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뿌리가 없으면 꽃이 피지 못한다. 인격은 사상의 뿌리다.
토대와 밑받침 없는 사상은 허물어지기 쉽다.
꽃에 향기가 있듯이 사람에게도 품격이란 것이 있다.
썩은 백합꽃은 잡초보다 오히려 그 냄새가 고약하다.
- 셰익스피어


“전문지식이 없고 업무 처리가 미숙하며, 능력과 판단력이 부족하더라도
이런 경영자는 조직에 그리 막대한 피해를 입히지 않는다.
하지만 품성이나 성실성이 부족한 경영자는 제아무리 지식이 풍부하고,
똑똑하고, 유능하다 하더라도 조직을 파괴한다.
그는 기업의 가장 소중한 자원인 사람을 파괴한다. 정신을 파괴한다.
그리고 성과를 파괴한다.” 피터 드러커 교수의 글입니다.
결국 품성이 당신의 운명입니다.

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아빠와 엄마가 싸우실 때
아빠는 아직 철이 없으신 것 같다

아빠가 해도 될 일을
왜 엄마한테 시키실까?

삐지고 화낼 때는
아기 같다

엄마가 스트레스 받아서
아플까 봐 걱정이다

나중에 아빠가 되면
아빠처럼 안 해야겠다


- 윤민근의 시집《외로움이란》에 실린
  시〈아빠가 되면〉전문 -


* 링컨캠프에 세 번 참여했던
중2 윤민근 학생이 쓴 시입니다.
'어른아이'가 있고 '아이어른'이 있습니다.
어른아이인 아빠를 바라보는 아이어른 시인의
시선에 미소가 지어집니다. 엄마를 걱정하는
아들의 가상한 마음이 더없이 예쁩니다.

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신경과학자, 심리학자 그리고
진화론자들은 인간의 뇌가 사회적 협력의 즐거움과
필요성에 맞게 프로그램돼 있다는 데 동의한다.
우리의 뇌는 사회적 협력을 원하고,
필요한 경우 협력을 증진시킨다.


- 레이 달리오의《원칙》중에서 -


* 하버드대학의 한 교수는
원하는 만큼의 돈, 성공한 직업, 육체적 건강이 있어도
행복을 결정짓는 가장 중요한 요소는 '사랑스러운 관계'라고
이야기합니다. 내가 사랑하는 사람들, 보고 싶은 사람들,
지금은 조금 멀어졌지만 그리운 사람들이 있지 않으신가요?
소중한 사람들에게 오랜만에 안부 인사 어떠세요?
'잘 지내요? 우리 오랜만에 차 한잔할까요?'

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좋든 나쁘든
자신과 자신의 운명을 있는 그대로
받아들여야 한다. 이 넓은 우주는 좋은 것으로
가득 차 있지만, 주어진 땅을 자기 손으로 갈지
않는 한 단 한 알의 옥수수도 손에 넣을 수 없다.
인간의 내면에 있는 잠재력은 근본적으로 새롭지만,
시도해보기 전까지는 자신에게 그런 능력이
있는 줄도 모르고, 그걸로 뭘 할 수
있는지도 모른다.


- 재커리 시거의《어떤 고독은 외롭지 않다》중에서 -


* 보물 상자를 깔고 앉아
구걸하는 걸인의 이야기가 있습니다.
어쩌면 우리 모두는 그 걸인과도 같습니다.
이 광활한 우주 가운데 나에게 '주어진 땅'은
세상에 둘도 없는 나만의 빛나는 보물 상자입니다.
씨앗을 땅에 심어야 발아하듯, 내 안의 씨앗을 꺼내
그 땅에 심어야 합니다. 깔고 앉는 의자로만
사용하고 있지 않은지, 지금 일어나
살펴보아야 합니다.

