보면서 어떻게 또 살아냈구나 하고 다독이...

2021년의 땡땡땡

올해는 정말로 내내 집에만 있고, 차분하게 가라앉아있었다. 올해가 어떻게 갔는 지도 모르겠다. 올해의 사건 책 냈다고!! : 상세 내용은 링크로 대신한다. 올해의 단어 칩거 : 이토록 올해의 나를 잠식한 단어가 있었을까. 올해의 극 하데스타운 : 내가 언제 뮤지컬이 싫다고 했던가. 너무 훌륭하고 흠잡을 데 없어 다른 캐스팅으로 내년에...

2021년 책 결산

범위 기간: 2020-12-27~2021-12-25 읽은 책: 2020년 1권 + 2021년 72권 = 73권 올해의 책 관련 이벤트 데이터 분석가의 숫자 유감 : 살다보니! 내가! 저자인! 책이! 나오고! 여러분 설마 아직도 사지 않으셨습니까 온오프라인 서점에서 절찬리 판매중. 올해의 책 데이터 분석가의 숫자 유감 : ...

2021년 영상(영화 등) 결산

작년부터 극장을 거의 안 가고 있다. 집에만 있다보니 영상류를 그다지 많이 보지 않았다. 구독 중인 OTT 서비스는 잔뜩 있지만, 역시 집에서는 영상을 보기 너무 어렵고 드라마 같은 거 한 시즌 보려면 몇 달씩 걸리기 일쑤며 OTT의 찜 리스트에 꾸역꾸역 채워넣는 것이 새로운 취미가 되어버린 듯 하다. 평소에는 어차피 온라인으로 보던 EIDF같은 ...

202110~202112 책 리뷰

(기간: 2021/10/01~2021/12/25) 올해는 살다보니 책도 써보고 인터넷 서점에 내 페이지가 올라가보는 일도 겪어봤다. 역시 세상 오래 살고 볼 일이야. 늘 그렇듯 추천은 굵은 글씨. 2021-10 프로젝트 헤일 메리 : 굉장히 밝고 씩씩한 지구와 행성 구하기. 단순하고 밝은 주인공과 외계인과의 우정, 목적은 개인적이었으나...

의사 결정 과학 - Back to the Basics

데이터 과학의 정의는 보통 ‘데이터를 다양한 방법으로 분석하여 의미있는 지식을 찾아내어 이를 기반으로 넓은 분야의 의사 결정에 활용할 수 있도록 한다’라고 되어 있다. 그래서 데이터 과학의 범위를 좁게 잡아도 통계, 알고리즘, 데이터 처리, 시각화, 데이터 스토리텔링 등등 여러 범주의 지식이 필요하다. 하지만 예전부터 가끔씩 이야기되어 왔지만 ...