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김나이 커리어 엑셀러레이터 강연 후기 (자기만의 트랙 답변하기) 지난주 회사에서 김나이 커리어 엑셀러레이터 님의 강연을 들었다. 화상 강의로 들어서 강의와 동시에 노트 정리를 하기 수월했다. 올해 1분기에 김나이 님의 "자기만의 트랙"과 "당신은 더 좋은 회사를 다닐 자격이 있다"라는 책을 읽고 꼭 한 번 만나 뵙고 싶다고 생각했던 터라, 강연이 있다는 공지를 보자마자 바로 참석을 신청했다. 강연 내용을 잊지 않기 위해 내용을 요약해서 정리했다. Intro: 일터에서 단단하게 오래 달리는 법 김나이 님에게 컨설팅받는 사람의 70%가 대기업 직장인이다. 모범생으로 살았던 사람들인데, 이렇게 사는 게 맞는지에 관한 질문을 가지고 찾아간다. 주로 던지는 질문은 아래와 같다. #의미: 내가 여기에서 이 일을 하는 것이 무슨 의미인지 모르겠다. #전문성: 연차에 맞는 실력을 .. 2023. 6. 27.
2023년 상반기 회고 (나의 문제점 해결하기) 이 글은 2023년 상반기 회고입니다. 2022년 회고가 브런치 마지막 글이었는데, 꼬박 6개월 만에 돌아왔네요. 브런치에 자주 글을 올리겠다는 연초 계획이 무색하게 말이죠. 재택근무가 줄어 글 쓸 시간이 없었다는 핑계를 대봅니다. 이 글은 연초에 세운 2023년 계획을 얼마나 잘 수행했는지 평가하는 글입니다. 목표 유형 세 개(움직이기, 기록하기, 성장하기) 중 움직이기를 제외하고는 주로 성취하지 못한 목표를 찾고 해결방법을 고민하는 내용을 담았습니다. 추가로, 브런치 글 말투를 "~입니다"가 아닌 "~다"로 바꾸려고 해요. 조금 딱딱해 보일 수는 있지만, 브런치 글을 편하게 쓰려면 일기처럼 쓰는 게 좋을 것 같아서요. 브런치 글을 더 자주 쓰기 위해서이니 양해 부탁 드려요! :) 성공한 것은 파란색으.. 2023. 6. 23.
여자 풋살 회사 대전, 판교리그에 출전하다! 지난 주말(6/10), 여러 회사와 함께하는 여자 풋살 친선 대회에 출전했다. 네이버, 카카오 등의 판교에 있는 회사에서 시작한 리그여서 판교 리그로 불리는 것으로 알고 있다. 소문으로만 듣던 판교 리그에 드디어 직접 출전하다니! 떨렸다. 우리 회사는 판교에 위치하지 않지만, 여자 풋살 팀이 있다는 사실 덕분에 초대를 받았다. 6/10에 참가했던 회사는 총 7개로, 네이버, 구글, NC SOFT, SK브로드밴드, 카카오, 뉴스1, 포스코였다. 참가 인원이 많은 회사는 20명 가까이 있었고, 우리 팀은 12명이 참가해서 사람이 그렇게 많지 않았다. 경기를 다 뛰고 나서 다행이라고 생각했다. 팀이 너무 많아서 한 경기가 12분 밖에 되지 않아 한 사람당 경기를 뛰는 시간이 생각보다 적었기 때문이다. 3 경기.. 2023. 6. 21.
나는 어떤 사람인가 내가 어떤 사람인지에 대해 생각하고 싶었다. 내가 나를 알아야 올바른 길을 결정할 수 있을 것 같아서이다. 일기에는 여러 번 적었는데, 적었던 내용을 블로그에 정리해서 올린 적은 없었다. 지난주에는 연휴가 있어서 혼자 생각할 시간이 있었다. 나의 어린 시절 사진과 일기장을 훑었다. 초등학교 1학년 일기부터 고등학교 3학년 때 플래너까지 모두 읽었다. 어릴 때 내 생각을 보면 내가 기질적으로 어떤 사람인지 이해할 수 있을 것이라 생각했다. 12년이라는 짧지 않은 시간 동안 나의 생각을 (적어도 일기의 주제를) 관통하는 몇 가지 특성이 있다. 1. 욕심이 많다. - 뭐든 잘하고 싶어한다. 특히 사람들의 인정을 받기 좋은 일 (공부, 체육 등). - 인정 욕구가 높다. "높은 사람의 인정"의 현신인 "상"을 .. 2023. 6. 3.