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우리는 모두 통증을 느끼는 존재다.
이 통증은 살아 있다는 감각이며, 살기 위한
감각이기도 하다. 물론 머리가 깨질 듯한 치통과 통풍,
대상포진, 급성 복막염, 요로결석, 복합부위 통증 증후군 등에
의한 통증을 살기 위한 감각이라고 하긴 힘들다. 하지만
이런 통증은 적어도 우리 몸에 이상이 있다는 것을
알려주는 신호다. 정상적이지 않은 방식으로
통증이 느껴지는 것 또한 몸이 보내는
이상 신호다.


- 이승원의《우리는 왜 쉬지 못하는가》중에서 -


* 통증은 우리에게 위험을 감지시킵니다.
아픈 곳에 주의를 기울이게 하여, 그동안 놓치고
무심했던 것을 돌아 보게 합니다. 죽은 몸은 통증을
느끼지 못합니다. 나병이라 불리는 한센병이 한층
무서운 것은 통증 감각을 잃어버렸기 때문입니다.
통증은 어쩌면 살아있는 나의 영혼이 보내는
메시지인지도 모릅니다. 진통제를 먹기 전,
잠시 생각해 보면 어떨까요.

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한 설문조사에 의하면,
놀랍게도 미국인의 65%가 지난 1년간 뛰어난 업무 성과를 올리고도
칭찬이나 인정을 받은 적이 한번도 없다고 대답했다.
또한 지나치게 인정받아서 고민이 된다는 사람은 한명도 만나지 못했다.
- 도널드 클리프턴 갤럽사 회장, ‘당신의 물통은 얼마나 채워져 있습니까?’에서


이 책에서 저자는 ‘칭찬과 인정이 제대로 이뤄지지 않는 회사는
반드시 어려움을 겪게 된다’고 강조합니다.
미국 노동부 자료에 의하면 사람들이 회사를 떠나는 가장 큰 이유가
자신을 인정해 준다는 느낌을 받지 못하기 때문이라고 합니다.
인정과 격려는 비용 문제가 아니라 마음의 문제입니다.
그러나 효과는 금전적 투자를 크게 능가합니다.

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데이터 과학자 는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 기술력과 해결해야 할 문제를 탐구하는 호기심을 가진 새로운 유형의 분석 데이터 전문가입니다.

일부는 수학자, 일부는 컴퓨터 과학자, 일부는 추세 분석가입니다. 그리고 그들은 비즈니스와 IT 세계에 걸쳐 있기 때문에 인기가 높고 보수도 좋습니다. 누가 되고 싶지 않겠 어요?

그들은 또한 시대의 징표입니다. 데이터 과학자는 10년 전에는 많은 주목을 받지 못했지만 그들의 갑작스러운 인기는 현재 기업이 빅 데이터 에 대해 어떻게 생각하는지를 반영합니다 . 다루기 힘든 대량의 비정형 정보를 더 이상 무시하거나 잊을 수 없습니다. 이전에는 아무도 찾지 못한 비즈니스 통찰력을 발굴하고 발굴하는 사람이 있는 한 수익 증대에 도움이 되는 가상의 금광입니다. 데이터 과학자를 입력하십시오.

저들은 어디서 왔어요?

많은 데이터 과학자들이 통계학자 또는 데이터 분석가로 경력을 시작했습니다. 그러나 빅 데이터(및 Hadoop 과 같은 빅 데이터 스토리지 및 처리 기술 )가 성장하고 진화하기 시작하면서 이러한 역할도 진화했습니다. 데이터는 더 이상 IT 부서에서 처리해야 할 사후 처리 대상이 아닙니다. 이는 분석, 창의적인 호기심, 하이테크 아이디어를 수익을 창출하는 새로운 방법으로 변환하는 요령이 필요한 핵심 정보입니다.

데이터 과학자의 역할도 학문적 기원을 가지고 있습니다. 몇 년 전 대학에서는 고용주가 프로그래머와 팀 플레이어를 원한다는 사실을 인식하기 시작했습니다. 교수들은 이를 수용하기 위해 수업을 조정했고 노스캐롤라이나 주립 대학의 고급 분석 연구소와 같은 일부 프로그램은 차세대 데이터 과학자를 대량 배출할 준비를 했습니다. 현재 전국 대학에는 60개 이상의 유사한 프로그램이 있습니다.

