빅데이터분석이 최근 이슈가 되면서 관심이 많으실 것 같습니다. 비트윈팀도 데이터 분석 참 좋아하는데요, 저희도 한번 해보았습니다. 이번 포스팅에서는 비트윈팀의 데이터 분석 노하우를 아낌없이 공유해드립니다.왜 사용자의 데이터를 분석해야하는가요?비트윈같은 서비스는 초기 단계에는 앱을 기획하고 만들어낸 팀에 아이디어에 의해 계속해서 발전하고, 유지됩니다. 하지만 기능이 점점 다양해지고 사용자가 점점 많아지면서 사용자들의 앱 사용패턴을 점점 예측하기 어려워집니다. 게다가 비트윈은 해외 진출을 구상 중이었는데, 개인 혹은 팀의 아이디어만으로 해외에서의 사용패턴을 정확히 알기는 어려웠습니다.이런 시점에 필요한 것이 사용자 분석입니다.사용자들의 사용패턴을 분석해 보는 방법은 여러 가지가 있습니다. 초기에 해볼 수 있는 가장 직관적이고 쉬운 것은 비트윈을 사용하는 자기 자신의 사용 패턴을 돌아보고 분석해보는 것입니다. 또 친구들이나 익명 사용자들의 사용패턴을 물어보거나, 관찰하는 방법들이 있습니다. 이런 방법은 매우 효과적이고 많은 아이디어를 주지만 여러 가지 한계점이 있습니다. 지역적, 시간적인 한계 등이 그것입니다.그래서 택할 수 있는 방법이 실제로 사용자들의 행동을 컴퓨터로 수집해서 분석하는 것입니다. 말 그대로 '데이터 분석'을 하게 되는 것입니다.무엇을 분석할지 알아야 합니다데이터로 분석할 수 있는 것은 무궁무진합니다만, 먼저 데이터가 있어야합니다. 비트윈과 같이 서버와 통신하는 앱은 사용자들이 서버에 요청을 할 때마다 엑세스 로그를 남기게 됩니다. 이 엑세스 로그는 사용자들의 사용패턴을 고스란히 담고 있어, 소중한 데이터가 됩니다.엑세스 로그 분석은 전혀 어렵지 않습니다. 엑세스 로그에서 특정 행동에 해당하는 내용을 세는 것만으로도 여러 가지 유의미한 값을 얻어낼 수 있습니다. 하루 동안의 로그를 한줄씩 읽어서 메시지에 관련된 로그를 카운트하면 그날의 메시지 전송 건수를 얻을 수 있는 것입니다. (참 쉽죠?)엑세스로그에서 가입, 메시지, 사진, 메모 등 기본적인 내용에 해당하는 것들을 카운트하는 것만으로도 꽤 자세하게 앱 전체 사용자들의 전반적인 사용통계를 얻어낼 수 있습니다. 이제 해당 데이터를 엑셀에 넣어서 차트를 그려보면, 사용 통계에 대한 그럴싸한 차트가 그려집니다.엑세스 로그 분석에 성공했다면 좀 더 다양한 분석을 해볼 수 있을 텐데요, 사용자별 행동패턴 분석이나, 나라별, 혹은 아이폰, 안드로이드 디바이스별 분석 등 다양한 분석을 시도해볼 수 있습니다. 분석을 하기 전에 중요한 것은 무엇이 궁금한지, 어떻게 궁금한 데이터를 모을지 아이디어를 먼저 내는 것입니다. 여러 예제들을 찾아보며 공부해보면, 금방 좋은 아이디어를 얻으실 수 있을 겁니다.물론 여기서 중요한것은 개인정보나 사생활의 보호입니다. 로그가 유출되었을때의 보안 문제 뿐 아니라, 데이터 분석팀에게조차 개인정보가 노출된다면 곤란합니다. 이 문제에 저희가 어떻게 대처하고 있는지는 글 뒷부분에 자세히 알려드리겠습니다.특정 기술에 구애받지 말고 다양하게 구현해봅시다처음에는 로그 파일을 돌며 간단한 string을 검사하는 스크립트와 엑셀로도 충분했지만, 점점 복잡한 분석을 할수록 다양한 기술이 필요해집니다. 비트윈 사용자 분석도 점점 다양해지고 복잡해지면서 여러 가지 기술들을 사용하고 있습니다.비트윈 사용자 분석은 처음에는 6줄짜리 간단한 shell script에서 시작되었습니다.cat 2011-10-31.log | grep /messages | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /photos | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /memos | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /like | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep SIGN | wc -l cat 2011-10-31.log | grep REL | grep POST | wc -l 이런 스크립트를 만들어서 결과를 이메일로 공유하거나, 엑셀로 만들어 놓곤 했습니다.여기에 비트윈 분석은 조금 더 발전하여, 로그파일을 쿼리하여 Map Reduce 작업이 가능한 Hive를 사용하고, PHP로 통계 웹사이트를 만들어 차트를 그리기 시작했습니다. 이 방식은 처음에는 매우 편리했지만 차츰 쿼리만으로 원하는 결과를 얻기가 힘든 다소 복잡한 분석이 필요해지기 시작했습니다.현재는 모든 로그를 분산 데이터베이스인 HBase에 Date Key와 User Key로 넣고, 코드 생산성이 좋은 Scala로 직접 Map Reduce코드를 작성해서 데이터들을 분석하고 있습니다. 그래서 충분히 scalable하면서도 꽤 편리하게 이용할 수 있는 데이터베이스를 활용하고, Scala의 좋은 expression을 활용하여 짧고 유지보수나 확장이 쉬운 코드로 분석을 수행하면서도 Java와 호환되는 Scala의 특성을 이용하여 Map Reduce 코드 작성을 효과적으로 하고 있습니다. 이렇게 분석한 데이터는 MySQL에 넣어서 2차로 가공하고, Scala Web Framework인 Play Framework을 이용하여 분석 사이트를 구축하고 D3 Chart를 이용해서 Visualize하고 있습니다. 이렇게 함으로써 편리한 MySQL 쿼리 사용의 장점을 취하고 멋진 차트를 효과적으로 그려낼 수 있습니다.좋은 Visualization은 멋질 뿐만 아니라 손쉽게 아이디어를 공유할 수 있게 해줍니다.앞으로는 더 빠른 성능을 위해 Hive를 더 잘 사용해보거나, Elastic Search같은 index engine들을 사용해 볼 계획도 가지고 있습니다. 또한 End point들에서 직접 성능을 측정하여 중앙으로 모아서 분석해보려는 생각도 가지고 있습니다.기술을 선택함에 있어서 정답은 없는 거 같습니다. 널리쓰이는 MySQL같이 scalability가 좀 떨어지지만, 다양한 쿼리로 높은 생산성을 낼 수 있는 데이터베이스도 있고, HBase같이 scalability가 좋지만, 데이터를 저장하는 형태에 제한이 있어 생산성이 조금 떨어지는 데이터베이스도 있습니다. 저희는 앞서 소개드렸듯이 이 두 가지를 모두 혼용하여 사용하고 있습니다. 각자가 마주한 상황에 맞게, 또 각자가 익숙한 기술에 맞게 설계하고, 사용해보면 됩니다.개인정보 보호는 철저하게빅데이터 분석이 개인정보를 침해하는 빅 브라더가 될 수 있다는 우려들이 나오고 있습니다. 300만이 넘는 커플들의 비밀스러운 일기를 담고 있는 비트윈 서비스는 당연하게도 모든 업무를 진행하는 데 있어 보안과 개인정보를 최우선으로 하고 있습니다. 데이터 분석에서도 분석할 수 있는 내용을 상당히 제한받더라도, 예외 없이 그 원칙을 지키고 있습니다.비트윈의 API서버는 AWS클라우드에서 운영되고 있는데, 사용료가 상당히 비싸기 때문에 큰 컴퓨팅 파워를 사용해야 하는 데이터분석까지 AWS에서 하기엔 좀 부담이 되었습니다. 그래서 PC급 컴퓨터 여러 대를 구입하여 사무실 구석에 쌓아놓고 사용하고 있습니다.하지만 문제는 보안이었습니다. AWS의 비트윈 API서버는 다중으로 보안이 유지되고 있지만, 사무실에 있는 서버에 사용자들의 개인정보를 담아둘 수는 없는 일이었습니다. SECO*이 사무실을 지켜주고 있긴 하지만 보안회사에 고객들의 소중한 개인정보를 맡기고 안심할 수는 없으니까요. 그리고 설사 보안 문제가 잘 해결된다고 해도, 분석을 수행하는 비트윈 데이터분석팀원에 개인정보 혹은 사생활이 노출된다면 그 또한 문제라고 생각하였습니다.그래서 저희가 생각해낸 방법은 '익명화'입니다. Access Log들을 저장할 때 사용자의 아이디를 전부 단방향 salted-hash하여 누구인지 알 수 없게 만들었습니다. (물론 salt key는 데이터 분석팀은 알 수 없습니다.) 그리고 애초에 Access Log에는 '어떤 사람'이 '50글자짜리 메시지를 보냈다' 라던가, '사진을 올렸다' 정도만 기록이 되기 때문에, 이를 통계적으로 분석하는 것은 유의미하지만, 사적인 정보를 담고 있지는 않습니다.익명화되어 처리되고 있는 로그는 개인정보는 거의 담고 있지 않으면서도, 유익한 분석 결과를 만들어줍니다.이런식으로 운영을 한다면 데이터 분석팀에서도 사적인 정보(예: 메시지 내용)에 대해서는 접근할 수 없기 때문에, 회원들의 소중한 개인정보와 사생활을 지킬 수 있습니다. 어떤 분석을 수행할 때 언제나 비트윈팀은 언제나 보안과 사생활 보호의 원칙을 지킬 수 있는 범위에서만 진행하고 있습니다.아이디어의 공유, 그리고 액션아이템이 무엇보다도 중요합니다데이터 분석의 목표가 무엇인지, 왜 해야 하는지 생각해보면, 무엇을 해야 하는지 알 수 있습니다. 바로 분석으로부터 얻은 아이디어를 공유하고 액션아이템을 정하고 실천하는 것입니다.데이터를 visualization하는것이 중요한 이유가 여기에 있습니다. 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다는 말이 있듯이, 데이터도 먹기 좋아야 합니다. 여러 사람이 쉽게 이해할 수 있어야 아이디어를 공유하고 의사결정을 내리기가 수월하기 때문입니다.민트&베리 사용량 분석. 연인들이 쓰는 앱이라 사랑표현이 인기가 많군요. 디자인팀이 이런 자료를 참고하여 이후 디자인 아이디어를 내는 데 도움이 되면 좋겠죠?비트윈팀은 매번 데이터 분석 미팅을 진행하고 나면 액션아이템을 정하고 실천합니다. 저희가 어떤 식으로 의사결정을 내리고 행동하는지에 대해서는 비트윈 팀블로그의 VCNC는 데이터분석에 기반해 어떤 결정을 내렸나 포스팅을 보시면 도움이 되실 것 같네요.맺으며이번 포스팅에서는 비트윈팀이 어떻게 무엇을 분석하는지 간단하게 다뤄봤습니다. 의견이나 참견 모두 환영이니 댓글 많이 남겨주세요! 다음번 포스팅엔 기술적인 부분에 대해 좀 더 자세하게 다뤄보도록 하겠습니다.

