201th online meetup, 2024-09-21

[jongfeel]

참여 방법

토요일 오전 10시 30분에 아래 google meet 링크를 통해 접속 https://meet.google.com/jyx-mxnq-kpk

이 이슈 assignees에 자신의 github 계정을 추가 약 1시간 30분 분량의 할 내용에 대해 댓글 작성 (최소 모임 시작 전까지) 구글 캘린더 일정 등록 메일 확인을 통해서도 가능 (일정 관리에 도움도 드립니다) 모임 시간에 각자 개발 관련된 공부 진행

• 시작: 10시 30분, 각자 오늘 진행할 것 이야기 5분 ~ 10분 간 진행
  • 자기소개: 새로 오신 분이 있으면 각자 짧은 자기소개가 진행됩니다
• 진행: 2시간, 하지만 쉬는 시간 및 기타 잡일 감안해서 1시간 30분 정도로 진행
• 완료: 12시 30분, 이후 각자 진행한 것 이야기, 12시 40분 전후로 종료.

모임 끝난 후 공부한 내용 정리 & 링크 추가 => 최소 다음 모각코 전까지 확인 가능해야 함.

주의: 회사일 혹은 마감 기한 임박한 일 처리의 경우는 최대한 자제해 주세요. 주말 아침에 일하면 우울하니까요. ㅜㅜ

[fkdl0048]

• https://github.com/fkdl0048/BookReview/issues/289
• https://github.com/fkdl0048/BookReview/issues/290

[ohdair]

할 일

데이터 분석과 비판적 사고 1장 ~ 3장 독서

정리

Notes

데이터를 기반으로 내린 결정이라 할지라도 의구심을 가져야 한다. 이미 결론을 내린 상황이라면 경주마가 앞만 보도록 사용되는 차폐안대^blinker 와 같이 시야가 좁아져 여러가지를 고려 하지 않게 되는 문제가 발생할 수 있다. 생산적인 결론을 이끌어내기 위해서는 숲을 볼 수 있도록 개념과 질문에 집중해야 되는 거 같다.

Quotes

p. 29

구글 전 CEO, Eric Schmidt^{에릭 슈미트} 는 오늘 날 이틀마다 생산되는 데이터의 양은 태초부터 2003년까지 생산된 양과 맞먹는다고 말했다.

우리는 데이터 기반 시대에 살고있다. 모든 정보는 우리의 삶을 더 낫게 만들 힘이 있지만, 이 힘을 제대로 쓰려면 데이터 기반 세상을 명확히 사고^{thinking clearly} 하는 법을 배워야 한다. 데이터 기반 시대에 명확하게 사고하려면 무엇보다도 개념과 질문에 집중해야 한다. 통계학이나 양적 추론 등 세부 기법을 익히느라 생각하기를 멈추고 외우기 시작하면 나무만 보고 숲은 못 보게 된다. 세부 기법은 중요하지만 개념과 질문을 뒷받침할 뿐이다.

사람들은 전문가라는 이유로 아무 의문 없이 그들의 판단을 믿고, 그 사람들 역시 자신의 판단을 믿는다. 다양한 분야의 전문가들도 자주 중요한 오류를 범한다. 스스로 정량적 증거를 두고 명확히 사고하는 방법을 배우는 일이 매우 중요하다. 그래야 올바른 질문을 던져서 생산적인 결론을 이끌 수 있다.

p. 35

경범죄자 체포에 치중한 깨진 유리창식 치안 정책을 적용해서 범죄가 감소되었지만 오히려 강력 범죄가 증가했다는 사실이 발견된다. 효과가 있다고 직감한 사례라도 최초 직감에 의구심을 가져야 한다.

[!note] 깨진 유리창 이론(Broken Windows Theory) 1982년 사회학자 제임스 Q. 윌슨(James Q. Wilson)과 조지 켈링(George Kelling)이 제안한 이론 깨진 유리창은 경미한 무질서나 법을 어기는 행동을 상징하며, 이러한 행위가 제때 처리되지 않으면 사회적 통제가 약해지고 더 심각한 범죄로 발전할 수 있다는 주장을 담고 있습니다.

