데이터 고양이

데이터 파이프라인 / 머신러닝 / AB 테스팅 등 데이터 엔지니어링 전반에 관련된 주제를 짧은 코멘트와 함께 공유합니다. 가끔 뜬금 없이 고양이 사진을 공유할 수 있습니다.

[데이터 고양이 @datacat_io]

Alphabet 에 파트타임으로 근무하는 데이터 엔지니어가 22년도 1월에

구글에서 데이터 엔지니어로서 일 하는게 좋지 않을 수 있는 이유 몇 가지를 자신의 블로그에서 이야기 했습니다.

여러분들은 어떻게 생각하시나요? 🥸

https://t.co/Uv7XuzzBXA

[데이터 고양이 @datacat_io]

A/B 테스팅을 평가하는 방법은 크게 두 가지로 구분합니다.

p-value 를 사용하는 빈도주의 방법은 몇 가지 단점이 알려져 있습니다. 그렇다면 베이지안에서는 어떻게 실험을 평가하는걸까요?

회사에서 실험을 하시거나 A/B 테스팅에 관심이 있다면 같이 읽어보아요 🥝

https://t.co/hTjPOazmlf

[데이터 고양이 @datacat_io]

@zeze98071240 좋은 주말 되세요! :)

[데이터 고양이 @datacat_io]

우리가 일상 생활에서도, 개발 하면서도 늘 사용하는 HTTP 는 어떻게 변해왔을까요?

0.9 부터 3.0 까지의 HTTP 변천사를 그림으로 살펴보아요
1.1 은 들어봤어도 2.0 과 3.0은 처음 들어보신다면 클릭클릭! 🧐

https://t.co/jbsfQbWoAx

[데이터 고양이 @datacat_io]

우리는 전체 모수를 대상으로 A/B 테스팅을 수행할 수 없기에, 일부 사용자를 선정해 실험을 진행하게 됩니다.

실험 결과를 해석하기 위한 통계 공부를 하다보면 중심 극한정리라는 용어가 많이 나오는데, 과연 무슨뜻일까요?

짧고 글을 통해 오늘도 지식을 채워보아요!

https://t.co/UT0Q6hyFcC

[데이터 고양이 @datacat_io]

여러분들은 이직 후에 어떤 것들이 가장 먼저 떠오��나요?

프론트 엔지니어가 스스로에게 그리고 같이 일하는 "우리들에게" 이야기 나누었으면 하는 내용들을 모아봤습니다.

같이 '서비스' 를 만든다는 관점에서 같이 고민해 보아요! 😘

https://t.co/BCUmvblYzU

[데이터 고양이 @datacat_io]

@Womenandgirls_ 감사합니다. 좋은 주말 되세요!

[데이터 고양이 @datacat_io]

머리로는 알지만 데이터를 볼 때마다
마음만은 매번 까먹는 바로 그것!

상관관계 != 인과관계

광고 덕분에 DAU가 늘어난게 과연 맞을까요?
그림과 사례를 통해 쉽게 알아보아요 😮

https://t.co/orSWPO66Th

[데이터 고양이 @datacat_io]

엔지니어링 이야기는 아니지만, 요즘 바이럴이나 마케팅이 많아지면서 종종 이런 일들이 우리 주변에 있는것 같아요.

사실 사용자는 다 알고 있습니다. 😛

언젠가, 이런 좋지 않은 마케팅이나 서비스를 만드는 회사나 샘플을 모아놓는 곳이 사이드 프로젝트로 생길까요?

https://t.co/JjUv6lPs9D

[데이터 고양이 @datacat_io]

머신러닝 모델이 어디 쓰이는지 궁금하신 분들이 재밌게 보실 수 있는 글입니다.