이벤트 로그로부터 정확한 프로세스 모델을 도출하기 위해 고려해야 할 점은 무엇일까요?프로세스의 특성과 이벤트 로그에 맞는 적절한 알고리즘을 적용하는 것이 중요하지만 오늘은 좀 더 일반적인 사항에 대해 생각해 보겠습니다.프로세스 모델의 품질을 측정하는 4가지 기준은 Fitness, Generalization, Simplicity, Precision입니다.좋은 프로세스 모델을 발견하기 위해서는 이 4가지 기준 사이에서 균형을 잘 유지해야 합니다.[그림 1] 프로세스 모델 품질 측정의 4가지 기준Fitness(적합도)는 관찰된 이벤트 로그를 얼마나 잘 설명할 수 있는지를 나타냅니다. Fitness가 높을수록 모든 이벤트 로그의 경로를 표현하기 때문에 데이터 집합을 잘 설명할 수 있으나 수많은 경로가 프로세스 모델에 나타나게 되어 프로세스 모델이 복잡해지게 됩니다.Generalization(일반화)은 Overfitting을 피하는 것입니다. Overfitting된 모델은 모델 추출 대상이 되는 데이터(이벤트 로그)에 대해서는 정확도가 높으나 동일 프로세스에서 추출한 다른 데이터 집합에 대해서는 정확도가 낮고, 높은 오류율을 보여주게 됩니다. 따라서 Generalization 수준이 높을수록 다른 데이터에 적용했을 때의 적중률(설명 정도)이 높아져서 프로세스 모델을 다른 데이터에 적용하기가 좋습니다. 하지만, 지나치게 Generalization이 높을 경우 대상 데이터 집합에 대한 프로세스 모델 적중률만 높아지지 프로세스에 대한 의미 있는 정보를 전달하지 못하는 문제가 발생합니다.Simplicity(단순화)는 프로세스 모델을 단순하게 만드는 것입니다. 프로세스 모델이 단순할수록 쉽게 이해하고 한눈에 프로세스를 파악할 수 있으나 적합도가 떨어지게 됩니다. 적합도가 떨어지면 추출한 프로세스 모델로 설명할 수 없는 이벤트 로그가 많아지게 됩니다.Precision(정확도)은 Underfitting을 피하는 것입니다. Underfitting된 모델은 Overfitting과 달리 모델을 단순화하여 공통 경로만 표현하게 되어 프로세스를 정확하게 설명할 수 없게 됩니다. Precision이 높을수록 기존 데이터에 대해 정확하게 설명할 수 있으나 지나치게 높을 경우 다른 데이터 셋에 대한 오류율이 증가하는 문제가 생깁니다.4가지 품질 특성을 보면 Fitness와 Simplicity, Generalization과 Precision은 서로 반대되는 특성을 가지고 있습니다. 즉, Fitness가 너무 높으면 Simplicity가 낮은 문제가 생기고 Generalization이 높으면 Precision이 낮은 문제가 생기게 됩니다.Overfitting과 Underfitting 예제를 통해 좀 더 살펴보도록 하겠습니다.[그림 2] Underfitting과 Overfitting 그림[그림 2]에서 볼 수 있듯이 Underfitting은 데이터 분류 기준을 단순하게 구할 수 있으나 새로운 데이터 집합을 Underfitting된 모델에 대입하면 의미 있는 결과를 얻기가 힘듭니다. 이에 반해 Overfitting은 모든 데이터를 정확히 분류하고 있으나 데이터의 특성을 일반화시킬 수 없습니다. [그림 3] Underfitting 모델[그림 3]의 경우 모든 경로를 표현 가능하여 Fitness 만족, 다른 모델에도 적용 가능하여 Generalization 만족, 모델도 간단하여 Simplicity도 만족하지만 실제 프로세스가 어떻게 수행되는지 설명해 주지 못해 도출된 프로세스 모델에서 유의미한 정보를 얻을 수 없습니다. 즉, 모델이 Underfitting되어 Precision 조건을 만족시키지 못합니다.[그림 4] Overfitting 모델[그림 4]는 관찰된 이벤트 로그를 모두 나열한 프로세스 모델입니다. 이렇게 할 경우 모델을 도출할 때 사용한 이벤트 로그의 프로세스 패턴을 모두 나타내어 Fitness와 Precision은 만족하나 Simplicity와 Generalization은 만족하지 않습니다. Overfitting된 모델도 프로세스 모델에서 유의미한 정보를 얻을 수 없습니다.이상과 같이 Fitness, Generalization, Simplicity, Precision 4가지 기준을 잘 조화시켜야 정확한 프로세스 모델 도출이 가능합니다.#퍼즐데이터 #개발팀 #개발자 #개발후기 #인사이트

 Buzzvil People에서는 다양한 배경과 성격 그리고 생각을 지닌 버즈빌리언들을 한 분 한 분 소개하는 시간을 갖습니다. 어떻게 버즈빌에 최고의 동료들이 모여 최고의 팀을 만들어가고 있는 지 궁금하시다면, 색색깔 다양한 버즈빌리언들 한분 한분의 이야기가 궁금하시다면, Buzzvil People을 주목해주세요.1. 간단한 자기 소개 부탁드립니다. 안녕하세요. 버즈빌의 여러 Product 중 하나인 버즈스크린(BuzzScreen)을 담당하고 있는 Product Manager, Jin 입니다. 요즘에는 사무실에서 알파카 or 라마를 닮았다는 흉흉한 소문이 퍼지면서 이름 대신 불리기도 합니다. 첫 사회생활은 Oil & Gas industry의 한국 대기업에서 시작했습니다. 쉽게 얘기하면 세계 곳곳 석유가 묻혀있는 곳에 그 석유를 캐내고 정제하는 공장을 지어주는일이죠. 몇억 불에 달하는 프로젝트 전반을 관리하는 Project Management가 저의 role이었습니다. 그 후에는 모바일광고, pet food ecommerce, 음식 배달 등 한국/미국의 작은 스타트업에서 일하다가 버즈빌에 조인하게 됐습니다.  2. 어떻게 버즈빌에 오시게 되셨나요? 가장 보수적인 industry의 가장 한국적인 대기업이었던 첫 회사를 그만두고 MBA를 하면서 크게 3가지에 초점을 맞춰 진로를 찾았습니다.  빠르게 변화하는 industry 나의 transferable skill을 사용할 수 있는 position 조금 더 자유로운 분위기에서 일할 수 있는 환경  찾다보니 그 industry는 IT였고, Project Management 에서 나름 배웠던 skillset을 사용할 수 있는 포지션은 여러 가지가 있었지만, Product Manager가 가장 가깝다고 생각했습니다. 자유로운 분위기는 미국에 있는 여러 tech giant 들, 그게 아니라면 스타트업이라는 생각이 확고했고요. 그렇게 들어간 곳이 LA에 있는 작은 스타트업이었습니다. 총 4명 정도의 작은 회사였기 때문에 1년여간 일하면서 마케팅, 기획 등 여러 가지 일들을 배울 수 있었고 개발적인 부분도 일부 배울 수 있었습니다. 하지만 tech 회사라고 하기에는 개발인력도 많이 부족했고, 조금 더 배울 수 있는 곳을 찾다 보니 버즈빌에도 지원하게 되었습니다. 버즈빌에 오기로 결정하게 된 가장 큰 이유는 버즈빌이 인터뷰를 진행하는 방식이였습니다. 3차례의 인터뷰를 보면서 굉장히 재미있었거든요.  PM면접은 1, 2차 두 번 다 과제가 있었고, 타이트한 데드라인에 맞춰 준비하면서 긴장도 많이 하고 엄청난 부담감을 갖고 인터뷰에 들어갔는데… 하지만 막상 인터뷰에서는 제가 해온 과제를 평가받는 게 아니라 “이 문제를 조금 더 잘 풀기 위해서 어떻게 할 수 있을까?”를 같이 머리를 맞대고 자유롭게 얘기하면서 고민하다가 시간이 가더라고요. CEO, CPO와 보는 인터뷰가 이런 거라면 “일할때도 내 생각을 자유롭게 얘기하면서 같이 일할 수 있겠구나” 라는 느낌을 강하게 받아서 조인하기로 결정했습니다. Interviewer로 참석했던 Jay 와 Young이 보여준 “만담” 도 한 몫했습니다.  3. 버즈빌에서 어떤 업무를 담당하고 계신가요? 버즈스크린이라는 Product의 Product Manager 역할을 하고 있습니다. 간단하게 얘기해서 supply side인 파트너사들과 유저의 니즈, 시장의 상황 등을 반영하여 로드맵을 짜고, 그 로드맵에 맞춰 프로덕트를 발전시키고 개선하는 역할이라고 할 수 있겠네요.  특히 버즈스크린은 SDK 상품이다 보니 파트너사와 interaction이 많은 편입니다. 파트너사와 정기적인 미팅을 통해 개선점을 발굴하고 필요한 기능들을 제품에 녹여내기도 합니다. 하지만 한국뿐만 아니라 외국의 여러 파트너사도 하나의 공통된 Product를 사용하기 때문에 너도, 나도 원하는걸 다 세세하게 전부 들어줄 수 없습니다. 그렇게 되면 결국 더는 관리 할 수 없는 Product이 될수 있기 때문이죠. 무엇이 정말 Product의 발전을 위해 필요한것인지, 어떻게 하면 Product의 sustainability를 해치지않고 유저와 파트너사들을 만족시킬 수 있는지 생각을 많이 해야 하는 포지션인 것 같습니다. 또 내부적으로는 Business의 호흡과 Development의 호흡을 조절하는 역할을 담당해야 합니다. 현재 상황을 놓고 생각해봤을 때 어느 한쪽이 너무 빠르거나 느리게 달려간다고 생각할때는 속도를 조절하고, 이에 맞춰 counterpart의 기대치를 조정하는 역할을 해야합니다. 이를 통해 개발자들이 쫓기지 않고 개발할 수 있는 환경을 마련해주어야 하고 사업 담당자들이 파트너사에 적절하게 대응할 수 있는 환경도 마련해주어야 하고요. 결국 각 분야에서 전문성을 가진 사람들이 자신들의 역량을 가장 잘 발휘할 수 있도록 그 일에만 집중할 수 있게 만드는 일을 하고 있다고 (혹은 해야 한다고..) 생각합니다. 4. 스타트업에서 혹은 광고업계에서 일하는 느낌이 어떠세요? 스타트업에서 일하는 건 정말 힘든일인 것 같아요. 하지만 힘든 만큼 나름 재미도 있고 보람도 느끼면서 일하고 있어요. “힘들다”는 사실이 큰 장점이 될 수도 있는 곳이 스타트업인것 같습니다. 대기업에서 일했던 경험과 비교해보면 스타트업은 확실히 프로세스가 덜 갖춰져 있습니다. 그러다 보니 프로세스에서 보완될 수 있는 부분들에까지 리소스가 들어간다는 점, 회사에서 이탈하는 한명 한명의 빈자리가 상대적으로 크다는점은 단점이라고 할 수 있을 것 같네요. 하지만 바꿔서 생각해보면, 정해진 프로세스가 없다 보니 자유도가 높고, 일의 진행속도도 빠릅니다. 부서 간에 scope of work를 놓고 논쟁하지 않고, 모두 달려들어 일을 끝낼 수 있는 가장 빠른 방법을 찾아 끝내고, 그 과정에서 내가 할 수 있는 일을 스스로 찾아서 할 수 있는 것도 굉장히 흥미롭습니다. 또한 회사 구조적으로도 이것저것 새로운 시도들을 하는 것도 재미있습니다. 대기업에 있을 때는… 이미 다 채색까지 완성된 그림이 있고 그 위에다가 계속해서 정해진 같은 색으로 조금씩 점을 찍고 있는 느낌이 들었다면, 스타트업에서는 그야말로 스케치만 되어있는 도화지에 그림을 그리는 느낌이 듭니다. (물론 이건 스타트업에서 일하는 느낌이 아니라 버즈빌에서 일하는 느낌일 수도…) 누가 그리느냐에 따라 초등학생의 낙서가 될 수도 있고, 유명한 화가의 명작이 될 수도 있겠지만요. 그 과정은 정말 정말 힘들지만, 회사의 성장에 기여한다는 보람도 느낄 수 있고, 나도 성장할 수 있는 환경이라고 할 수 있겠네요.  욕심 없이 편안하게 주어진 일만 하면서 살고 싶은 분들에게는 스타트업에서 일하는 게 정말 지옥 같고 힘든 일이 될 것 같네요. (지극히 개인적인 의견입니다.) 5. 이것만큼은 버즈빌이 참 좋다! 어떤 게 있으실까요? 버즈빌은 그야말로 인사가 만사다 라는 말에 딱 들어맞는 회사입니다. 이 사람들과는 어떤 일을 해도 성공할 수 있겠다는 생각을 하게 하는 분들만 모여있는 것 같아요. 제가 힘들 때마다 Steve가 항상 “지금은 공기처럼 당연해서 크게 느껴지지 않겠지만 지금처럼 좋은 사람들과 함께 일할 수 있는 환경은 드물다”라고 하시는 데 공감하지 않을 수 없습니다.  특히 제가 입사한 지 한 달이 채 안 되었을 때 외부적인 요인으로 회사가 힘든 상황에 놓인 적이 있었는데, 각자 할 수 있는 분야에서 최고의 능력을 발휘해서 위기를 넘기는 모습은 짧은 기간에 버즈빌리언들의 뛰어난 개개인의 역량을 느낄 수 있었던 좋은 기회였던 것 같습니다. 업무 외적으로도 좋은 사람들과 일하고 있다는 것을 실감하고 있습니다. 점심시간마다 (낮잠을 포기하고) 탁구를 치거나 게임을 할 때마다 제 부족한 탁구/게임 실력을 걱정해주기도 하고, 실력 향상을 위한 진심 어린!! 조언도 아끼지 않습니다. 6. 개인적인 목표나 꿈이 있으신가요? 있다면, 버즈빌에서의 경험이 어떻게 도움이 된다고 생각하시나요? 한마디로 얘기하자면 최고의 2인자가 되는게 꿈입니다. 다른 사람들 앞에 나서지도 않고 조명도 받지 않지만 “이 사람과 함께라면 어떤일도 다 성공할 수 있어” 라는 생각이 들게끔 만드는 사람이 되는 것..이라고나 할까요.. 어릴때는 막연하게 “다른 사람들을 돕는일을 하고 싶다” 라는 생각을 갖고 살았던것 같아요. 평범한 학창시절을 보내고, 대학에 가고, 취업을 하면서 마음 한켠으로 치워두게된.. 그냥 그정도의 생각이었죠. 처음 다니던 회사를 그만두고 나는 평생 어떤 일을 하면서 살아야할까 라는 원론적인 고민을 하게 되었고, 그때 이 생각을 다시 한번 바라보게 된것같아요. 그러다가 기회가 닿아 MBA에 가게 되고 지금까지 만나보지 못했던 사람들을 만나면서 한때는 막연했던 이 생각을 조금 더 구체화시킬 수 있었습니다.  최고의 2인자가 되는 첫번째 step으로.. 우선 주변에 아이디어만 있고 실행으로 옮기고싶은데 어떻게 할 수 있는지를 몰라서 헤매는 친구들에게 작게나마 도움이 되고 싶습니다. 엔젤 투자자나 인큐베이터보다 조금 더 깊게 사업에 참여하고 실질적인 업무를 도와주며 같이 일하고 문제를 해결하면서 그 친구들의 아이디어를 실현하는데 일조하고 싶어요. 지금 버즈빌에서 지금 하고 있는 일이 이와 크게 다른 것 같지 않습니다. PM으로써 하나의 프로덕트를 기획하고 만들고 운영하는 게 결국은 하나의 작은 사업을 시작하는것이라고 생각합니다. 프로덕트를 만드는 과정에서 필요한 일들을 챙기고 처리하고 또 그 과정에서 고통스러워하고 즐거워하다보면, 아이디어를 구체화 시키면서 필요한 일들을 직/간접적으로 경험할 수 있겠죠. 그렇게 저를 잘 단련시키다보면 결국 제가 이루고자 하는 꿈에 다가갈수 있지 않을까요. *버즈빌의 채용공고(전문연구요원 포함)를 확인하고 싶으면 아래 버튼을 눌러주세요!