이 이론은 특히 도시 환경에서의 범죄 예방 정책에 영향을 미쳤으며, 뉴욕시에서 경찰이 무질서한 행위를 엄격하게 단속하여 범죄율을 낮추는 데 기여했다고 평가받기도 합니다.

p. 46

상관관계

두 가지 대상(feature^특성 혹은 variable^변수) 사이에 존재하는 관계

• 양의 상관관계 : 두 특성이 함께 일어나는 경향
• 상관관계가 없음
• 음의 상관관계 : 한 특성이 일어나면 다른 특성이 안 일어나는 경향

2018년 시카고에서 모은 데이터로 범죄 발생과 기온 사이의 상관관계 범죄 발생한 날의 기온을 파악하여 scatter plot 위에 점들을 찍고 데이터의 최적합선을 찾았고 그래프의 기울기로 두 변수의 상관관계를 알 수 있게 되었다. 기울기가 3.1로 기온이 1도 올라가면 평균적으로 범죄가 3.1건 늘어난다.

scatter plot^산점도 을 통해 상관관계를 쉽게 파악

p. 53

상관관계는 세 가지의 용도가 있다.

• 관계 서술
• 예측
• 인과추론

상관관계를 활용할 때마다 세 가지 용도 중에서 어떤 목적인지, 목적 달성에 상관관계가 도움이 되려면 어떤 근거가 뒷받침돼야 하는지 잘 알아야 한다.

관계서술

여러 특성 사이의 관계를 설명하는 일은 상관관계를 활용하는 가장 간단한 이유이다. 2014년 미국 하원의원 선거에서 젊은 세대 투표율이 낮았다고 미래의 튜표율을 예측하지 않아야 한다.

예측

어떤 표본 집단에서 얻은 정보를 활용해서 다른 집단에 관해 미리 알아내는 작업이다. 상관관계를 써서 책임지고 예측하려면 두 가지 중요한 사항을 명확히 이해해야 한다.

• 표본에서 발견한 관계가 광범위한 현상을 대표할 만한지
• 표본 자체가 예측할 대상을 대표할 만한지 현실에서는 단순히 두 변수의 상관계수만으로 예측하려는 경우는 드물다.

인과 추론

상관관계가 반드시 인과관계를 내포하지 않는다. 즉 두 특성이 상관관계가 있다고 해서 한쪽이 다른 한쪽을 야기한다는 뜻이 아니다.

p. 71

상관관계는 데이터 분석의 기초를 이룬다. 상관관계를 나타내는 공분산, 상관계수, 회귀선 기울기 같은 다양한 통계로 상관관계를 정량화한다. 상관관계는 인과관계를 내포하지 않는다.

[chichoon]

할일

자바스크립트 딥다이브 15장 let, const와 블록레벨 스코프 읽기

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var

• var는 변수 중복사용을 허용함 (식별자가 같아도 됨)
  • 이때 초기화문이 없는 변수 선언문은 무시한다
• var 는 함수 스코프만을 지역 스코프로 인정하므로 if, for, while등의 스코프는 중복선언이 되어버린다 (전부 전역 취급)
• 호이스팅이 발생하여 선언문 보다 이전에 변수를 사용할 수 있다

let

• es6 스펙
• 중복선언이 막혀있다
• 블록레벨 스코프 지원 (if, for, while 모두 가능)
• 호이스팅이 발생하지만 실제로 선언문 이전애 변수를 사용하려 하면 참조 에러가 발생한다
  • 자스 엔진 특성상 스코프 시작지점에 변수가 선언 및 초기화는 되어있지만, 실제 선언문 시작지점까지 사용할 수 없으며 이 구간을 일시적 사각지대라 부름
• 전역 스코프에 선언한 변수나 함수는 (브라우저 기준) window 객체의 프로퍼티로 저장되며 우리는 이 window. 부분을 생략하여 사용하는 것

const

• 선언과 동시에 초기화 필수
• 호이스팅 안되는 것처럼 보인다
• 상수
  • 재할당 금지
  • 원시값의 경우 재할당 안됨
  • 객체의 경우 내부값 변경 가능 (새 객체 재할당만 안됨)

[jintaeyeong]

10시 45분부터 참여하겠습니다

개인 프로젝트 Search feature 벤치마킹 정리, API 기능 설계

• https://github.com/jintaeyeong/My-Develop-Project/issues/14
• https://github.com/jintaeyeong/My-Develop-Project/issues/22

[yeslee-v]

To do

• pnpm 블로그 포스팅

[jongfeel]

도메인 주도 설계 읽고 정리하기

• https://github.com/jongfeel/BookReview/issues/896
  • https://github.com/jongfeel/BookReview/issues/925
  • https://github.com/jongfeel/BookReview/issues/929

14장 모델의 무결성 유지 CUSTOMER/SUPPLIER DEVELOPMENT TEAM 부분 읽고 정리 CONFORMIST 부분 읽고 정리