사용자가 작성한 신고글을 바탕으로 자동으로 제재하기 위한 모��을 Tensorflow, Kubeflow 를 이용해 만들고 배포한 과정을 이야기 합니다. 😮

따뜻한 하루 보내세요!

https://t.co/Ga2COMLWg9

[데이터 고양이 @datacat_io]

여러분들은 REST API 를 어떻게 디자인 하시나요?
이것만 지켜도 기본은 간다!

단 한장의 그림으로 REST API 디자인의 4가지 기본 규칙을 이미지 알아봅시다 🧐

[Rapid @Rapid_API]

REST API URI naming conventions

[데이터 고양이 @datacat_io]

현업에서 일하는 머신러닝 엔지니어는 어떤 고민들을 할까요?
Research 와 Domain (Business) 두 가지 영역에서 머신러닝 엔지니어란 무엇인지 살펴봅시다.

"머신러닝 엔지니어로 살아남기" 슬라이드입니다.

https://t.co/7g1oRLtNND

[데이터 고양이 @datacat_io]

Kubernetes 에서 Pod 메모리 모니터링을 위해 사용하는 container_memory_usage_bytes 값이 회수될 수 있는 캐시값까지 포함되었다는걸 아시나요?
만약 운영하는 Pod 이 OOM Killed 되었다면 어떤 Prometheus Metric 을 살펴봐야할지, 아래 문서를 통해 같이 이해해봐요! 🤠

https://t.co/tidDhrkq5O

[데이터 고양이 @datacat_io]

머신러닝 플랫폼을 만들기 위해서는 다양한 컴포넌트들의 조합이 필요합니다. 이 과정에서 수 많은 선택지들을 마주하며 실패를 겪기도 합니다

Netflix, DoorDash, Spotify 등 다양한 테크 기업�� 사례를 바탕으로 ML Platform 을 위한 Lesson 들을 정리한 아티클입니다. 💡

https://t.co/OvpYLtelDV

[데이터 고양이 @datacat_io]

실험 관련된 아티클과 논문을 많이 내는 Netflix 에서 A/B 테스팅을 해석하는 방법을 소개하는 아티클이 작년 10월에 올라왔는데
한국어로 번역되어 PAP (Product Analysis Playground) 에 올라왔습니다. 보시면서 힘찬 월요일 맞으세요 🙃

https://t.co/oKIe9AwPhW

[데이터 고양이 @datacat_io]

2022년엔 Tensorflow 와 Pytorch 중 어떤것을 선택하실건가���?

사용할 수 있는 모델 숫자와 배포 인프라 및 에코 시스템 관점에서 두 프레임워크를 비교한 요약 글이 GeekNews 에 올라왔습니다.

새해에도 건강하시고 승승장구하세요 🐈

https://t.co/VVXtzkns3S

[데이터 고양이 @datacat_io]

데이터 인프라에서 Kafka 는 실시간 처리를 위한 핵심 컴포넌트입니다.

Kafka Producer, Consumer 를 사용하면서 겪을 수 있는 Rebalancing, 데이터 유실 및 중복, Transaction 등을 정리한 아티클입니다.

따뜻한 주말 되세요 :)

https://t.co/x80xaYiWfS

[데이터 고양이 @datacat_io]

데이터 인프라에서 갖추어야 할 핵심 요소는 데이터 사용자들의 생산성입니다.

아래 글은 매스프레소에서 사내 데이터 엔지니어 및 분석가 등의 데이터 생산성을 높일 수 있도록 마트 테이블을 위한 파이프라인을 Airflow 를 통해 단순화 한 작업을 소개합니다.

https://t.co/Xw0qcHLBu0

[데이터 고양이 @datacat_io]

국내에서 가장 큰 Kafka 클러스터를 운영하는 회사 중 하나인 Kakao 에서 올라온 Kafka 관련 아티클입니다.

이 글은 사내 대규모 공용 메세징 큐를 운영하기 위한 모니터링 시스템 설명에 중점을 두고 설명하고 있습니다 🙂

https://t.co/Gx51y7RFT9