와탭랩스는 IT 서비스를 운영하는 개발팀과 운영팀에 도움이 되는 솔루션과 서비스를 만드는 스타트업입니다. IT 서비스를 잘 운영하게 위해서는 Infrastructure의 전반적인 상황을 항시 체크할 수 있어야 하는데요. 이런 기능을 하는 대표적인 화면이 대시보드 입니다. 최근 와탭랩스는 Infrastructure 모니터링 서비스에 대시보드를 넣는 작업을 진행하고 있는데요. 와탭랩스는 대시보드를 통해 Infrastructure를 운영하는 개발팀과 운영팀에 어떻게 도움을 줄 수 있도록 할 것인지 소개하겠습니다. 1. IT 서비스 운영에 사용된 인프라 자산 현황을 알아보자지금 회사에서 사용하는 서버의 대수를 알고 계신가요? 현재 동작하는 서버는 몇대인지 혹시 죽어있는 서버가 있는지 등에 대한 정보는 운영팀에서 항상 체크하는 정보입니다. 하지만 개발팀에서는 잘 모르는 정보이기도 하죠. 이런 기본적인 정보가 대시보드에 나온다면 평소 서비스를 운영하는 감을 잡는데 도움이 됩니다. 이런 정보들은 간략한 수치로도 표현할 수 있는데요. 우리는 아래와 같은 데이터를 수집할 수 있습니다. 서버 기본 정보 (inactive servers / all servers)우리가 사용하는 총 서버의 수자와 비활성화된 서버의 숫자는 우리가 항상 알고 있어야 하는 정보입니다.운영체계별 서버 정보 (Linux / Windows / Unix)운영체계를 섞어 사용하는 경우에는 운영체계에 따라프로젝트가 나눠지기도 합니다. 그렇기 때문에 운영체계별로 서버의 총량과 비활성화된 서버 정보를 알면 도움이 됩니다. 프로세스 수프로젝트의 프로세스 수는 일정한 경우가 많습니다. 전체 프로세스의 숫자가 변경된다면 서비스의 운영 상황에 대해 의문을 가져야 합니다. 이벤트 개수24시간동안 발생한 전체 이벤트의 개수와 아직 해결하지 못한 이벤트의 개수를 보여줍니다. 하루동안 얼마나 많은 이벤트가 발생하는지 그리고 아직 해결하지 못한 이벤트가 있는지 알수 있습니다. 디스크 사용량/전체 용량디스크 사용량은 일반적으로 큰 변화를 가지지 않습니다. 디스크 사용량이 평소와 다르다면 서비스의 장애가 발생했거나 발생할 가능성이 높습니다. 메모리 사용량 / 전체 용량메모리 사용량은 일반적으로 큰 변화를 가지지 않습니다. 메모리 사용량이 평소와 다르다면 서비스의 장애가 발생했거나 발생할 가능성이 높습니다. 수치 데이터의 예 2. 서비스를 구성하는 인프라의 CPU 흐름 전체를 알아보자 CPU 사용량은 변화량이 많은 지표입니다. 변화량을 비교하는 챠트로는 라인 차트가 가장 많이 쓰이지만 라인 차트는 개수가 많아지면 전체 상황이 보이지 않는 문제점을 가지고 있습니다. 또한 실시간으로 추가되거나 삭제되는 인프라가 생기는 클라우드 인프라 상황에서 라인챠트는 표현의 한계를 가지고 있기도 합니다. 이런 문제를 해결하기 위한 방법으로 아래와 같은 온도 차트를 사용할 수 있습니다. 온도 차트는 단위 영역에 밀도에 따라 색상으로 깊이를 표현하는 방식입니다. 최근 많은 양의 데이터를 표현하는 방식으로 많이 사용되고 있습니다. 온도 차트의 예3. 경고가 발생했는지 또는 해결 되었는지 알고 싶다.  CPU 사용량이 설정치 이상으로 높아지거나 디스크 사용량이 높아지거나 프로세스가 사라지는 등 다양한 상황에 대한 이벤트가 발생할 수 있습니다 이런 상황을 쉽게 확인할 수 있다면 서비스 운영 상황에 도움이 됩니다. 이벤트 관리의 예이런 스토리를 기반으로 와탭랩스에서 대시보드를 기획하고 있습니다. 개발자와 디자이너가 함께 토론하고 논의하면서 화면과 스토리를 더 다듬게 되면 첫번째 화면이 나올 예정입니다. 아래는 기획과정에서 나온 화면 리소스 입니다. 아직 기획 단계이기는 하나 첫번째 대시보드가 완성되면 이 페이지가 메인으로 올라갈 예정입니다. 대시보드는 데이타의 종류와 위치등을 수정할 수 있으면 좋지만 우선은 고정형으로 개발하여 제공할 예정입니다. 이번 대시보드는 서비스 첫번째 의미가 강한 메인 화면의 성격에 더 초점을 맞추고 있습니다. 아직 몇몇 논의되는 사항이 많은 화면이지만 빠르게 개발하여 가능한 이른 시일에 소개드리도록 하겠습니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지

1월부터 4월까지 한 시즌에 걸쳐 트레바리 홈페이지를 다시 구현하였다. 겉으로 보이는 UI/UX 디자인 개편을 넘어, DB 설계와 서버 및 웹 페이지 개발까지 새롭게 진행했다. 기존의 홈페이지를 완전히 버리고, 새로운 아키텍처를 가진 홈페이지를 구현하여 데이터를 이전하는 일이었다.4개월 동안 반응형 웹 사이트 1개, 크루/파트너 어드민 사이트 2개와 함께 서버까지 구현했다..지난 시즌 동안 홈페이지의 여러 기능들을 개선하면서 변화가 필요하다고 생각했다. 단순히 '남이 짜둔 코드가 별로예요'에서 나온 불편 때문만은 아니었다. 회사가 겪는 빠른 성장에 발맞춰 시스템이 뒷받침이 되어줘야 하는데 기존의 아키텍처로는 그러기가 어려웠다. 적은 트래픽에도 툭하면 죽는 서버 덕에 접속이 몰리는 멤버십 신청 기간 동안에는 서버 비용을 배로 늘려야 했고, 푸시 알림의 필요성으로 모바일 앱을 구현하고 싶어도 별도의 API 서버가 존재하지 않아서 시도하기 힘들었다. 결국 지난 시즌 말, 홈페이지를 새로운 아키텍처에서 다시 구현하겠다는 호기로운 결정을 내렸다.처음 시작할 때만 해도 아주 큰 어려움은 없겠거니 했다. 트레바리 입사 이전에 여러 프로젝트를 턴키로 수주받아 진행했던 경험이 있었기 때문이었다. 그러나 몇천 명, 많게는 몇만 명이 접속하는 운영 중인 서비스를 만들어 이전하는 일은 새 서비스를 만드는 일과는 또 다른 일이었다.게다가 이전 글에서 이야기했던 것처럼 트레바리에는 풀타임으로 일하는 개발자나 디자이너가 나 혼자이기 때문에 해야 하는 일이 절대적으로 많았다. 개발 맨 아랫단부터 웹 페이지의 디자인까지 기간 내에 해내는 것은 쉽지 않은 일이었다. 덕분에 매일이 도전이었던 4개월을 보냈고, 런칭 3주 전쯤에는 잠시 슬럼프를 겪기도 했다. 하지만 트레바리가 한 번은 꼭 겪어야 하는 과제였기에 꾸역꾸역 해내면서 런칭까지 왔다. 오늘은 그 이야기를 정리해보려고 한다.리라이팅왜, 무엇을 했나요?1. 과도한 서버 비용과 느린 속도홈페이지를 다시 만들어야겠다는 생각을 가장 많이 하게 된 이유는 비용과 속도였다. 동시 접속 유저 수가 천 명이 안 되는 서비스에서 월 100만 원가량의 서버 비용이 나왔고, 평균 페이지 로딩 속도가 3초를 넘어갔다.그동안 트레바리 홈페이지는 여러 프리랜서 개발자들이 거쳐가며 유지되느라 DB나 쿼리 구조에 대한 고민을 장기적으로 해볼 기회가 없었다. 요청받은 기능을 구현하기 위해 필요한 테이블을 그때그때 만들고, 활용할 데이터가 다른 테이블에 있다면 조인을 해서 불러왔다. 그 결과 대부분의 데이터 요청에 n+1 쿼리가 존재했고, 한 명의 유저가 한 번의 접속만으로도 수많은 쿼리 요청을 하는 상황이었다.최대한 기존의 홈페이지에서 이를 해결해보려고 노력했다. 처음 입사했을 때만 해도 10초 이상의 시간이 들었던 독서모임의 리스트 요청을 3초까지 줄이고, 접속자 수가 40%가 늘어났어도 서버 비용을 늘리지 않을 수 있었다. 그러나 상대적으로 빨라졌을 뿐 느린 편이라는 점은 변함이 없었다. 매 시즌 멤버 수가 30~40% 씩 증가하는 추세대로라면 다음 시즌에도 비슷한 비용을 유지할 수 있을 거란 보장 또한 없었다.여기서 더 개선하려면 DB 구조를 변경하고, 수많은 코드를 갈아엎어야 했다. 필요하다면 하면 되는 일이었지만 기존의 아키텍처인 레일즈 웹 애플리케이션을 유지한다면 당장의 퍼포먼스를 개선하더라도 언제까지 높은 퍼포먼스를 유지할 수 있을지 의문이었다. 성장에 따라 요구되는 시스템들을 다 지원해줄 수 있을지도 미지수였다. 언젠가 아키텍처를 변경해야 한다면 최대한 빠른 시일인 지금 하는 것이 효율적이라 판단했다.Heroku에서 관리하던 서버를 AWS의 EC2로 변경하면서 DB 또한 PostgresSQL에서 AWS 의 DynamoDB로 이전했다. RubyOnRails를 사용하여 단일 웹 애플리케이션으로 구현했던 홈페이지를 Typescript를 기반으로 프론트엔드와 백엔드를 나눴다. React로 사용하여 웹사이트를 구현하였고, Node.js로 GraphQL을 적용하여 서버를 구현하였다.덕분에 월 100만 원가량이 들던 비용을 월 30만 원까지 낮출 수 있었다. 속도는 이전보다는 빨라졌으나 기대만큼 빨라지지는 않아 캐싱 등을 적용하여 차츰 줄여나가고 있다. 변경한 현재 아키텍처로는 트래픽이 늘어나더라도 이전처럼 비용을 배로 늘리지 않아도 되었으며, 다양한 방법으로 속도를 개선하는 작업도 시도해 볼 수 있게 되었다.2. 기술 부채기술 부채가 쌓인 모습 (...)이미지 출처: 스마트스터디앞서 말했던 것처럼 기존 홈페이지는 여러 프리랜서 개발자들이 거쳐간 터라 뻔하게도 기술 부채가 쌓였다. 홈페이지와 관련된 문서는 없고, 크루들은 사용하는 기능들을 부분적으로만 알고 있었다. 그런 상황에서 몇 명의 크루들이 퇴사와 입사를 거치니 그나마 구전으로라도 유지되던 홈페이지 정보가 점점 사라졌다.홈페이지에 대해 궁금한 점이 생기면 직접 코드를 뒤적이며 파악해보는 수밖에 없었다. 그래서 모든 크루들이 유일한 개발자인 나에게 물어보는 것 말고는 홈페이지에 대해 알 수 있는 다른 방도가 없었다. 이 외에도 새로운 기능을 구현했더니 미처 파악하지 못한 곳에서 버그가 터진다거나, 안 쓰는 줄 알고 삭제한 코드가 사실 어디선가 제기능을 하고 있거나 하는 때도 잦았다.이런 기술 부채를 청산하려면 1) 대부분의 기능들을 파악하고 있는 담당자가 있고 2) 지원하는 기능들을 잘 정리한 문서가 필요했다. 1번은 직접 처음부터 리라이팅을 진행했으니 자연스레 해결되었으나, 다른 크루들도 많은 기능들에 대해 파악하고 있으면 더 효율적일 거라 생각했다. 그래서 새로 구현되는 기능이나 변경 사항에 대해서 매주 주간 회의 때 공유를 하고 있으며, 배포를 할 때마다 실시간으로 에버노트와 슬랙의 배포 노트 채널을 통해 배포 내용을 공유하고 있다. 이전에도 하고 있었으나 더 잘, 자주, 자세히 해야겠다고 새삼 깨달았고 노력 중에 있다.2번을 위해서는 홈페이지 기능 설명에 대한 문서를 작성하기 시작했다. 아직 가장 효율적인 포맷이 무엇인지는 찾지 못해서 방황하고 있지만 최대한 쉽고 자세하게 쓰는 방향으로 진행 중이다.사랑과 따뜻함이 넘치는 우리 크루들 3. 복잡하고 이유 없는 UI기존의 홈페이지는 의외로(?) 다양한 기능들이 있었지만 유저들이 모르거나 사용하지 않는 경우가 많았다. 대부분의 기능들과 인터페이스들이 중요도에 대한 고민 없이 '있으면 좋을 것 같다'는 이유로 덕지덕지 추가되었다. 게시판이나 다이어리 같은 메뉴들은 사용률이 채 5%가 안되지만 상단 메뉴에 자리 잡고 있었고, 북클럽 리스트의 페이지에는 딱 한 번만 읽으면 되는 설명글이 화면의 반을 차지하고 있었다.멤버들이 트레바리에서 가장 활발하게 누려줬으면 좋겠다고 생각하는 활동은 독서모임과 이벤트다. 내 클럽이 아닌 다른 다양한 클럽에도 참여해보고, 살면서 해보지 못한 경험들을 이벤트를 통해 체험해봤으면 좋겠다. 그런 고민으로 상단 메뉴에는 독서모임과 이벤트, 내 활동 정보를 볼 수 있는 마이페이지만 배치하였고 FAQ나 공지사항과 같은 자잘한 것들은 하단의 footer로 내리거나 일부 기능들을 임시적으로 지원하지 않기로 했다.리라이팅 전리라이팅 후직관적인 UI는 파트너 어드민에서도 절실하게 필요했다. 기존의 어드민 UI는 따로 교육이 필요할 정도로 복잡했기 때문이었다. 한 명의 파트너에게 자신이 관리하는 클럽 외의 모든 클럽 정보가 노출되었다. 클럽 정보에서도 봐야 할 정보와 보지 않아도 될 정보가 혼재되어 보이고 있었다. 파트너의 수는 점점 늘어나는데 그때마다 홈페이지까지 교육까지 따로 해야 하는 것은 리소스가 많이 드는 일이었다.파트너가 자신의 모임을 이끌기 위해 정말 필요한 일에만 집중할 수 있도록 신경 써서 구현했다. 모임에 참석하는 멤버 리스트, 모임에서 읽을 책과 발제문 등을 등록하고 수정하는 페이지, 출석 체크를 할 수 있는 기능만으로 구성했다. 항시 봐야 하는 매뉴얼과 FAQ는 따로 메뉴로 빼두었다.파트너 어드민의 모임 정보 설정 페이지 리라이팅 전과 후4. 데이터로 소통하는 회사트레바리는 점점 데이터로 소통하는 회사가 되고 싶다. 어떤 유저가 어디에서 불편을 겪고, 어떤 부분을 좋아하는지 알고 싶다. 사람들이 독서모임에 만족하면 홈페이지에서 어떻게 활동하는지, 혹여 만족하지 않았다면 그때는 또 어떻게 활동하는지 궁금하다. GA와 A/B 테스트 등의 방법들을 통해 데이터를 보며 이를 파악하고 싶다.기존 홈페이지는 전통적인 페이지 단위로 돌아가는 레일즈 웹 애플리케이션이었으므로 따로 제이쿼리 등을 사용해야지만 이를 구현할 수 있었다. 그래서 페이지 단위의 웹을 벗어나 React를 활용한 컴포넌트 단위의 웹 사이트를 구축했다. 장기적으로 계획적이고 세밀한 트래킹이 가능하도록 기반을 닦았다.또 기존의 홈페이지에서는 유저에게 오류 제보를 받아도 이를 확인해보는 것이 어려웠다. 그래서 지금의 시스템에는 Apollo engine과 Cloud watch를 이용하여 여러 로그들을 트래킹 하기 시작했다.리라이팅 런칭 2주 차,아쉬웠던 점들리라이팅 한 홈페이지를 런칭한 지 2주일이 지났다. 런칭 후에 한참을 정신없이 보내다가 이제야 조금 숨을 돌릴 수 있게 되어 이 글도 쓰기 시작했다. 