Stone's Blog

저자 : 고지마 히로유키 옮김 : 박주영  한 5~6년 전인가, 회사에서 진행된 "통계스터디"에서 사용했던 교제. 그 때는 "데이터분석"과는 별개의 업무를 진행하고 있어, 나에게는 기본소양을 넓힌다는 생각으로 접했던 책이다. 그때 잠시 보고 책장에 고이 모셔놓았던 책이기도 하다.  지금은 나와는 상관없을 줄 알았던, "데이터"를 다루고 있고, "통계" 관련 전공을 수료하지 않은 나로서는 뭔가 기본을 잡아주는게 필요하지 않을까 싶어서 다시 읽게 되었다. 사실 과거 스터디를 진행한 강사 분이 "이건 정말 쉬운거예요~ 어렵지 않아요~"라고 했던 말이 아직도 기억에 남는다. 그런데도 그때 난 책의 반을 넘기지 못했던거 같은데 말이다.  지금 짧게나마 "데이터"를 다루고 살다보니, 그 때 강사님의 말이 어느정도는 이해는 된다.  평균/분산/표준편차 까지는 말이다.  통계학도 "기술통계" 라는 부분과 "추리통계" 라는 영역으로 구성되어 있다는 내용도 알게되었다. 기술통계 = 관측을 통해 얻은 데이터에서 그 데이터의 특징을 뽑아내기 위한 기술 도수분포표, 히스토그램, 평균값, 표준편차 등등 추리통계 = 통계학 방법과 확률 이론을 섞은 것. '전체를 파악할 수 없을 정도의 큰 대상'이나 '아직 일어나지 않은, 미래에 일어날 일'에 관해 추측하는 것 부분으로 전체를 추측한다. 선거 속보, 지구온난화의 예상, 주가예상, 금융상품/보험상품 가격 책정 등   내가 업무를 진행하면서, "기초통계량"이라는 표현을 많이 사용했었는데, 이 "기초통계량"이라는 부분들이 대부분은 "기술통계"에 해당하는 통계량이였다.  나는 이 책을 통해 통계학을 조금이나마 이해한듯하다. 가령, 분포를 기준으로 설명을 해보자면 이렇...

저자 : 크리스티나 워드케 옮김 : 박수성  팀장을 6여년 해오면서 매년 고민되는 것이 있다. "어떻게 하면 팀이 성과를 잘 내면서 개인(구성원)의 발전이 이루어 낼수 있을까?". 사실 2가지 다 이루어 진다면, 아마 너무나도 좋을것이다. 하지만 대부분의 경우, 그렇게 되기가 쉽지가 않다. 다만, 내가 겪은 1가지는 일반적으로 "성과가 나는 팀"에서는 "구성원들의 만족도가 높고, 성장도 동반될 가능성이 높다"는 것이다. 그래서 난 지인이 추천해주는 이 책을 읽어 보기로 했다.  OKR 은 구글에서 목표를 달성하기 위해서 진행하는 하나의 수단이라고 생각 된다. 구글과 관련한 업무 혁신 관련 도서들은 이 책 외에도 많다. "스프린트" 라는 책이나, "구글은 어떻게 일하는가?" 에서도 비슷하면서도 약간은 다른 이야기들을 해준다. 다만, 내가 읽었던 책들 중에서 이 책이 가장 심플하고, 명확하고, 직관적이였다는 것은 맞는거 같다.  OKR ( Object Key Results ) 에 대해서 책 내용을 하나의 표로 나타내면, 이렇다.  간단하게 표로 표현해서 모든 부분들이 해결이 된다는 것을 의미하지는 않는다. 목표 수립을 위한 과정들이 가장 중요하고, 그리고 그것을 달성하기 위해 주기적으로 상기시키고 집중하는게 이 OKR의 취지라고 생각이 든다.  팀을 운영하다보면, 방향성과 목표에 혼란이 오거나, 산적한 업무들(우선순위나 의사결정권자의 변심 등등)로 인해 본래 달성하고자 했던 부분들을 놓치게되는 경우가 종종 있다. 비단 외부적인 요인이 아니더라도 목표달성을 실패하는 경우는 많다. 목표를 지속적으로 확인하지 못해서 일 수도 있고, 목표를 정확하게 정의하지 못했거나, 목표를 정확하게 평가할 기준들이 모호할 때에도 이런 일은 일어난다.   이 책에서는 목표는 심플해야 하고, 평가 기준은 명확히 하며, 정해진 목표는 주기적으로 ...

저자 : 정인경 2020년의 첫 도서!  이 책을 읽게 된 배경은 이렇다. 데이터과학자(Data Scientist) 라는 말은 꽤 오래전 부터 들려왔었고, 나 또한 최근 1년여간 해당 직군에 속하여 업무를 진행해 오고 있다. 보통은 데이터기술자(Data Engineer) 와 데이터분석가(Data Analyst) 의 영역을 합쳐서, 데이터과학자(Data Scientist)라고 표현하는 내용을 가장 쉽게 접할 수 있는데, 최근 과학을 쉽고 다양한 시각에서 표현해주는 도서들을 통해서 "데이터과학"이 추구하는 바가 무엇이고, "데이터과학자"로서의 난 어떻게 해야 하는가? 에 대한 이해를 하고자 이 책을 읽게 되었다.  책 소개를 잠시 하자면, 과학을 주제로 출판된 다양한 도서들을 5가지 주제로 이야기를 풀어서 말해준다. 지금이야 과학이라는 것이 익숙하고, 자연에서 벌어지는 많은 일들이 과학자들에 의해 증명되고 설명되어 졌지만, 그런것들이 없던 시절에 어떻게 그런 일들이 일어 났었는지, 그런 것들을 추구하기 위해 어떻게 변화되어 왔었는 지를 이 책에서 잘 서술해주고 있다.  책을 보면서, 느낀 부분은 "철학"과 "과학"이라는 부분이 유사한 부분도 다른 부분도 있다는 것 이였다. 둘 다 어떤 진리를 찾아가는 과정이라는 부분은 유사하다고 생각이 되었고, 다른 부분은 "철학"은 존재 이유를 정신적인 부분에서 찾는 과정이라면, "과학"은 실험/증명을 통해 찾아가는 방법이라는 것이라고 생각이 되었다.  다시 내가 이 책을 읽게 된 부분, 즉 데이터과학자로서 나는 어떻게 살아가는게 좋을가? 로 돌아와 본다면, 난 사실 아직도 "데이터과학자"로서의 삶과 추구하는 바를 다 이해 했다고 생각되지는 않는다. 다만, 조금더 과학자스러운 접근을 해보는게 "데이터과학자"로서의 삶에 더 가까워지는 것은 아닌가...