한 해 동안의 GDG 생활을 마무리 하는 의미로 구글에서 송년회를 열었다. 참석자는 2017년도 동안 Google 행사에서 발표를 했거나 스탭 활동을 하신 분들, 그리고 GDG 운영진으로 구성되었다. 난 아마도 Google Cloud Platform Korea User Group 운영진 자격으로 초대받은 듯 하다. 나중에 들어보니 GCP 도 GDG 라고 (...) 구글 코리아 22층에 도착하니 이미 파티 준비가 끝나있고 명찰과 추첨 티켓을 부여 받았다. 추첨 티켓은 DevFest 재탕인 듯한. ㅎㅎ 내부는 이미 파티 분위기 물씬. 크리스마스 & 연말 분위기 물씬. 많은 음식과 맥주가 제공 되었는데 평소 구글 식당의 퀄리티에는 많이 못미친다는 평을 들었다. 식당 내부는 생각보다 규모가 작았다. 사실 ..
Google Cloud Platform (GCP) Users' United Conference 2017 행사가 지난 12월 22일 성황리에 마무리 되었다. IT 콘퍼런스 오거나이저로 참여한 것은 처음이었는데 정말 멋진 경험이 되서 내심 무척 기쁘고 뿌듯하다. 이 감동을 잊혀지기전에 기록으로 남겨두도록 한다. - 매우 짧은 시간동안 이것저것 나름 구색은 다 갖출 수 있었는데 그 이면에는 어떤 행사던지 마찬가지겠지만 각고의 노력을 해준 스탭이 있겠다. 이번 행사도 총 13명의 준비위원회와 3명의 자원봉사자분들이 함께했다. (++1 명의 전폭적인 지원. 마음껏 행사를 준비해보라는 준비위의 어머니) - 준비위 각자 맡은 역할이 있었는데 그 크기에 상관없이 묵묵히 수행하신 분들 정말 대단하다. 오프라..
회사에서 자체 메신저 솔루션이 없으면 차선으로 선택되는 것이 네이트온, 카카오톡, 구글 행아웃 등이 있겠다. 하지만 개인적인 용도로 사용하던 메신저를 회사에서 겸용으로 쓰는 것은 불편함이 이만저만이 아니다. 우선 제일 문제는 직원 등록 과정에서 사생활이 노출된다는 것이고 두번째는 애초에 기업용 메신저가 아니기 때문에 기능이 많이 부족하다는 것이다. 이러한 시국이 업무 메신저의 춘추전국 시대를 열었고 유니콘 기업(기업가치 10억 달러 이상)인 슬랙을 탄생시키기에 이르렀다. 기본 채팅은 물론이고 파일전송, 코드 등록, 다양한 webhook 연동 가능, markdown 지원. 부족한게 없을 정도다. 이리하여 슬랙은 다양한 커뮤니티까지 점령해갔다. 많은 페이스북 사용자 그룹들이 슬랙을 사용한다. 또한 기업에서도..
앞서 CloudML 의 개념과 기본적인 사용 방법에 대해서 살펴보았고 이번에는 조금 더 실전에 가까운 글을 발행하도록 한다. 기본편에서 로컬 테스트와 클라우드 테스트를 진행했지만 코드의 내용이 단순히 TensorFlow 의 버전을 확인하는 수준이라서 실전에서 사용하려면 막막하거나 여러 장애 요소가 숨어있다. 이번 글에서는 TensorFlow 홈페이지에 있는 샘플 예제 실습을 통해 CloudML 의 울렁증을 극복할 수 있도록 한다. 예제코드 준비 우선 샘플 예제 사용을 위해 TensorFlow 소스코드를 다운로드 받도록 하자. 다운로드 방법은 무엇이든 상관없고 여기서는 GitHub 을 통해 받는 것으로 한다. 소스코드를 받았으면 이제 샘플 예제를 살펴보아야 하는데 예제에 대한 자세한 설명은 홈페이지를 참고..
Google 에서 또다시 엄청난 것을 일반에 공개했다. 바로 Colaboratory 라는 것인데, Jupyter Notebook 의 협업판 이라고 생각하면 되시겠다. 원래 구글 내부에서 직원들이 사용하던 것인데 이번에 신청만 하면 바로 사용이 가능하게 되었다. (기본 제공은 아직 아닌듯.) 신청하면 1시간 내에 accept 되니 일단 선신청하고 용도는 천천히 생각해보시라. 신청은 아래 URL 에서 진행하면 된다. 신청: https://colab.research.google.com/ 자, 그럼 도대체 Colaboratory 가 무엇인지 조금 더 살펴보도록 하자. Google 에서 기본적으로 제공되는 많은 문서가 있는데 이것들의 장점이라고 하면 로컬 PC 가 아닌 클라우드 환경에서 작업이 되기 때문에 공유가..