런칭만 하면 마음이 편해질 거라 예상했는데 막상 다가오니 그렇지도 않았다. 더 바쁘고 정신없던 것은 물론이요, 아쉬운 점들만 눈에 밟혀서 마음이 무거웠다. 잘한 것보다 아쉬웠던 점들이 나를 더 성장하게 만들어 줄 것이라는 생각으로 스스로를 위로하여 어떤 것들이 아쉬운지도 정리해보았다.1. 트래픽이 몰리는 피크타임에 대한 대비 미흡배달의 민족이 식사 시간마다 트래픽이 몰리는 피크타임이 존재하듯, 트레바리도 독후감 마감 시간이라는 피크타임이 존재했다. 유저들이 모든 시간 대에 일정하게 접속하는 하는 것이 아닌 특정 시간에 몰아서 접속하는 것을 고려하여 그때의 속도를 잘 잡았어야 했다. 이를 미리 고려하여 캐시와 같은 여러 대비책들을 세워두었다면 유저들이 느린 홈페이지가 주는 불편을 덜 겪었을 거라고 생각한다.2. 치밀하지 못한 안내런칭 직후 오는 많은 문의들이 실제 오류가 아닌 제대로 된 안내가 없어 오류로 인지하는 경우였다. 예를 들어 기존에는 있었으나 사라진 주소와 같은 404 페이지 접근 시에는 안내 후 메인 페이지로 보내버리거나 하는 안내가 있었으면 많은 문의들을 대응하지 않아도 됐을 것이다.3. 운영 크루 업무 이해도 낮음리라이팅을 할 때 다른 크루들과 커뮤니케이션을 하는 일에 많은 리소스를 쏟지 않았었다. 다른 크루들의 업무에 대해 꽤 잘 이해하고 있다고 생각했기 때문이었다. 내가 생각하기에 필요할 것 같은 기능들만 어드민에 담았고, 그 결과로 크루들이 런칭 직후에 엄청난 불편과 수고로움을 겪게 만들었다.4. 조급함리라이팅을 진행하는 기간 동안 마음이 급해서 눈앞에 보이는 기능들을 빨리 쳐내는 것에 급급했다. 그러다 보니 각 기술에 대한 문서들을 꼼꼼하게 읽어내지 못해 놓친 부분이 많았다. 특히 한 번도 경험해본 적 없는 각종 브라우저와 브라우저 버전, PC와 모바일 대응 등에서 많이 놓쳤다. 평소 웹 표준 관련 문서를 잘 읽어두었다면 이런 실수는 덜하지 않았을까 생각했다. 또 틈틈이 작성했던 코드를 되돌아보고 개선하는 시간도 가졌어야 했는데 조급함 때문에 그러지 못했다. 이런 부분들은 개발자가 평소에 항시 주의해야 할 모습이라 생각했다.이번 리라이팅을 시작으로 트레바리가 온라인의 경험까지 멋진 서비스가 될 수 있기를 희망한다. 아직은 부족한 점이 많지만 사람들이 독서모임에 참석하기까지 겪는 온라인에서의 경험을 멋지게 만들고 싶다. 필요한 기능들을 적재적소에 구현하고, 말보다는 UI로 커뮤니케이션을 잘하는 개발자가 되기 위해 계속 노력할 것이다.지난 4개월 동안 참 힘든 시간도 많았다. 그럼에도 불구하고 크루들과 주변의 개발자분들에게 여러 도움을 받으면서 어려운 난관들을 헤쳐나갈 수 있었다. 홈페이지 변경이 아니어도 바쁜 일이 많은 시즌 시작 시기에 홈페이지 관련 문의가 쏟아졌다. 그런 상황에서 나를 탓하기보다는 오히려 걱정해주고 격려해주는 동료들이 있었다. 새삼스레 좋은 사람들과 함께하고 있다는 생각을 하며 일을 더 열심히, 잘 하는 것으로 보답하고 싶다고 생각했다.#트레바리 #기업문화 #조직문화 #CTO #스타트업CTO #CTO의일상 #인사이트

블로그에 새 글이 올라올 때, naver에 사이트 등록을 한다. 네이버 신디케이션 API를 이용하면 자동으로 등록된다.Wordpress에는 네이버 신디케이션 plugin이 존재한다. Rails gem을 찾아보니 애석하게도 없었다. 직접 만들면서 알게 되었다. 딱히 gem을 만들 만한 일도 아니더라.네이버 신디케이션을 이용하려면 우선 네이버 웹마스터 도구를 이용해야 한다. 해당 url이 자기 것이라는 인증과정만 거치면 바로 사용할 수 있다.작동방법은 대강 이렇다.네이버 신디케이션 API를 이용해서, 새로운 글이 생성되었음을 알린다. (혹은 글이 지워졌음을)네이버 크롤링 봇, Yeti가 와서 크롤링 해간다.API를 이용할 때 미리 약속된 format으로 만들어야 되는데, ATOM feed와 구조가 거의 같다. 다만 네이버가 정한 룰 때문에 (꼭 이름/저자/업데이트날짜 이런 순서를 지켜야 한다.)Rails에서 제공하는 atom_feed helper를 그대로 이용할 수 없다. 그러나 format만 살짝 바꾸면 되기 때문에 atom_feed helper를 이용해서, feed를 만드는 방법을 알려주는 Railscast가 늘 그렇듯 엄청 도움이 된다.(요즘 새로운 episode가 안올라오고 있는데… 힘내시라는 의미에서 예전에 유료결제 해드렸다)atom_feed helper의 코드를 그대로 가져와서 formating만 바꾼 naver_atom_feed helper를 만들었다. 별다른 건 없고, feed option 초기화 부분과 제일 마지막에 나와야 되는 link 부분을 주석처리한게 전부다.module NaverSyndicationHelper def naver_atom_feed(options = {}, █) ... feed_opts = {} //feed_opts = {"xml:lang" => options[:language] || "en-US", "xmlns" => 'http://www.w3.org/2005/Atom'} ... xml.feed(feed_opts) do xml.id... // xml.link... // xml.link... yield ActionView::Helpers::AtomFeedHelper::AtomFeedBuilder.new(xml, self, options) end end end새로만든 naver_atom_feed helper를 이용해서, feed부분만 완성한 code이다.naver_atom_feed({xmlns: "http://webmastertool.naver.com", id: 'http://ikeaapart.com'}) do |feed| feed.title "이케아아파트" feed.author do |autor| autor.name("이케아아파트") end feed.updated Link.maximum(:updated_at) feed.link(:rel => 'site', :href => (request.protocol + request.host_with_port), :title => '이케아아파트')이제 entry쪽을 만들어야 되는데, 네이버가 지정한 순서에 맞아야지만 신디케이션 서버에 전달할 수 있다. 정말 이상한 형식이다. 아무튼 그래서 Rails에서 제공하는 entry method를 사용하지 못한다. 이번엔 AtomFeedBuilder class에 naver_entry method를 만들었다.#config/initializers/feed_entry_extentions.rbmodule ActionView module Helpers module AtomFeedHelper class AtomFeedBuilder def naver_entry(record, options = {}) @xml.entry do @xml.id... # if options[:published]... # @xml.published(...) # end # if options[:updated]... # @xml.updated(...) # end # @xml.link(..) ...이번에도 순서 때문에 주석처리 한 것 밖에 없다. naver_entry method를 이용해서 완성된 코드가 아래 코드이다.# views/links/show.atom.buildernaver_atom_feed({xmlns: "http://webmastertool.naver.com", id: 'http://ikeaapart.com'}) do |feed| feed.title "이케아아파트" feed.author do |autor| autor.name("이케아아파트") end feed.updated Link.maximum(:updated_at) feed.link(:rel => 'site', ...) feed.naver_entry(@link, {id: link_url(@link)}) do |entry| entry.title(@link.title) entry.author do |author| author.name("이케아아파트") end entry.updated(@link.updated_at.xmlschema) entry.published(@link.created_at.xmlschema) entry.link(:rel => 'via', :href => (request.protocol + request.host_with_port)) entry.content(@link.contents) end end이제 새 글이 만들어 질 때, 이 atom 파일 주소를 네이버 신디케이션 API로 보내주면 된다. 참고로 Rails에서는 어떤 view파일을 사용할지 알아서 해주니, controller에 따로 ‘response_to’ 를 이용해서 format을 나눠줄 필요는 없고, 이름만 잘 맞춰주면 된다. (위 파일명은 show.atom.builder 이다)네이버 신디케이션 API에 핑을 보내는 code이다. 네이버가 지정해 놓은 header를 설정해 줘야 되고, 신디케이션 인증 토큰을 받아서 header에 넣어줘야 된다. 신디케이션 토큰은 네이버 웹마스터 페이지에서 볼 수 있다.require 'net/http' ... header = {"User-Agent"=>"request", "Host"=>"apis.naver.com", "Progma"=>"no-cache", "Content-type"=>"application/x-www-form-urlencoded", "Accept"=>"*/*", "Authorization"=>"Bearer " + ENV["NAVER_SYNDICATION_TOKEN"]} uri = URI.parse('https://apis.naver.com/crawl/nsyndi/v2') http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port) http.use_ssl = true args = {ping_url: link_url(link_id, format: "atom")} uri.query = URI.encode_www_form(args)request = Net::HTTP::Post.new(uri.request_uri, header) http.request(request)네이버 신디케이션 페이지에서 핑이 제대로 도달하는지 바로 확인해 볼 수 있다.#티엘엑스 #TLX #BA #BusinessAnalyst #비즈니스애널리스트 #꿀팁 #인사이트 #조언

지금까지 Linear Regression, Logistic Regression 모델을 만들어보았는데요. 우리가 만든 모델이 과연 잘 만들어진 모델이라고 볼 수 있을까요? 이를 알기 위해서 이번 4주차 수업에서는 우리가 만든 모델의 적합성을 보다 객관적으로 평가하기 위한 방법으로 교차 검증(Cross Validation)과 정규화(Regularization)를 배웠어요. 차례대로 하나씩 알아볼까요?1. Cross Validation교차 검증은 새로운 데이터셋에 대해 반응하는 모델의 성능을 추정하는 방법이에요. 학습된 모델이 새로운 데이터를 받아들였을 때 얼마나 예측이나 분류를 잘 수행하는지 그 성능을 알기 위해서는 이에 대한 추정 방식이 필요해요. 먼저 Whole population(모집단)에서 Y와 f를 구하기 위해 Training Set(모집단에서 나온 데이터셋)에서 f와 똑같지 않지만 비슷한 모델 f^를 만들어요. 그리고 이 모델을 모집단에서 나온 또 다른 데이터 셋인 Test Set을 이용하여 확인해요. 하지만 일반적으로 Test Set이 별도로 존재하는 경우가 많지 않기 때문에 Training Set을 2개의 데이터셋으로 나눠요. 이 Training Set에서 Training Set과 Test Set을 어떻게 나누느냐에 따라 모델의 성능이 달라질 수 있어요. 이런 테스트 방법을 교차 검증(Cross validation)이라고 해요.이번 시간에는 교차 검증 방법으로 LOOCV(Leave-One-Out Cross Validation)와 K-Fold Cross Validation을 알아봤어요. LOOCV(Leave-One-Out Cross Validation)LOOCV는 n 개의 데이터 샘플에서 한 개의 데이터 샘플을 test set으로 하고, 1개를 뺀 나머지 n-1 개를 training set으로 두고 모델을 검증하는 방식이에요.K-Fold Cross ValidationK-Fold CV는 n 개의 데이터를 랜덤하게 섞어 균등하게  k개의 그룹으로 나눠요. 한 개의 그룹이 test set이고 나머지 k-1개의 그룹들이 training set이 되어 k번을 반복하게 돼요. LOOCV도 n-fold CV로 볼 수 있어요!코드로 나타내기Step1. 데이터 생성 & train set과 test set  단순 분리# model selection modulefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis# read datadf = pd.read_csv('data/data01_iris.csv')data = df.iloc[:,:-1].as_matrix()target = df['Species'].factorize()[0]LOOCV와 K-Fold CV에 사용할 데이터를 구하는 코드에요. data 파일 안의 data01.csv 파일을 읽어서 데이터 프레임 형태로 가져와요.df(데이터 프레임) 안에는 이와 같은 105개의 데이터 셋이 저장되어 있어요.df(데이터 프레임)의 Sepal.Length부터 Petal.Width의 값들을 매트릭스 형태로 data에 할당해요.Species에는 ‘setosa’, ‘versicolor’, ‘virginica’ 값들이 있는데요. factorize() 을 이용하여 setosa는 0, versicolor는 1, virginica는 2로 바꿔줘요.