우연찮게 리디 셀렉트에서 고르게 된 비즈니스 코믹스의 하나.

생각보다 가볍고 알차게 리마인드 할 수 있다.

별점 3.5

 

자기 한계를 설정하지 말자.

 목표를 이루려면 스스로 한계를 만들어서는 안 됨. 한계를 뛰어넘으려면 자존심은 버리자! 불치하문

 

 

  • 보고
    • 프라이밍 효과(Priming effect:마중물): '자신 있다'라는 암시를 보이면 긍정적인 반응이 돌아옴
    • 항상 자신있는것처럼 연기: 불필요한 노력과 시간을 낭비하지 말자.
    • 결론 First: 상대방이 묻는 말에 먼저 대답: 예를 들어 YES/NO 질문은 YES/NO 대답부터 먼저
    • 숲 -> 나무 -> 가지 순으로 설명.  설명과 설명 사이에 들어갈 멘트를 미리 정해 두자.
    • 이미지 트레이닝. 무심코 내뱉는 습관적인 말투 조심.
    • 엘리베이터 피칭: 보고는 1~3분내로 마무리
      • 요점을 말한다. -> 선택지를 말한다 -> 판단 포인트를 말한다 -> 결론을 말한다 -> 확인과 반응을 파악한다.
    • 보고의 목적은 complted staff work -> 다음으로 이어질 수 있는 형태로 정리하여 보고한다.
    • 보고의 기본은 신속하게 확인받는 것. 혼나는 것도 일. 혼나는 수당?
    • 메모는 키워드만 적기
  • 커뮤니케이션
    • 인간관계 형성
    • 이름 기억하기
    • 상대가 좋아하는 것에 관심 갖기
    • 메일은 끔들이지 말고 바로 보내기
    • 두려워하지 말고 부딪치기. 안일한 타협은 오히려 조화를 붕괴시킴. 필요 이상으로 마찰을 두려워해서는 안됨.
    • 부정적 사고 방식 알아차리기
    • 간단한 것부터 습관화
  • 팀워크
    • 팀이 발전하는 4단계 4H framework: Honeymoon -> Hostility(적대 단계) -> Humor -> Home
    • 항상 감사한 마음으로 부탁하기
    • 나와 다른 가치관 존중하기
    • 요점만 간략하게 전달하기: 경위와 목적, 기한이나 의의등을 알기 쉽게 전달.
    • 믿고 맡길 수 있는 용기
    • 망설이지 말고 먼저 뛰어들기: 책임소재가 명확하지 않으면 망설이지 말고 먼저 시도하자.
    • 남 탓하지 말기
    • 능력 밖의 일은 과감히 그만두기
  • 회의 
    • 회의의 이유와 목적 알기. 회의 시작 전 시간, 목적 명시적으로 전달하기
    • 회의가 끝나면 해야할 일을 정하자. 회의는 끝난 뒤의 행동을 정하는데 의미가 있음.
    • 회의 대본: 미리 준비하여 빨리 결정.
    • 화이트보드 잘 이용하자.
    • 회의를 지배하기
    • 사전 조율
    • 회의록은 당일 제출
    • 해결과제와 불안 요소는 따로 구분하여 관리하기. 불안요소는 아직 일어나지 않은 일이므로 방치, 회피, 전가, 축소 등의 방법으로 대처하자.
    • 교과서대로 행동하기: 당연한 것을 당연하게 실행하기는 쉽지 않다. 기본이 중요

 

 

 

 

 

 

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개인적으로 구체적인 스토리를 가지고 특정 기술을 설명하는 방식을 좋아한다. 기술이 발전하면서 다양한 측면에서 발전이 이루어지기 때문에 기술 그 자체를 중심에 놓고 학습하다보면 종종 그 기술을 왜 배우고 어떻게 사용할 것인지라는 나침반을 잊어버리게 되기도 한다.