[췻쉿] 한번에 여러 데이터프레임에 함수 적용, csv 파일 추출 Pandas DataFrame cheatsheet 데이터 분석을 한층 편리하게 해 줄 여러 가지 기능들 내가 아직 외우지 못한 기능을 한 번에 찾을 수 있게 모아놨다. 여러 데이터프레임에 같은 함수를 돌려 각각의 csv 파일을 뽑고 싶을 때 - group A, B, C, D의 값이 들어있는 데이터프레임 A_df, B_df, C_df, D_df가 있음 - 각 그룹의 시청시간 합계를 뽑는 함수를 돌리고 csv 파일을 뽑고 싶음 - group이 많아질수록 해당 과정이 점점 번거로워짐 - group별 데이터프레임을 각각 함수에 넣고 csv 파일을 추출하는 과정을 for문으로 자동화 #일일 시청시간 합계, 인당 평균 시청시간을 구하는 함수 def get_daily_duration(df): duration_df =.. 2023. 5. 13.
재택 근무의 종말 (출근의 장점과 단점) 올해 2월부터 재택근무가 주 1회로 변경되었다. 그전에는 주 2~4회를 하고 있었기 때문에 급격한 변화였다. 2개월간 출근을 많이 하며 느낀 점을 정리했다. 출근과 재택의 장단점은 꽤 명확하다. 그래서 내 생각엔 재택을 주 1~2회 유지해서, 회의가 필요한 날에 출근해서 회의를 몰아서 진행한 후, 재택근무를 하며 혼자 집중해서 해야 하는 일을 처리하는 것이 좋은 것 같다. PM의 일로 예를 들자면, 출근한 날에는 다른 PM과의 아이디어 회의나 개발자/디자이너와 개발 회의를 진행하고, 재택 근무를 하는 날에는 회의 내용을 바탕으로 기획서를 작성하거나 데이터를 추출해서 가설을 검증하는 '홀로 집중해야 빨리 끝낼 수 있는 일'을 처리한다. 출근의 장점과 단점 출근의 장점 1) Self-control이 쉽다. .. 2023. 5. 1.
[췻쉿] 결측값 처리 Pandas DataFrame cheatsheet 데이터 분석을 한층 편리하게 해 줄 여러 가지 기능들 내가 아직 외우지 못한 기능을 한 번에 찾을 수 있게 모아놨다. 결측값 처리 방법 4가지 참고 자료: 한양사이버대학교 데이터사이언스개론 0) null이 있는 열 확인 #컬럼별 확인 df.isna().sum().reset_index() #각 컬럼별 결측치의 비율 df.isna().sum() / len(df) 1) 삭제하기 drop_missing_data = rawData.dropna() #axis=0: null값이 있는 행 삭제 / axis=1: null값이 있는 열 삭제 #how='any': null값이 하나라도 있으면 삭제 / how='all': 모든 값이 null이면 삭제 2) 0으로 채우기 fil.. 2023. 3. 25.
'나는 왜 데이터 분석을 하고 싶을까?'에 관한 생각 PM이 된 지도 벌써 만 4년이 지났다. 기획자에게 데이터 분석 역량이 중요하다는 사실을 줄곧 들었다. 그래서 데이터 분석 공부를 천천히 시작했고, 이제 실무에 적용할 수준의 실력으로 발전했다. 작년부터 본격적으로 데이터 분석 업무를 하며 이 일이 내 적성에 맞다고 생각했다. 앞으로 데이터 분석을 더 깊게 배우고 싶기도 하다. 그런데 나는 왜 데이터 분석을 하고 싶을까? 내가 기획자의 길을 선택한 이유는 창의적인 일을 하고 싶어서였고, 분석은 내 적성에 맞지 않다고 생각했는데. 게다가 데이터 분석은 숫자, 그러니까 수학과 가까이 있는 존재가 아닌가. 나는 분명 수학과 사이가 그리 좋지 않았다. 그래서 생각해 보기로 했다. 내가 데이터 분석을 하고 싶은 이유. 1. 서비스의 성과를 데이터를 통해 확인할 수.. 2023. 3. 18.
[췻쉿] query, assign, type, 문자열, print Pandas DataFrame cheatsheet 데이터 분석을 한층 편리하게 해 줄 여러 가지 기능들 내가 아직 외우지 못한 기능을 한 번에 찾을 수 있게 모아놨다. 데이터프레임 복사본 만들기: df.copy() df_new = df_raw.copy() 원하는 조건으로 추출하기: df.query() 아래 두 개는 동일한 결과를 만드나, query를 쓰면 "df."를 컬럼 앞에 항상 붙일 필요가 없다는 장점이 있음. #1 df.query('컬럼명>10') #2 df[df.컬럼명>10] 여러 파생변수 한 번에 추가하기: df.assign() df.assign(뉴컬럼명 = df.컬럼1 + df.컬럼2, 뉴컬럼명2 = (df.컬럼1 + df.컬럼2) / 2) #lamdba로 더 간단히 쓰고 싶을 경우 df.a.. 2023. 2. 26.

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