# random splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(            data, target, test_size=0.4, random_state=0)X_train.shape, y_train.shapeX_test.shape, y_test.shape그다음에는 data와 target 데이터를 가지고 training set과 test set으로 6:4로 나눠요.X_train.shape = (90,4),  X_test.shape = (60, 4)가 돼요.# LDA f = LinearDiscriminantAnalysis() f.fit(X_train,y_train) y_train_hat = f.predict(X_train) table_count(y_train,y_train_hat) f.score(X_train,y_train)LDA(Linear discriminant analysis)는 대표적인 확률론적 생성 모형이에요. 즉 y의 클래스 값에 따른 x의 분포에 대한 정보를 먼저 알아낸 후, 베이즈 정리를 사용하여 주어진 x에 대한 y의 확률 분포를 찾아낸다고 해요.Step2. test set 준비(1) LOOCV으로 test set 준비# leave-one-out  from sklearn.model_selection import LeaveOneOutloo = LeaveOneOut()loo.get_n_splits(X_train)scv = []for train_idx, test_idx in loo.split(X_train):    print('Train: ',train_idx,'Test: ',test_idx)    f.fit(X_train[train_idx,:],y_train[train_idx])    s = f.score(X_train[test_idx,:],y_train[test_idx])    scv.append(s) get_n_splits() 함수를 사용하여 (90,4)의 shape을 가지는 X_train을 90개로 나눠요.test set에 0부터 89까지 하나씩 할당되고 할당된 숫자 외의 나머지 숫자들은 training set으로 모델을 검증해요. 위의 결과에서도 볼 수 있듯이 test set에 0이 할당되면 train set에는 1 ~ 89가 할당되어 모델을 검증하게 돼요!(2) K-fold CV로 test set 준비# K-fold CVfrom sklearn.model_selection import KFoldkf = KFold(5)kf.get_n_splits()scv = []for train_idx, test_idx in kf.split(X_train):    print('Train: ',train_idx,'Test: ',test_idx)    f.fit(X_train[train_idx,:],y_train[train_idx])    s = f.score(X_train[test_idx,:],y_train[test_idx])    scv.append(s) KFold(5) : 위에서 배운 k-fold 교차 검증에서 k를 5로 설정하여 우리가 가지고 있는 데이터 셋을 5개의 그룹으로 나눠서 교차 검증을 할 거예요.kf.get_n_splits()를 사용하여 5번 교차 검증할 것을 정해요.위에서 90개의 데이터셋을 5개의 그룹으로 나눴어요. 그리고 각 그룹 한 개씩 test set으로 정하고 나머지 그룹들은 training set으로 할당하고 모델을 검증해요. 예를 들어 그룹 1이 0~17, 그룹 2가 18 ~ 35, 그룹 3이 36~53, 그룹 4가 54~71, 그룹 5가 72~89라고 할 때, test set에 그룹 1을 할당하면 train set에는 그룹 2, 3, 4, 5가 할당되어 모델을 검증하게 돼요.Step3. 교차 검증 시행CV는 단순히 데이터 셋을 나누는 역할을 수행할 뿐이에요. 실제로 모형의 성능(편향 오차 및 분산)을 구하려면 이렇게 나누어진 데이터셋을 사용하여 평가를 반복해야 해요. 이 과정을 자동화하는 명령이 cross_val_score()이에요.# K-fold CVfrom sklearn.model_selection import cross_val_scoref = LinearDiscriminantAnalysis()s = cross_val_score(f,X_train,y_train,cv=3)cross_val_score(f, X_train, y_train, cv=3) : cross validation iterator cv를 이용하여 X_train, y_train을 분할하고 f에 넣어서 scoring metric을 구하는 과정을 반복해요.2. Regularization앞서 말한 우리의 목적은 우리의 데이터셋에 맞는 Y와 f를 구하는 것이었어요. f를 결정하기 위해서는 먼저 결정해야 하는 요소가 있어요. 아래 다섯 가지가 f를 결정하는 요소들이에요.- Model family : linear, neural 등 방법론 결정- Tuning parameter : 모델에 맞는 파라미터 조절 - Feature selection(특징 선택) : 많은 데이터 중 어떤 데이터를 쓸지 고르는 것 - Regularization(정규화)  - Dimension reduction(차원 축소)f를 결정하는 요소 중 Regularization(정규화)에 대해 알아볼게요!정규화 선형회귀 방법은 선형회귀 계수(weight)에 대한 제약 조건을 추가함으로써 모형이 과도하게 최적화되는 현상(과최적화, overfitting)을 막는 방법이에요. 모형이 과도하게 최적화되면 모형 계수의 크기도 과도하게 증가하는 경향이 나타나요. 따라서 정규화 방법에서 추가하는 제약 조건은 일반적으로 계수의 크기를 제한하는 방법이에요. 일반적으로 Ridge Regression, Lasso, Elastic Net 이 세 가지 방법이 사용돼요.Ridge Regression머신 러닝에서는 모델의 오차를 찾기 위해 보통 최소제곱법(Least squares fitting)을 이용하여 β를 최소화시켜요. 위의 RSS는 잔차제곱식으로 예측값과 실제 값 사이의 차이를 구하는 식이에요. 회귀분석의 계수 값을 RSS을 최소화하는 β값을 찾음으로써 구할 수 있어요.Ridge Regression은 최소제곱법에 가중치들의 제곱합을 최소화하는 것을 추가적인 제약 조건으로 갖는 방법이에요. λ는 기존의 제곱합과 추가적 제약 조건의 비중을 조절하기 위한 하이퍼 파라미터에요. λ가 크면 정규화 정도가 커지고 가중치의 값들이 작아져요. λ가 작아지면 정규화 정도가 작아지며 λ가 0이 되면 일반적인 선형 회귀 모형이 돼요.코드로는 아래와 같이 나타낼 수 있어요.from sklearn.linear_model import Ridgef = Ridge(alpha=0.5)f.fit(xtrain,ytrain)f.intercept_,f.coef_f.score(xtrain,ytrain)f.score(xtest,ytest)LassoLasso는 가중치의 절댓값의 합을 최소화하는 것을 추가적인 제약 조건으로 가져요. 아래와 같이 코드로 나타낼 수 있어요.from sklearn.linear_model import Lassof = Lasso(alpha=1.0)f.fit(xtrain,ytrain)f.intercept_,f.coef_f.score(xtrain,ytrain)f.score(xtest,ytest)Elastic NetElastic Net은 가중치의 절댓값의 합과 제곱합을 동시에 제약 조건으로 가지는 모형이에요. 코드로는 아래와 같아요.from sklearn.linear_model import ElasticNetf = ElasticNet(alpha=0.1,l1_ratio=0.5)f.fit(xtrain,ytrain) f.intercept_,f.coef_f.score(xtrain,ytrain)f.score(xtest,ytest)Lasso와 Ridge Regression의 차이점왼쪽 : Lasso, 오른쪽 Ridge Regression위의 두 그림은 Lasso와 Ridge Regression의  차이점을 잘 나타내는 그림이에요. 초록색 부분은 회귀계수(회귀분석에서 독립변수가 한 단위 변화함에 따라 종속변수에 미치는 영향력 크기)가 가질 수 있는 영역이고 빨간색 원은 RSS가 같은 지점을 연결한 것을 보여주는 것으로 가운데로 갈수록 오차가 작아져요.Lasso와 Ridge Regression 모두 RSS를 희생하여 계수를 축소하는 방법이라는 공통점이 있어요.하지만 Ridge Regression과 Lasso의 가장 큰 차이점은 Ridge 회귀는 계수를 축소하되 0에 가까운 수로 축소하는 반면, Lasso는 계수를 완전히 0으로 축소화한다는 점이에요.Cross validation(교차 검증)과 Regularization(정규화)에 대해 알아보았는데요. 간단히 요약해 볼게요.Cross validation(교차 검증)은 머신러닝 모델의 타당성을 검증하는 방법 중의 하나로, 특정 데이터를 training set과 test set으로 분할한 뒤 training set을 활용해 학습하고 test set으로 테스트하여 학습의 타당성을 검증하는 방법이에요. 교차 검증에는 여러 가지 방법이 있는데 그중에서도 우리는 LOOCV와 K-Fold CV를 배웠어요.Regularization(정규화)는 모델의 일반화 오류를 줄여 과적합을 방지하는 방법을 말해요. 일반적으로 Ridge Regression, Lasso, Elastic Net 이 세 가지 방법을 사용해요.이상적인 머신러닝 모델을 만들기 위해 고려해야 할 점들은 정말 많은 것 같아요. 우리가 만든 모델이 적합한 모델인지 이번 수업시간에 배운 교차 검증과 정규화를 통해 잘 살펴봐요!* 이 글은 AI스쿨 - 인공지능 R&D 실무자 양성과정 4주차 수업에 대하여 수강생 최유진님이 작성하신 수업 후기입니다.

'구루'라는 단어는 이제 '수준급'을 넘어선 분들에게 부여되는 의미 있는 호칭이다. 특히, 개발자 사회에서는 비공식적으로 '구루급'이라고 불리는 개발자들이 있다. 이 정의에 대해서 누가 명확하게 옳다고 이야기할 수 있는 것은 아니다.다만, 30년 동안 소프트웨어 개발자로 살아오면서 만난 수많은 개발자들과 해외 유수의 개발자들과 만나고 소통하면서 느낀 개인적인 경험을 바탕으로 '구루급'에 대해서 정의를 해보겠다.매우 당연하게 이 정의는 전적으로 객관화된 것이 아닌, 매우 주관적인 기준이다.보통, '구루'급 개발자라고 불리는 분들을 보면, 오픈소스로 한 획을 그었거나, 그의 뜻을 따르는 후배들이 많거나, 특정 분야의 경험이 매우 풍부한 분들을 대상으로 이야기한다.다만, 이 기준에 '돈'을 많이 벌었거나, 특정 제품이나 게임, 서비스를 잘 만들었다는 식의 기준은 들어가는 것은 일부 논외로 하겠다. 이것은 전적으로 개인적인 기준이다. 이런 분들은 '구루급'개발자가 되기보다는, 산업적이거나 경제적으로 크게 성공한 기준이 더 높기 때문이며, 금전적으로 성공한 분들이 '후배'들에게 개발자로서의 영향력을 주는 것이 사실상 어렵기도 하거니와, 이미 비즈니스의 단계로 넘어간 분들이기 때문에 '구루급'개발자라고 이야기하기에는 모호하다고 개인적으로 이야기한다.그렇다면, 내가 생각하는 구루급 개발자의 최소한의 필요조건을 나열해 보자. 전적으로 개인적인 기준이니 너무 주관적이라고 비판하지 마시기를... 그 이유는 정말 주관적이기 때문이다.하나. 하나의 소프트웨어나 도메인을 10년 이상 장기간 개발 및 연구하고 있는가?둘. 자신만의 개발 문화에 대한 철학과 그 기준을 가지고 실행하고 있는가?셋. 자신이 소유하거나 만들어낸 개발 도구나 방법, 기술에 대해서 후배 개발자들에게 전파하고 있는가?넷. 후배 개발자들에게 존경받는 개발자로서의 기본적인 성품을 가지고 있는가?다섯. 후배 개발자들에게 자신의 롤을 양보하거나, 팀과 조직을 위해서 자신의 자리를 포기할 줄 아는가?여섯. 자신의 먹을거리를 위해서 비용을 싸게 부르지 않고, 후배들도 대우를 받을 수 있도록 너무 싸게 일하지 않아야 한다는 것을 실천하는가?제가 생각하는 '구루급'개발자의 조건입니다.분명, 이렇게 활동하는 '구루급'개발자들이 주변에 존재하고 있으며, 이를 위해서 개발자의 처우에 대해서 노력하기도 하고, 불합리한 경영자들과 논쟁을 벌이기도 합니다. 자신의 개인적인 이익만을 위해서 움직이지도 않는 그들이야말로 '구루급'개발자 아닐까요?그리고.대부분의 구루급개발자들은 충분한 대우와 보수를 받고 일하고 있습니다.그것이, 후배 개발자들의 처우와 미래를 위해서 매우 필요하다고 생각하고 있기 때문이죠.저는 '구루급'개발자를 그렇게 생각합니다.ps.최고의 개발자, 슈퍼개발자 등에 대한 호칭도 있을 수 있습니다. 제가 생각하는 '구루'급 개발자는 후배들에게 존경을 받고, 후배들의 처우나 개발자들의 미래에 대해서도 고민하고 실천하는 분들에 대해서 정의해 본것입니다.