캐글(Kaggle)은 2010년 설립된 예측모델 및 분석 대회 플랫폼이다. 기업 및 단체에서 데이터와 해결과제를 등록하면, 데이터 과학자들이 이를 해결하는 모델을 개발하고 경쟁한다. 2017년 3월 구글에 인수되었다. (위키백과) 데이터 분석/엔지니어가 각광받고 머신러닝/딥러닝 기술이 발전함에 따라서 매우 빠른 속도로 성장하고 있는게 바로 캐글 플랫폼이다. 플랫폼 안에는 다양한 데이터가 존재하고 다른 사용자/팀의 코드(커널)와 설명을 확인할 수 있기 때문에 많은 것을 배울 수 있다. 말하자면 개발자가 코드로 이야기 하기 위해서 GitHub 을 사용 하듯이 데이터를 다루는 사람은 캐글로 이야기 한다. 그렇다면 이러한 캐글 플랫폼에는 어떤 것들이 있고 어떻게 사용할 수 있는지 천천히 살펴보도록 하자. htt..
육아를 하기로 하고 잠시 쉬고 있는데 직장생활을 할 때보다 더 바쁜 것 같다.대부분의 시간은 처음 의도한대로 육아에 투자하고 있지만 기타 여러가지를 시작했다. GCP 기반으로 텐서플로우 강사 활동 - 매주 목요일 행아웃, 약 8주 예상 - 스터디원은 10명 정도. 캐글 대회 참여 - 팀을 이뤄서 이것저것 시도. - 2018년 1월이 대회 종료라 여유가 있지만 잘 알지 못하고 익숙하지 않은 분야라 많이 헤매고 있음 - 하지만 캐글 프로세스를 익히고 있는 것만으로도 꿀잼. 여러 직군의 팀원이 있어서 새로운 툴과 이것저것 많이 배우는 중. 도서 리뷰 - 한빛미디어 도서 리뷰 중 (사놓은 책도 못읽고 있는데...) Google Cloud 사용자 그룹 행사 준비 - 준비위원회로 몇가지를 담당하기로 해서 신경을 곤..
*NIX 머신에 SSH (혹은 Telnet) 로 원격 접속을 하고 프로세스를 백그라운드로 실행하는 경우에 로그아웃(exit)시 실행 됐던 프로세스가 중지 되버리는 현상을 보게 된다. 이는 원격으로 접속한 Shell 이 SSH 연결을 끊는 경우 종료되면서 자식 프로세스에 모두 STOP 시그널을 전송하기 때문인데 이것을 회피하는 몇 가지 방법을 기술한다. 의존 관계 없이 백그라운드로 실행 prog.sh > /dev/null >2&1 & 모든 output 을 생략하고 백그라운드로 실행. 부모와 Shell 과 의존이 없기 때문에 SSH 연결이 종료 되어도 prog.sh 은 계속 실행 상태를 유지한다. nohup nohup prog.sh & 말 그대로 HUP 신호를 무시하는 명령어이다. 보다 자세한 설명은 위키를..
빅데이터가 유행하고 뒤이어 머신러닝, 딥러닝의 시대가 오면서 데이터 분석 분야가 핫해지고 있다. 그에따라 데이터 분석가, 데이터 엔지니어의 수요가 많아지고 있는데, 한빛미디어에서 그 직업군의 길라잡이가 되어주는 책이 나왔다. Foundations for Analytics with Python파이썬 데이터 분석 입문 페이스북 데이터 과학자로 근무했던 Clinton Brownley 의 책이 원서이고 한창진/이병욱 님이 번역을 하셨다. 번역서지만 훌훌 읽는데 무리가 없다. 구성이 책은 파이썬이라는 프로그래밍 언어를 기본으로 데이터 분석을 다룬다. 우선 프로그래밍 기초가 없는 독자를 대상으로 했기 때문에 1장에 "파이썬 기초" 를 시작으로 하고, 2장에서는 CSV 파일을 다루는 기법을 소개한다. 3장은 엑셀 파..
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