개발 측면에서 나는 C++개발자로 분류되지만, 데이터 분석 같은 작업에는(대용량 데이터 분석이 아닌 이상) 로컬머신에서 파이썬을 주로 사용한다. 파이썬은 이미 충분한 성능 및 좋은 데이터 분석 라이브러리를 갖추고 있다. (불행(?)히도 점점 파이썬을 사용하는 비중이 높아지고 있다. 다행히 C++ 역시 파이썬과 문법적 개념이 비슷해지고 있다.)


최근 데이터 분석과 관련된 파이썬 책이 많이 출간되고, 출간될 예정이다. 그런데 그동안 읽었던 책 중에서 마음에 드는 책을 발견하여 소개한다. 바로 O'reilly에서 출간된 'Data Wrangling with Python'이란 책이다.



Book Cover


http://www.amazon.com/Data-Wrangling-Python-Tools-Easier/dp/1491948817/


책 제목에서 알 수 있듯, 이 책은 파이썬을 사용하는 책이긴 하지만 범용 파이썬 개발자를 대상으로 쓰인 책이 아니다. 파이썬으로 데이터를 요리조리 다루고 싶은 사람(책 저자는 언론사나 데이터 분석가를 대상으로 쓴 것 같다.)들을 위한 책이다.


책은 크게 3개 부분으로 나뉘어진다. 1)데이터 획득 2) 데이터 정리 3) 데이터 탐험


데이터 분석 플로

데이터를 다루게 된다면 대부분 위 그림과 같은 작업 흐름을 따르게 될 것이다. 이 책은 위 그림의 각 단계에서 파이썬을 어떻게 활용할 수 있는지를 적절하게 잘 설명하고 있다. 예컨데 데이터 획득의 경우, 물론 데이터의 정의부터 시작하지만, 엑셀 파일, CSV(TSB), JSON, XML등 다양한 데이터 소스를 처리하는 방법을 소개한다. 각 소주제에 따라 파이썬에서 유명한 모듈들을 소개한다. 기본적인 파이썬의 문법이나 자료구조(딕셔너리, 리스트, 셋 등)들에 대해서도 짧게 다루지만, 이 책으로 파이썬 문법을 이해하기에는 글쎄. 조금 힘들다. 기본적인 문법을 알고 있는 상태라면 초급에서 중급으로 올라갈 수 있는 디딤돌이 될 것이다.


7장과 8장에서는 데이터에서 부적절한 데이터나 튀는 데이터, 신뢰성이 있는 데이터인지 등을 검증하는 방법들을 소개한다. 이후 데이터 탐색 및 프리젠 테이션을 다루는데, 후반에는 약간 내용의 중심이 흐려지는 기분이 있다. 웹스크래핑을 다루는 11장/12장의 내용은 개인적으로는 Acquire the Data섹션에서 소개되어야 적절하다고 본다. 후반부에서 자동화 및 확장성을 고려한 구조등을 다룰 때도 한 챕터에 다루기에는 너무 큰 내용이지 않았나 싶다. 


파이썬을 공부하기 위하여 이 책을 골랐다면 부적절한 선택일 수 있다. 반대로 데이터를 처리하는 비 개발자가 이 책을 본다면 왠지 파이썬 기본 문법책을 하나 찾고싶은 욕구가 생길지도 모르겠다. 파이썬이 데이터 처리 분야에서 가지는 장점을 잘 훑어볼 수 있다.  또한 파이썬 개발자가 데이터를 처리하기 위하여 자신의 기술을 어떻게 활용할 지를 알고 싶다면 좋은 선택일 수도 있겠다.


회사내 데이터를 다루는 팀 동료에게 이 책을 권했는데, 대단히 흥미로워 한다. 읽으면서 파이썬이라는 언어에 흥미를 가진다. :) 이 책의 효과는 이로써 충분하다.


 아직은 한글판이 없지만, 조만간 인사이트 출판사를 통해 번역본도 나올 듯 하다.  국내 데이터 엔지니어들에게도 파이썬의 날개를 달아주었으면 좋겠다.



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