나는 인생을 살면서 많은 "천재"들을 만났다. 스타트업에 있다보면 더더욱 "영재""천재"로 불리는 수 많은 사람들을 보게 된다. 그들은 학문적으로 놀라운 성과와 스펙을 보유하고 있었다. 아마 당신이 한 회사를 운영하는 사람이거나 인사 담당자라면 분명 혹할 것이다. 하지만 정작 나는 같이 일하고 싶었던 사람이 단 한 명도 없었다. 주변에서는 천재들과 같이 일하면 성공할 것이라고 생각하지만, 사업적 결과물과 두뇌는 별개의 문제라고 나는 생각한다. 대단한 능력을 가지고도 빛 없이 사라진 사람들을 얼마나 많이 보았는가. 물론 나도 대단한 사람과 일하고 싶다. 그러나 그 기준을 "영특함"에 국한시키고 싶지는 않다. 사업적으로 혹은 사회적으로 더 나은 미래를 후손에 물려주기 위해서는 그 이상의 "무언가"가 필요하다. 지금부터 나에게 그 "무언가"를 가르쳐 준 "진짜 천재"에 대한 이야기를 하고자 한다. 그에 대한 이야기를 하기 전에 나에 대한 이야기를 가볍게 하고자 한다. 5년 전만 해도 나는 비전과 목표가 없었다. 어려서 부터 돈 욕심만 많았다. 대학교를 다니면서도 돈을 벌 수 있는 방법이면 수단과 방법을 가리지 않았다. 한 일화로 당시에 학원 강사 아르바이트를 하고 있었는데 도매시장에서 트렌디한 문구류를 사와 수업을 가르쳤던 중/고등학생에게 팔았다. 시간과 행동에 제약이 있는 학생들은 수업 시간에 벌어지는 소소한 쇼핑에 돈을 지불했다. 그러나 끝이 좋지 않았다. 학생의 부모님에게 알려져 결국 학원에서 해고 조치 되었다. 지금의 내가 돌이켜보면 엄청나게 창피한 일이다. 학생들에게 단순한 편리와 재미를 줄 순 있었지만, 돈 말고는 남는게 없었다.20대의 대부분은 가치 없는 돈벌이의 연속이었다. 혹자는 말한다. 우선 돈 벌고 가치 있는 곳에 쓰면 된다고. 그러나 이런 식의 무의미한 접근은 내가 가야할 길이 아니라고 느꼈다. 인생에서 가치 있는 일을 찾아야 했다. 그때 발견했다. 혁신, 도전, 열정이 정말 실천되고 있는 세계가 있다는 것을. 스타트업이라는 단어조차 생소했던 시기였다. 심지어 IT라는 분야를 그 전까지 제대로 공부해 본 적도 없었다. 스타트업의 "ㅅ"도 모르던 내가 이 세계에 적응할 수 있는 방법은 뛰어난 사람들과 함께 시작하는 것 뿐 이었다. 온갖 미사여구로 괜찮은 연봉과 복지를 내세우는 기업도 꽤 있었다. 그러나 나에게 가장 중요한 건 "내가 성장할 수 있는지"와 “구성원”이였다. 꽤나 당연한 조건으로 기업을 찾았음에도 불구하고 찾을 수가 없었다. 그러다가 첫 스타트업으로 선택한 게 라우드소싱 이라는 작은 팀이었다. (찾게 된 과정에 대해서는 다른 글을 통해 소개하겠다) 안정적인 연봉도 없고, 확실한 미래도 없었지만 내가 이 팀과 같이 해야겠다 결정한 건 "권진" 이라는 단 한 사람 때문이었다. 모든 기업이 그렇지만 누구나 회사에 합류하면 3개월간의 수습기간을 거친다. 스타트업이라고 예외는 아니다. 오히려 더 냉정하게 자신을 되돌아 보는 시간을 가져야 한다. 나는 내 스스로를 입증하고 싶었다. “제가 3달 안에 이 회사가 성장할 수 있는 계약들을 가져오겠습니다. 그 정도 능력도 발휘 못한다면 제 발로 나가겠습니다” 3달 동안 권진은 일에 대해서 전혀 간섭하지 않았다 . 팀워크에 있어서 가장 중요한 부분은 신뢰라고 생각한다. 하지만 신뢰라는 부분이 친하다고 해서 혹은 비전과 목표가 같다고 해서 생기는 것이 아니다. 각자의 위치에서 최고의 성과를 목표로 내고, 한계를 뛰어넘어 성장하는 모습을 보여줄 때 강력한 신뢰가 생긴다. 서로가 같이 일하고 싶은 마음을 만들어 주는 것.이게 팀워크의 핵심이다. 나는 나대로 권진은 권진대로 각자가 맡은 일들을 완벽하게 수행했고, 우리는 그 일들을 하나의 사업으로 만들어 갔다. 그는 나에게 따로 주저리 주저리 피드백을 하지 않았다. 하지만 행동으로 결과물의 중요성을 보여주었고, 나는 3달동안 7건의 B2B 계약을 성사시켰다.애초에 같이 할 사람을 정할 때는 모든 부분을 면밀히 살피고 고민해야 하지만, 내가 같이 하기로 결정 했다면 상대가 최고의 결과물을 낼 수 있도록 믿어주는 것. 내가 배운 첫번째 교훈이었다.실력을 보여주었다고 환상적인 Fit일까? 누구든 본인이 만들어 내는 결과물을 혼자만의 능력이라고 오판하기 쉽다. 내가 영업처를 설득하고, 계약서를 체결해 왔기 때문에 내가 없었으면 이 계약도 없었을 것이다. 감각적이고 환상적인 디자인을 뽑아냈는데 이건 순전히 나의 재능에 의한 것이다. 팀원들이 이런 생각들을 하기 시작한다면 그 팀은 단시간 내에 모래성처럼 무너질 것이다. 권진은 개인이 만들어 내는 결과물도 팀원들이 각자의 분야에서 해 온 노력들의 최종산출물이라고 생각한다.영업처를 설득할 수 있었던 건, 우리 팀이 환상적인 서비스를 만들어 주었기 때문이다.나의 디자인은 기획팀과 마케팅팀의 노력을 하나로 담은 것 뿐이다.톱니바퀴처럼 팀원들이 맞물려 돌아가며 서로의 존재에 대해 감사함을 느낄 때 놀라운 일이 벌어진다. 내가 배운 두번째 교훈이다.권진이 지켜온 2가지 요건이 계속 좋은 사람을 팀으로 영입할 수 있었던 강력한 요소였다고 생각한다. 나의 실력을 우리 팀에 입증하는 것. 나의 결과물은 우리 팀 노력의 산물 이라는 것.권진과 함께 일하며 느낀 그의 주요한 능력은 개발도 디자인도 아니었다. (물론 이 2가지도 잘한다)팀 내의 균형을 맞추고 팀원들이 끊임없이 성장하게 도와주는데 있다. 개성 넘치는 팀원들을 하나의 비전으로 묶어서 성장할 수 있게 하는 사람을 나는 살면서 권진 이외에는 아직 본 적이 없다. 장담컨데, 만약 현재 더팀스 대표가 권진이 아니라 다른 사람으로 바뀐다면 팀원들은 전부 팀을 나갈 것이다. (연봉이 대폭 인상된다 할지라도)그래서 나는 이걸 Jin in Us 라고 명칭했다. 권진이라는 확실한 구심점 안에 개성넘치는 팀원들이 한 몸처럼 목표로 향해가는. 나는 앞으로 대표라는 역할을 할 생각이 없다. 권진 이라는 사람보다 대표의 역할을 충실히 수행할 자신이 없어졌기 때문이다.리더십이라는 분야가 있다면 그는 천재가 아닐까?내가 우리 팀에 합류시키고 싶은 사람이 있을 때면 하는 단골멘트로 이 글의 마무리를 짓는다.“우리 팀의 권진을 만나보세요. 분명히 함께 하고 싶을 겁니다”#더팀스 #THETEAMS #천재디자이너 #풀스택개발자 #CEO #리더십 #경험공유 #팀원자랑 #팀원소개 #회사의자랑

안녕하세요. 언제 어디서나 함께하는 코딩 교실 엘리스입니다 :)아이디어만 좋다면 뭐든 실현해볼 수 있는 시대! 지금은 '프로그래밍'이라는 강력한 무기를 통해 원하는 세계를 실현할 수 있는 잠재적 가능성이 폭발적인 때입니다. 그리고 그 기회는 비단 '개발자'라는 특정 직업에 국한하지 않더라도 각계 분야에 펼쳐져 있는데요. 이미 마케터, 기획자, 디자이너, 콘텐츠 창작자, 금융업계 종사자, 지리학자, 연구원 등 다양한 분야의 많은 사람들이 프로그래밍을 통해 각자의 영역과 세계 곳곳을 새로운 곳으로 만들고 있습니다.높은 급여와 삶의 질을 보장하고 나의 꿈을 펼칠 수 있는 탁월한 수단인 프로그래밍.프로그래밍을 업으로 삼고 있는 사람들의 시작은 어땠을까요?이 글에서는 소프트웨어 엔지니어가 되고자 이제 막 마음먹은 분들을 위해 프로그래머가 되기 위한 다섯 가지 짚고 넘어가면 좋을 팁들을 알려드릴게요.STEP 1. 개발 친화적인 환경 찾아가기서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다컴퓨터 공학 전공자와 비전공자가 가지게 되는 가장 큰 차이는 무엇일까요? 개발에 대한 이론 지식? 개발 능력?물론 모든 게 상대적인 것이겠지만 일반적으로 한 가지 큰 차이가 있다면 바로 '환경'이라고 할 수 있을 듯합니다. 내 주변에 개발과 관련된 자원이 얼마나 풍부한가 하는 점입니다.전공자가 개발을 시작하고자 마음을 먹으면 주위에서 좋은 리소스를 쉽게 찾을 수 있습니다. 한편 비전공자는 개발 공부를 시작하려고 할 때 레퍼런스로 삼을만한 좋은 예가 없으니 망망대해에 홀로 떠있는 기분이 들 수밖에 없겠죠! 그렇다고 해서 반드시 컴퓨터 공학 전공에서부터 다시 시작하거나 고액의 학원에 다닐 필요는 없습니다. 먼저 개발과 관련된 인적, 물적 자원이 풍부한 곳으로 적극적으로 다가가보세요. 작은 환경의 변화가 큰 변화의 시작점이 될 수 있습니다.엘리스가 추천하는 방법!온라인 커뮤니티 활동하기 : 코딩과 관련된 페이스북 그룹에 가입하여 많은 정보를 접하고 질문도 하면서 활동해보세요. 나와 비슷한 상황인 사람을 만나 서로 도움을 주고받을 수도 있고, 내 롤모델이 될만한 훌륭한 개발자를 만나 공부의 동력이 될지도요!개발 동아리, 스터디 등에 참여하기★ 엘리스 코딩 클래스 활용하기 : PC로도, 모바일 앱으로도 언제 어디서든 프로그래밍을 위한 환경에 접속하세요! 엘리스에 로그인하는 것만으로 공부하기 위한 모든 리소스를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 과목별 채팅방을 통해서 함께 공부하고 있는 수강생들, 과목 튜터와의 활발한 대화에 참여할 수 있습니다. STEP 2. 강력한 동기와 조력자 만들기하늘은 스스로 돕는 자를 돕는다컴퓨터 공학 전공자라고 하면 모두 다 개발을 잘할까요? 적어도 아주 조금은 더 잘할까요? 대답은 NO!아무리 많은 이론을 배웠다고 해도 직접 개발을 하지 않는다면 아무런 소용이 없겠지요. 이해도가 다르기 때문에 배움의 속도는 조금 다를 수도 있겠지만 이런 차이보다는 개인의 학습 의지와 동기가 얼마나 분명하냐가 더 중요합니다.막연하게 '개발자'라는 너무 먼 목표만 보고 달리는 것보다는 보다 가까이에 있고 달성하기 쉬운 분명한 목표를 단계별로 설정해보세요. 그리고 '즐거움'을 느낄 수 있는 수단을 찾아 목표 달성을 위한 집중력을 높이세요. 동시에 내가 어려움에 처하거나 헤매고 있을 때 도와줄 조력자가 있다면 금상첨화!Photo by Mimi Thian on Unsplash엘리스가 추천하는 방법!동기 부여를 위한 작은 목표 설정 : 지식 습득 및 학습과 관련된 목표로 그룹 스터디 참여, 부족한 부분의 프로그래밍 강의 완강, 책 한 권 떼기 등이 있을 수 있고, 더 적극적인 형태의 개발 경험을 위해 공모전, 경진 대회 등 기간과 보상이 정해져 있는 대외 활동 참가 및 수상도 좋은 목표가 될 수 있을 거예요.★ 엘리스 코딩 튜터 활용하기 : 엘리스에는 학습을 도와주는 튜터가 있습니다. 엘리스 튜터는 답을 알려주는 사람이 아니라 답을 찾는 법을 알려주는 길잡이입니다. 공부하다가 막힐 때, 길을 잃은 것 같을 때 엘리스 튜터를 멘토로 삼아 보세요! 구독 및 트랙 이용 시 담당 튜터가 배정되어 개인 채팅방을 통해 1:1 튜터링을 받을 수 있고, 클래스 수강 시 단체 채팅방을 통해 언제든 질문할 수 있습니다.STEP 3. 원하는 개발 분야 탐색해보기  콩 심은 데 콩 나고 팥 심은 데 팥 난다개발에는 아주 숱~한 다양한 분야가 있습니다. 그리고 그 분야에 따라 특성도, 익혀야 하는 언어와 기술도 천차만별인데요. 아래 몇 개의 개발 분야와 사용 언어 및 기술에 대해서 적었으니 참고해보세요. 