 

 

“내 하루는 매우 비슷할 수 있지만 주별 작업은 크게 다를 수 있습니다. 몇 주 동안 텍스트 마이닝 프로젝트에 참여하고 그 후에는 고객에 대한 예측 모델을 만들 수 있습니다. 분석 과 그것이 비즈니스의 다른 부분에 어떻게 도움이 될 수 있는지 에 대해 다른 사람들과 회의를 하는 것이 혼합되어 있습니다 .”

미국 주요 소매업체의 Alex Herrington
데이터 과학자
이야기 읽기

 

 
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Booz Allen Hamilton의 수석 데이터 과학자인 Kirk Borne 박사는 데이터 과학이 IT 기능이라는 오해와 더 크고 복잡한 데이터의 새로운 시대에 데이터 과학자가 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 대해 설명합니다.

 

데이터 과학자에 대해 자세히 알아보기

 

데이터 과학자의 일반적인 직무

데이터 과학자의 역할에 관한 명확한 직무 설명은 없습니다. 하지만 다음과 같은 몇 가지 작업을 수행하게 될 것입니다 .

  • 통제할 수 없는 대량의 데이터를 수집하고 이를 보다 유용한 형식으로 변환합니다.
  • 데이터 기반 기술을 사용하여 비즈니스 관련 문제를 해결합니다.
  • SAS, R 및 Python을 포함한 다양한 프로그래밍 언어로 작업합니다.
  • 통계 테스트 및 분포를 포함하여 통계에 대한 확실한 이해가 있습니다.
  • 기계 학습, 딥 러닝 및 텍스트 분석과 같은 분석 기술을 유지합니다.
  • IT 및 비즈니스와 소통하고 협업합니다.
  • 데이터의 순서와 패턴을 찾고 비즈니스의 수익에 도움이 될 수 있는 추세를 파악합니다.
 

데이터 과학자의 도구 상자에는 무엇이 있습니까?

다음 용어 및 기술은 데이터 과학자가 일반적으로 사용합니다.

  • 패턴 인식 : 데이터의 패턴을 인식하는 기술(머신러닝과 혼용되는 경우가 많음).
  • 데이터 준비 : 원시 데이터를 보다 쉽게 ​​사용할 수 있도록 다른 형식으로 변환하는 프로세스입니다.
  • 텍스트 분석 : 구조화되지 않은 데이터를 검사하여 주요 비즈니스 통찰력을 얻는 프로세스입니다.
 

 

“평소에는 팀과 함께 비즈니스에서 나오는 질문에 답하는 방법을 브레인스토밍하고 문제를 해결하고, 직원이 완료한 분석 및 권장 사항을 검토하고, 다양한 회의에 참석합니다.”

Kristin Carney
데이터 과학자, World's Foremost Bank
이야기 읽기

 

어떻게 데이터 과학자가 될 수 있습니까?

데이터 과학 분야에서 경력을 쌓기 위해 자신을 포지셔닝하는 것이 현명할 수 있습니다. 많은 직업 기회를 가질 수 있을 뿐만 아니라 실험과 창의성의 여지가 있는 기술 분야에서 일할 수 있는 기회입니다. 그래서 당신의 전략은 무엇입니까?

학생이라면
데이터 과학 학위를 제공하는 대학을 선택하거나 데이터 과학 및 분석에 대한 강의를 하나 이상 제공하는 것이 중요한 첫 단계입니다. Oklahoma State University, University of Alabama, Kennesaw State University, Southern Methodist University, North Carolina State University 및 Texas A&M은 모두 데이터 과학 프로그램이 있는 학교의 예입니다.