그리고 이보다 더 다양한 개발의 세계를 탐색해보면서 흥미가 가는 분야가 있다면 구체적으로 검색하고 공부를 시작할 계획을 세워보세요.Photo by Victoriano Izquierdo on Unsplash잘 모르겠다 or 코알못이다파이썬은 분야를 막론하고 많은 분야에서 사용되며 익히기에 쉬워 처음 코딩을 시작하는 입문자에게 가장 적합한 언어 중 하나입니다. 개발 언어부터 접해보고 싶다면 파이썬 언어 학습에서 시작해보세요!웹 개발 '콩 심은 데 콩 나고~'라는 속담을 인용했지만, 사실 다양한 개발 영역의 많은 지식들이 서로 겹치는 부분도 있고, 어느 한 분야를 잘할 수 있을 때 다른 분야로 전향하거나 옮겨가는 일은 보다 수월할 수 있습니다. 개발의 시작을 보다 쉽게 하고 싶다면 웹 개발부터 접근해보세요. 공부할 수 있는 자원이 풍부하고 추후 다른 개발 분야로의 전향도 가능하기 때문이에요.프론트엔드프론트엔드 개발은 주로 웹 환경에서 사용자와 맞닿는 가시적인 부분을 개발하는 영역입니다. 사용자가 코드를 작성하지 않고도 컴퓨터에게 명령을 내리는 등의 의사소통을 그래픽적으로 쉽게 할 수 있도록 가시적으로 만들어주는 것이 바로 프론트엔드 개발자의 역할이라고 할 수 있는데요. 예를 들어 엘리스에 로그인하고 싶을 때 '로그인 버튼을 클릭'하여 쉽게 로그인할 수 있는 인터페이스도 프론트엔드에 해당합니다. * 익혀야 하는 기본기 : HTML, CSS, JavaScript* 좀 더 나아가서 : JavaScript의 프레임 워크인 React.js 또는 Vue.js 또는 Angular.js 백엔드/서버백엔드 개발은 웹 환경에서 보통 사용자에게는 보이지 않는 서버(컴퓨터) 단의 개발을 의미하며, 사용자가 웹 상에서 활동함으로 인해 쌓이는 데이터가 모이는 DB(Data Base)를 다루는 영역을 개발합니다.* 익혀야 하는 기본기데이터베이스에 대한 지식 : MariaDB, PostgreSQL, MongoDB 등. 서버 쪽의 언어- 금융, 제약 등 전통적인 대기업 : Java의 프레임 워크인 Spring을 많이 사용- 과거 많이 쓰이던 기술 : Php(학습 속도와 개발 속도가 빠르며 무료!)를 많이 사용- 요즘 떠오르는 기술 : Python 기반 프레임 워크인 Django 또는 Flask. JavaScript의 프레임 워크인 Node.js* 좀 더 나아가서 : 클라우드 컴퓨팅 기술 Amazon AWS 또는 Azure에 대한 지식데이터 사이언스 - 데이터 분석가21세기에 가장 각광받는 직업 중 하나로 떠오른 '데이터 사이언티스트'에 대해서 모두 다 한 번쯤은 들어보셨을 거예요. 데이터 사이언스 분야에도 아주 복잡하고 다양한 영역들이 존재하는데요. 통상 데이터 사이언스라고 하면 수학 및 통계에 대한 지식, 컴퓨터 공학에 대한 지식, 인공지능 및 머신러닝과 관련된 기술을 사용하게 됩니다. 너무 많아 보이나요? 아래에는 데이터 사이언스의 많은 영역 중에서도 '데이터 분석가'로서 꼭 알아야 하는 내용을 적었습니다.* 익혀야 하는 기본기수학적 지식 : 통계, 선형대수학분석을 위한 언어 : Python, R* 좀 더 나아가서 : 머신러닝 기술임베디드 개발계산기, 에어컨, 자동차 등의 기계가 일정 기능을 컴퓨터처럼 수행할 수 있도록 기계 내부의 하드웨어 시스템을 구축하는 것이 임베디드 개발입니다. 사물 인터넷(IoT, Internet of Things)이나 하드웨어 부품과 관련된 분야에 관심이 간다면 임베디드 개발에 대해서 좀 더 알아보세요!* 익혀야 하는 기본기임베디드 개발 언어- 가장 많이 사용하는 언어 : C언어 - 국내 전통적인 대기업 : Java- 수요가 많은 언어 : Python (임베디드 분야에서도 빠지지 않고 자주 사용하는 언어! 국내 채용 사이트에서 임베디드 관련 개발 스택으로 많이 요구.)* 좀 더 나아가서 : 무선 통신 기술에 대한 지식*(공통) 개발자라면 익히고 있어야 할 기본기 : Git을 사용한 버전 관리 방법엘리스가 추천하는 실습 기반 과목HTML/CSS | JavaScript | 모바일 웹 코딩Git과 Git 버전 관리 (6월 오픈 예정)Python 기초 I | Python 기초 IIC 언어 | C++Java 기초 및 심화인공지능/머신러닝 기초 | 프로그래밍 수학데이터 분석 | Numpy, Pandas | 크롤링 | Kaggle 문제R 기초 |  R 패키지 | R 데이터 분석STEP 4. 실습, 프로젝트 기반으로 공부하고 개발 경험 쌓기구슬이 서 말이어도 꿰어야 보배다책을 사고 인강을 결제해도 직접 만들어보면서 익히지 않으면 절대 내 것이 될 수 없는 것이 또 개발!처음 언어를 익히는 단계에서부터 실습 기반으로 직접 코딩하고 그 결과를 확인해보면서 학습하는 것이 중요해요! 필요한 공부를 실습 단위로 쪼개어 직접 구현해보면서 익히고, 좀 더 나아가서는 프로젝트 단위로 구현하면서 실전 기술을 습득해보세요. 또한 실무에서는 혼자 개발하는 것이 아니라 뭐든 '협업'해야 하기 때문에 혼자 하는 프로젝트 외에도 여러 사람들과 함께하는 그룹 프로젝트의 경험이 큰 도움이 될 거예요. 자기소개서, 포트폴리오, 면접 시에도 어떤 프로젝트에서 내가 맡은 부분은 어느 부분이었고 어떻게 주도적으로 이끌었는지가 관건이 될 수 있습니다.엘리스가 추천하는 방법!★ 온라인 코딩 실습으로 기본기 다지기 : 엘리스는 별도의 코딩 환경 세팅 없이 온라인에서 바로 코딩 문제를 풀고 내가 짠 코드의 결과를 확인할 수 있어서 실습 기반으로 학습하기에 탁월한 플랫폼입니다. :) KAIST, SKT, 삼성 SDS 등에서도 활용하는 검증된 플랫폼에서 코딩 실습으로 기본기를 다지세요!프로젝트 단위로 혼자서 만들어보기 : 프로그래밍 언어의 기본에 익숙해졌다면, 직접 A to Z를 구현하는 작은 프로젝트를 통해 실제 필요한 기술이 뭔지 파악해가며 실전 기술을 익혀보세요. 그룹 프로젝트에 참여해서 협업 경험을 통해 익히기 : 취업을 위해서 중요한 것 중 하나인 '협업'능력! 그룹 프로젝트에 참여하여 비단 개발 실력뿐만 아니라 실무에 필요한 다양한 역량 또한 길러보세요.STEP 5. 포트폴리오, 시험 준비하고 개발 직군에 지원하기시작이 반, 그 이상이다!아시겠지만 개발자가 되면 끝인 그런 일은 없겠죠. (어떤 직무에서도 마찬가지일 거예요.) 끊임없는 공부, 새로운 기술 연마, 리팩토링, 문서화, 코딩 공부 코딩 공부!그러니 완벽에서 시작해야 한다는 생각은 버리고 지금까지 최선을 다해온 결과물을 가지고서 개발 직군에 지원하세요. 실제 개발자로 일하게 되면 그 속에서 배우고 성장할 수 있는 자원이 훨씬 더 많아집니다!'자리가 사람을 만든다'라는 말이 괜한 말이 아니니, 더 큰 성장과 가능성이 있는 곳으로 가기 위한 준비와 지원을 주저 없이 해보시길 바라요!Photo by Green Chameleon on Unsplash엘리스가 추천하는 방법!나를 잘 보여줄 포트폴리오 만들기 : (사용한 언어 / 프레임 워크 / 앞의 것을 적용하여 프로젝트에서 내가 한 역할) 별로 정리해두고 내가 커밋한 코드와 함께 보여주기.   블로그 쓰기 : 거창한 것이 아니어도 좋으니 공부하면서 느꼈던 것, 새로 알게 된 지식들, 프로젝트하면서 고민했던 것들을 블로그로 정리해보세요. 내가 구현한 것들을 이미지를 통해서 가시적으로 보여줄 수 있다면 금상첨화!★ 엘리스에서 알고리즘 시험 준비하기 : 이미 많은 수강생 분들이 엘리스 알고리즘 과목을 통해서 코드를 발전시키고 알고리즘 시험 및 취업에 성공하고 있습니다. :) 대기업 입사를 준비하시는 분이라면 엘리스 알고리즘 과목들을 꼭 수강해보세요.이다음의 6번째 스텝은 무엇이 될까요? 아마도 1~5 스텝을 계속 반복해나가면서 익숙해지고, 다른 역할로 각각의 스텝에 참여하게 되는 일이 아닐까요.엘리스는 누구나 프로그래밍을 통해 원하는 일을 할 수 있도록 좋은 강의 콘텐츠와 서비스, 플랫폼으로 여러분의 다섯 스텝에 함께하고자 합니다. :) 막막한 초심자 분들에게 앞으로의 방향성을 그려보는 데에 조금이라도 도움이 되길 바라며 글을 발행합니다.그럼 엘리스에서 만나요! >> 엘리스 아카데미 바로가기* 이밖에 조언, 첨언, 질문 등을 댓글로 남겨주시면 이 글의 독자분들에게 큰 도움이 됩니다.

“매일매일 새로운 도전으로 채워지는 자리” – 패스트캠퍼스에서 일하는 콘텐츠 마케터 이야기“마케팅 중 유효한 것은 콘텐츠 마케팅 뿐이다.” – 세스 고딘<보랏빛 소가 온다>를 쓴 세계적인 마케팅 구루 세스 고딘의 말처럼 콘텐츠 마케팅은 마케팅의 주류로 자리잡으며 전통적인 광고의 입지를 위협하고 있습니다. 그런데 콘텐츠 마케팅은 범주가 넓어 기업 특성에 따라 실무에서 담당하는 업무가 다양한데요. 이번 글에서는 패스트캠퍼스의 콘텐츠 마케터들은 무슨 일을 어떻게 하는지 자세히 알려드리고자 프로그래밍팀 시니어 콘텐츠 마케터 김하림님과 파이낸스팀 콘텐츠 마케터 이유나님을 모시고 인터뷰를 진행했습니다.안녕하세요 하림님 유나님, 오늘 인터뷰에 응해 주셔서 감사합니다. 간단하게 자기소개 부탁드려도 될까요? 안녕하세요, 프로그래밍팀 시니어 콘텐츠 마케터 김하림입니다. 지난주에 막 입사한 지 1년이 되었어요.안녕하세요, 저는 파이낸스팀 콘텐츠 마케터 이유나라고 합니다. 패스트캠퍼스에서 일한 지 이제 9개월 째고요. 두 분께서는 패스트캠퍼스에 합류하기 전 무슨 일을 하셨는지, 어떤 계기로 패스트캠퍼스 콘텐츠 마케터로 입사하게 되셨는지 궁금합니다. 패스트캠퍼스에 오기 전에는 웹디자인 일을 하고 있었는데, 회사 규모가 작아 세금계산서 발행부터 제안서 작성까지 회사 운영의 전과정에 참여해야 하다 보니 웹디자인에만 몰두할 수 있는 환경은 아니었어요. 전문성을 가지고 한 가지 일에 좀 더 집중하고 싶어 회사를 그만두었습니다. 그러다 채용공고를 살펴보던 중 패스트캠퍼스의 콘텐츠 매니저(지금은 콘텐츠 마케터로 직함이 바뀌었죠) 자리를 발견하게 되었고요. 제가 할 수 있는 다양한 일들을 업무 역량으로 발휘할 수 있을 것 같아 지원했어요. 저는 지금 마지막 학기를 보내고 있는 대학생이에요. 경영을 전공했고, 교육 분야에도 관심이 있어 국어교육학과를 복수전공하고 있었어요. 제가 흥미를 느낀 이 두 분야를 접목해 할 수 있는 일을 찾다 교육업에 있는 마케터 일이 저에게 딱 맞을 것 같아 지원서를 넣었던 기억이 납니다. 인턴으로 입사했다 정직원으로도 계속해서 함께하는 중이예요. 유나님께서는 인턴 기간이 종료된 후에도 이곳에서 일하고 계신데, 패스트캠퍼스를 선택하신 이유가 무엇일까요? 패스트캠퍼스에서는 인턴이라도 정직원과 같은 일을 하면서 눈치 보지 않고 자기 의견을 낼 수 있던 것이 좋았어요. 저에게는 자기발전을 계속할 수 있는지가 직업을 선택할 때 중요한 기준인데 여기에 맞고, 사회 초년생으로서 일을 배우기에도 좋은 환경인 것 같아 정직원으로 계속 일하고 있습니다. 제가 막 입사했을 때, 당시 팀장님께서 제 직무에 대해 설명해주셨던 것이 기억에 남아요. “프로덕트 매니저가 오프라인에서 기획을 하는 사람이면 콘텐츠 마케터는 온라인에서 기획을 하는 사람이다”라는 말이었는데 저희는 고객분들이 온라인에서 접하는 모든 콘텐츠를 기획·제작하고 글을 쓰는 만큼 일리가 있는 것 같아요. 기획자, 제작자, 에디터의 역량을 모두 발휘해야 하는 사람이 콘텐츠 마케터라고 생각합니다. 하림님의 말씀에 더해, 우리 회사 콘텐츠 마케터가 맡는 특별한 일 중 하나는 상세페이지를 기획 및 디자인해 고객을 설득하는 글쓰기를 한다는 것이에요. 마케터라 하면 광고 크리에이티브를 제작하는 데 업무의 초점이 맞춰져 있다는 느낌이지만, 여기서는 기획 역량까지 발휘해야 하는 점이 특징이죠. 콘텐츠 마케터로서 다양한 일을 하고 계시는데, 어느 정도 정해진 일과가 있을까요? 하루 일과를 딱 잘라서 말하긴 어렵습니다. 그때그때 담당하는 일의 중요도가 달라져서요. 우선 프로덕트 매니저 분이 새로운 강의 기획을 완성하시면 신규 상세페이지를 제작하고, 기존 강의를 업그레이드해 오시면 그에 맞게 기존 상세페이지의 내용을 수정합니다. 홍보 진행이 원활하지 않으면 팀원들과 트러블 슈팅을 통해 상세페이지나 광고 크리에이티브를 손보기도 하고 강사 인터뷰, 수강생 인터뷰 혹은 블로그 게시물이나 카드뉴스 형태의 오가닉 콘텐츠를 발행하기도 합니다. 업무 진행에 있어 큰 틀은 있겠지만 그때그때 업무의 우선순위가 달라져요. 일이 많아 야근할 때도 종종 있고요. 패스트캠퍼스 콘텐츠 마케터 직무, 입사 전 생각했던 것과 실무를 진행하는 것에 차이가 있나요? 저는 비슷한 것 같아요. 간단한 퍼블리싱, 마크업(HTML/CSS로 코딩을 하는 것)을 할 수 있는 사람으로서 이런 스킬들이 상세페이지 제작 업무에 도움이 될 거라고 생각했거든요. 입사 전 필수적으로 갖춰야 할 스킬은 아니었지만 업무를 진행하다 보니 마크업을 알아서 더 도움이 되는 게 많았어요. 그런데… 트러블 슈팅이 이렇게 많을 줄은 몰랐네요. 하하. 저는 하림님과 반대예요. 콘텐츠 마케팅이 이렇게까지 다양한 능력을 요구하는 일인 줄 전혀 몰랐어요. 업무 스킬은 물론 담당하는 강의에 대한 지식적인 부분까지도요. 깊게 파고들 필요는 없지만 얕고 넓은 지식이 필요한 일이더라고요.물론 하림님처럼 업무와 관련된 스킬을 가지고 입사하시면 실무에 확실히 도움 되는 부분이 있어요. 포토샵이나 HTML/CSS 같은 것들요. 하지만 저의 경우에는 포토샵도 못 다룰 만큼 아무것도 모르는 상태로 일을 시작했는데도 필요한 것들을 배워 가며 일할 수 있는 환경이라 괜찮았어요. 그 과정에서 성장하고 있는걸 스스로도 느낄 정도에요.지금 패스트캠퍼스에서는 프로그래밍, 데이터 사이언스, 마케팅, 외국어 등 다양한 팀에서 콘텐츠 마케터를 채용 중인데요. 팀별로 콘텐츠 마케터가 갖춰야 할 배경지식, 선호하는 스킬셋이 다를까요? 크게 차이는 없는 것 같아요. 합류하는 팀에 따라 만들게 되는 콘텐츠의 성격은 달라질 수 있지만 배경지식이 필수는 아니거든요. 프로덕트 매니저 분들이 작성하신 기획 문서를 읽고 핵심이 되는 부분을 짚어 콘텐츠로 만들어낼 수 있으면 됩니다. 이해하기 어려운 부분은 프로덕트 매니저 분들께 물어보면 어느 팀에서건 친절하게 알려주실 거예요. 맞아요. 저도 파이낸스 분야를 공부하며 콘텐츠를 만들고 있는데, 아는 게 점점 많아지고 있는 것 같아 뿌듯합니다. 콘텐츠 마케터는 끊임없이 새로운 것들을 배워야 하는 직무 같은데요. 패스트캠퍼스에서 콘텐츠 마케터로 일하며 가장 힘든 점은 무엇인지 솔직하게 말씀해 주신다면? 하나의 콘텐츠에 오랜 시간을 투입할 수 없는 점? 일주일에 새로운 상세페이지를 세 개씩 만들 때도 있다 보니 한 가지 업무만 집중해서 파고들 시간적 여유가 없어요. 특히 트러블 슈팅이 많이 발생하다 보면 업무 시간이 절대적으로 부족하죠. 유나님 말씀에 더해, 강의마다 특징을 가장 잘 보여줄 수 있는 상세페이지를 만들기 위해 고민하는 게 재밌으면서도 어려운 일 같아요. 이런 부분에 대해 어떤 도움을 드릴 수 있을까 다른 시니어 분들과 함께 고민 중이고요. 그리고 솔직히 말하자면, 일이 정말 많아요. 그게 제일 힘들죠. 업무 과다로 고생이 많으신데, 힘든 점들이 있음에도 이 일을 계속하게 만드는 원동력은 무엇인가요? 일은 많지만 업무 방식에 제한은 없어서 이것저것 새로운 시도를 해 볼 여지가 있다는 게 좋아요. 상세페이지를 수정했거나 새로운 광고 크리에이티브를 만들었는데 효율이 좋다거나, 오가닉 콘텐츠를 발행했는데 커뮤니티 등에 업로드되는 등 좋은 반응을 얻었다거나 하면 보람도 있고요. 틀에 박힌 일을 하지 않는다는 점이 재밌어요. 맞아요. 새로운 시도에 대한 제재가 없으니 할 수 있는 게 많아서 좋죠. 성과에 따른 연봉협상도 유연하게 이뤄지고요. 어떤 콘텐츠 마케터를 동료로 맞이하고 싶으신지 궁금합니다. 새로운 시도에 대한 거리낌이 없으신 분. 새로운 일이 주어졌을 때 ‘저는 이거 못하겠어요’가 아니라 ‘이것도 저것도 해 볼게요’라고 말할 수 있는 분! 팀원들과 협업을 잘할 수 있는 분. 프로덕트 매니저, 퍼포먼스 마케터의 의견을 반영해 콘텐츠를 제작하고 배포하기 때문에 커뮤니케이션 능력이 좋다면 일을 잘할 수 있을 것 같아요. 거기에 하나 더, 자신의 의견만 고집하기보다 다른 사람의 의견을 잘 받아들일 수 있는 분. 서로의 잘잘못을 따지기보다 더 나은 방향을 위해 협업하고 있다는 걸 잊지 않는 분이면 좋겠어요. 쓰는 걸 두려워하지 않는 분이면 정말 좋고요. 맞아요. 포토샵이나 워드프레스 스킬들은 모르셔도 괜찮아요. 저희가 알려드릴게요! 마지막 질문입니다. 두 분께 패스트캠퍼스란 어떤 곳일까요? 매일매일 변화무쌍한 곳. 틀에 박힌 일을 하지 않아요. 오늘, 지금입니다. 오늘이 쌓여서 내일이 되고 매일이 되는데, 그 오늘이 매일매일 새로워요.* 패스트캠퍼스 콘텐츠 마케터는? *  패스트캠퍼스 고객들이 접하게 되는 모든 접점을 컨트롤하는 역할을 담당합니다. 기획 과정에 참여하는 것은 물론 교육 콘텐츠 상세페이지를 제작하고, 매력적인 광고 크리에이티브를 만들고, 강사와 수강생들의 목소리를 전달하기도 합니다. 즉, 패스트캠퍼스에서 만들어지는 모든 콘텐츠의 외모를 결정하고 그 톤앤매너를 관리합니다.

안녕하세요:)인턴들의 하루하루를 전해드리는 클라라입니다오늘은 저번 시간에 말씀드렸던 Tech unit의  미녀 인턴과의 인터뷰를 진행했습니다!그녀의 이름은 상쾌한 Mint!본명에 '박하'가 들어가서 민트라는 이름을 지었다고 하네요~센스 만점이죠?이름처럼 상큼한 민트와의 인터뷰바로 만나보시죠!고고고☞Q. 안녕하세요 민트, 간단한 자기소개와 요즘 어떤 일을 하시는지 소개해주세요~M.네! 안녕하세요~ 저는 iOS 개발을 하고 있는 개발자입니다. 많은 분이 개발자가 코딩을 하고 이런 것들은 어렴풋이 알고 계실 텐데, 지금 저는 iOS 앱에서 개선할 부분을 조사하고 더 잘 구현하고자 열심히 개발하고 있습니다. 아직은 주로 UX/UI 의 개선에 집중하고 있고, 하는 일보다 배우는 일이 더 많은 것 같네요!M.네! 안녕하세요~ 저는 iOS 개발을 하고 있는 개발자입니다. 많은 분이 개발자가 코딩을 하고 이런 것들은 어렴풋이 알고 계실 텐데, 지금 저는 iOS 앱에서 개선할 부분을 조사하고 더 잘 구현하고자 열심히 개발하고 있습니다. 아직은 주로 UX/UI 의 개선에 집중하고 있고, 하는 일보다 배우는 일이 더 많은 것 같네요!Q. 개발자는 그 안에서도 하는 일이 다양하다고 들었어요. 요즘 민트의 주 업무에 대해 더 자세하게 설명해주실 수 있을까요?M.그럼요~지금 저는 아이폰의 OS인 iOS에 특화된 방식으로 개발하는 네이티브 방식을 활용하고 있어요. 네이티브 방식이란 안드로이드나 iOS와 같은 특정 OS에 최적화된 방식으로 앱을 개발하고 있다는 뜻입니다. 그렇지 않은 개발 방식도 있거든요! 모바일 웹페이지를 앱처럼 꾸며서 보여주는 등 여러 방식이 있습니다.M.그럼요~지금 저는 아이폰의 OS인 iOS에 특화된 방식으로 개발하는 네이티브 방식을 활용하고 있어요. 네이티브 방식이란 안드로이드나 iOS와 같은 특정 OS에 최적화된 방식으로 앱을 개발하고 있다는 뜻입니다. 그렇지 않은 개발 방식도 있거든요! 모바일 웹페이지를 앱처럼 꾸며서 보여주는 등 여러 방식이 있습니다.iOS개발은 안드로이드 앱 개발과 비교했을 때 제약 조건도 많고, 생소한 스타일의 개발 언어를 써야 하는 게 어려워요. 하지만 동시에 iOS 특유의 사용감과 안정성이 매력이에요. 그리고 아까 UX/UI라는 용어를 사용했는데 이는 User Experience와 User interface의 약자, 즉 사용자 경험을 의미합니다. 저희는 사용자 경험을 더욱 편리하게 하는 쪽으로 앱을 유지 보수하는 일을 하고 있는 거예요. 미미박스는 고객을 소중히 여기기 때문에 이런 UX/UI에 있어서도 많은 신경 쓰고 있습니다.Q. 그럼 개발자로서 미미박스는 어떤 장점을 가지고 있나요? 저희 회사 자랑 좀 해주세요!!!M. Q. 그럼 개발자로서 미미박스는 어떤 장점을 가지고 있나요? 저희 회사 자랑 좀 해주세요!!!M. 음, 저는 미미박스가 개발자의 의견을 듣고 반영하고자 하는 회사임을 가장 말씀드리고 싶어요! 미미박스 개발팀에서는 디자인팀+앱 개발팀+PM 팀, 세 팀이 모여서 정기적으로 회의를 하고 있습니다. 이 회의를 스크럼이라고 하는데, 프로젝트와 관련된 모든 사람들이 모여서 계획하고 피드백하는 것이죠.이걸 하면 좋은 이유는 개발을 담당하는 사람이 직접 기획에도 참여할 수 있다는 거예요. 보통 한국에서 개발 직무는 보통 상명하달식으로 이루어진다고 해요. 위에서 개발이라는 직무를 이해하지 않고 일방적으로 일정을 정해서 던져주는 거죠. 그런데 미미박스는 그렇지 않고 자신의 생각을 내고 반영할 수 있어서 좋아요.   Q. 오오오~ 그렇군요! 민트와 저는 자리가 멀잖아요. 업무적인 것과 별개로, Tech 유닛의 분위기는 어떤가요??? M.저희 유닛 분위기 완전 좋아요! 그리고 저는 사수 분들이 똑똑하셔서 배울 점이 많다는 생각으로 회사를 다니고 있어요. 서로 돕고 정보를 공유하는 분위기여서 무려 시니어 분들이 제게 본인의 코드를 다 오픈해주세요. 근데 그 코드가 다 샘플 코드의 수준이고요!(샘플 코드란 일종의 '교과서'같은 존재로, 코딩의 수준이 아주 높다는 뜻입니다.)iOS 직무는 신입의 진입장벽이 높거든요. 사전 지식 없이는 독학으로 따라잡을 수 없는 부분이 많기 때문에 코드와 그에 대한 설명을 들을 수 있다는 건 엄청난 거죠. 마치 최고의 영업사원이 자신의 영업 비밀을 공개해주는 그런 경우라고 할까요? 애플 워치의 코드까지 알려주는 회사, 흔치 않습니다! (엄지 척)  민트에게 몰려든 고양이들~Q. 와우! 애플 워치도 코딩을 하는 거군요. 제겐 너무나 신세계인데요...!  이제 마지막 질문입니다. 여성 개발자로서 강점은 무엇일까요?M.저는 사실 특정 산업 군이나 성별에 구애받지 않는 작업을 한다고 생각해요. 그럼에도 화장품을 온라인으로 사 본 개발자과 그렇지 않은 개발자는 차이가 있다고 생각해요. 여성이 주 고객층인 뷰티 쇼핑몰에 대한 경험이 쌓이면 새롭고 좋은 UX에 대한 아이디어도 더 잘 나오지 않을까 싶네요.  민트와의 인터뷰 어떠셨나요?저 클라라처럼 컴알못이거나개발자의 하루가 궁금하셨던 분들은 이번 인터뷰가 큰 도움이 되셨으면 좋겠습니다.민트를 마지막으로 인턴의 생활을 엿볼 수 있는 클라라의 인터뷰가 마무리 되는데요 :)미미박서의 일과 삶에 대해서 조금이나마 더 알아가셨다면,그래서 '미미박스에서 일해보고 싶다'는 마음이 스멀스멀 생기셨다면!클라라는 그것만으로도 보람찰 것 같습니다.그럼 또 미미박스의 소식으로 찾아올게요~