경력을 전환하려는 전문가인 경우
대부분의 데이터 과학자는 데이터 분석가 또는 통계학자로서의 배경을 가지고 있지만 비즈니스 또는 경제와 같은 비기술 분야에서 온 사람들도 있습니다. 이렇게 다양한 배경을 가진 전문가들이 어떻게 같은 분야에 종사할 수 있습니까? 그들이 공통적으로 가지고 있는 것이 무엇인지 살펴보는 것이 중요합니다. 즉, 문제 해결 능력, 의사소통 능력, 일이 어떻게 돌아가는지에 대한 채울 수 없는 호기심입니다. SAS Academy for Data Science 가 어떻게  공인 데이터 과학자가 되기 위한 도구를 제공 하는지 알아보십시오 

이러한 자질 외에도 다음에 대한 확실한 이해가 필요합니다.

  • 통계 및 기계 학습.
  • SAS, R 또는 Python과 같은 코딩 언어.
  • MySQL 및 Postgres와 같은 데이터베이스.
  • 데이터 시각화 및 보고 기술.
  • 하둡과 맵리듀스.

이러한 기술을 스스로 배우고 싶지 않다면 온라인 과정을 수강하거나 부트캠프에 등록하십시오. 그리고 당연히 네트워크를 구축해야 합니다. 회사의 다른 데이터 과학자와 연결하거나 온라인 커뮤니티 를 찾으십시오 . 그들은 데이터 과학자가 하는 일에 대한 내부 정보를 제공하고 최고의 일자리를 찾을 수 있는 곳을 알려줄 것입니다.

기업은 언제 데이터 과학자를 고용할 준비가 되었나요?

데이터 과학자 직책을 수락하기 전에 조직에 대해 평가해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

  • 많은 양의 데이터를 처리하고 해결해야 하는 복잡한 문제가 있습니까? 진정으로 데이터 과학자가 필요한 조직에는 두 가지 공통점이 있습니다. 그들은 방대한 양의 데이터를 관리하고 있으며 매일 중요한 문제에 직면하고 있습니다. 그들은 일반적으로 금융, 정부 및 제약과 같은 산업에 있습니다.
  • 데이터를 중요하게 생각합니까? 회사의 문화는 데이터 과학자를 고용해야 하는지 여부에 영향을 미칩니다. 분석을 지원하는 환경이 있습니까? 경영진의 동의가 있습니까? 그렇지 않다면 데이터 과학자에게 투자하는 것은 낭비가 될 것입니다.
  • 바꿀 준비가 되었나요? 데이터 과학자로서 당신은 진지하게 받아들여지기를 기대하며, 그 중 일부는 당신의 작업이 결실을 맺는 것을 보는 것을 수반합니다. 비즈니스가 더 잘 작동할 수 있는 방법을 찾는 데 시간을 할애합니다. 이에 대응하여 기업은 귀하가 발견한 결과를 따라갈 준비가 되어 있어야 합니다.

데이터를 기반으로 비즈니스 의사 결정을 안내할 데이터 과학자를 고용하는 것은 일부 조직에 대한 믿음의 도약이 될 수 있습니다. 당신이 일하고 있는 회사가 올바른 사고방식을 가지고 있고 변화를 줄 준비가 되어 있는지 확인하세요.

 

 

“저는 유연하고 상황에 적응해야 하는 민첩한 회사에서 일합니다. 예를 들어 지난주에 저는 추천 점수 향상을 포함한 여러 작업을 수행했습니다. 운영 콘텐츠 관리 시스템과의 통합 조정 친화도 모델에 사용할 소비자 행동을 기반으로 새로운 변환 변수를 생성합니다. 기존 성능 보고서/분석 대시보드의 일부 리팩토링을 수행합니다."

Manuel-David Garcia
독일 하이델베르크에 있는 중견 기업의 데이터 과학자

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https://www.itworld.co.kr/numbers/82001/272637

 

넘버스 Numbers - 2022 프로그래머스 개발자 설문조사 리포트

1111Some text as placeholder. In real life you can have the elements you have chosen. Like, text, images, lists, etc.

www.itworld.co.kr

 

https://programmers.co.kr/pages/2022-dev-survey

 

2022 프로그래머스 개발자 설문조사

5362명이 참여한 온라인 설문 조사 결과를 통해 우리나라 개발자들의 솔직한 의견을 확인하세요.

programmers.co.kr

개발자 커리어 플랫폼 프로그래머스 운영사 그렙이 국내 개발자들의 기술 트렌드와 커리어 고민을 엿볼 수 있는 ‘2022 프로그래머스 개발자 설문조사 리포트’를 공개했다고 밝혔다.

프로그래머스 홈페이지에 공개된 리포트는 프로그래머스를 이용하는 개발자 5,362명을 대상으로 2021년 12월 3일부터 31일간 실시된 온라인 설문조사 결과를 바탕으로 발행됐다. 개발자 설문조사 리포트는 우리나라 개발자들의 생각을 공유하는 목적으로 매년 상반기에 발행한다. 이번 리포트에는 근무 지역·형태, 평균 연소득, 자주 사용하는 툴, 배우고 싶은 프로그래밍 언어, 이직과 구직 시 중요한 점, 채용 정보와 개발 트렌드를 얻는 곳 등 총 35문항을 수록했다.
 

ⓒ 그렙
해당 자료에 따르면, 응답한 개발자 49.5%는 회사로 출근한다고 응답했다. 재택근무와 출근을 병행하는 개발자는 38.3%, 재택근무만 하는 개발자가 12.2%로 총 응답자 중 87.8%의 개발자는 회사로 출근한 것으로 나타났다. 가장 많은 개발자가 근무하는 지역은 서울시 강남구(25.3%)로 나타났으며, 네이버, 엔씨소프트 등 IT 기업이 다수 포진돼 있는 경기도 성남시(14.5%)가 2위, 강남구 옆에 위치한 서초구(6%)가 3위를 기록했다.

연소득 관련 질문에서는 설문에 참여한 개발자의 43.5% 만이 4,000만 원 이상을 받는다고 답했다. 개발자 영입 전쟁이 치열해지면서 처우개선과 사이닝 보너스, 스톡 옵션 제공이 연일 화제가 되고 있으나 모든 개발자가 고액의 연봉을 받지는 않는 것으로 나타났다. 

한편, 개발자들이 회사를 선택할 때 가장 중요하게 여기는 것은 연소득/인센티브/스톡옵션 등의 금전적 보상(60.3%)이었으며, 다음으로 동료(55.1%)와 개발 스택/환경(47.7%)을 고려한다고 답했다. 개발자들이 선택한 회사를 선택하는 기준 톱3는 매년 변하지 않는 순위를 유지하고 있다.

개발자들이 가장 자주 사용하는 에디터(최대 2개 선택)는 비주얼 스튜디오 코드(56.3%), 인텔리J(29.6%), 이클립스(17.7%) 순이었다. 비주얼 스튜디오 코드는 2020년 46.5%와 비교해 10% 가까이 사용량이 증가했다. 또한 새롭게 배우고 싶거나 배울 필요성을 느끼는 언어는 코틀린(15.5%), 고(15.3%), 타입스크립트(12.5%) 순이었다. 2020년 1위를 차지한 파이썬의 경우 4위로 하락했는데, 이미 많은 개발자들이 Python에 익숙해졌기 때문인 것으로 분석했다.

또한 매일 밤샘 근무를 하는 개발자 이미지와 달리 34.7% 개발자는 야근을 하지 않는 것으로 나타났다. 매일 또는 거의 매일 높은 강도로 야근하는 개발자는 13%로 응답자 중 가장 적은 비중을 차지했다.

그렙 이확영 대표는 “해외에도 다양한 개발자 설문조사 리포트가 발행되지만 국내와 근무환경이 다르기 때문에 우리 주변의 개발자들의 생각을 보여주지는 못하는 아쉬움이 있었다”면서 “프로그래머스는 설문조사 리포트를 통해 많은 개발자들이 궁금증을 해소하고 공감대를 얻기를 바라는 마음으로 매년 상반기 설문조사 리포트를 발행하고 있다”라고 말했다.

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