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  <title>미스타강</title>
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  <subtitle>지식의 축적이 아닌 '재구성'에 독서의 목적이 있다 - '지혜의 심리학' 중</subtitle>
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  <updated>2018-06-26T12:43:56Z</updated>
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    <title>스플렁크 위주로 해주세요</title>
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    <updated>2026-09-13T11:06:03Z</updated>
    <published>2026-09-13T11:06:03Z</published>
    <summary type="html">교육기획 담당자로부터 가장 많이 듣는 얘기. 담당자 입장에선 스플렁크 교육으로 결재 받았는데 계획서만 보면 고작 반나절 정도 시간만 할당되어 있으니 답답할만 하다.  그래서 각 단위는 스플렁크 필수 기반 기술이거나, 단위 주제 모두 스플렁크를 활용한다는 보충 설명이 필수. 왜 이런 상황이 자주 발생할까?  건축 커리큘럼을 보고 망치, 톱질은 언제 배우나 궁&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.kakaocdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2Fuu-iIM8JGmwzsSFd20NG_H_DZ3w.png" width="500" /&gt;</summary>
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    <title>엘라스틱이 쉬웠던 이유</title>
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    <updated>2026-08-09T12:26:26Z</updated>
    <published>2026-08-09T12:26:26Z</published>
    <summary type="html">데이터 분석 과정에서 데이터 전처리가 차지하는 비중은 생각보다 크다.  그렇다 보니 자연스럽게 로그스태시 필터 기능을 소개하는 데 많은 시간을 할애한다. 그때 종종 받는 (툴을 잘 쓰면 데이터 분석이 쉬워질거라는 기대가 담긴) 질문. 저 기능들을 언제 다 익혔나요?  그러게? 난 언제 저 기능들을 익혔지? 사실은 익힌 적이 없다. 엘라스틱을 만나기 전부터 &lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.kakaocdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2F6cy9VjtzG8MgCUW4Oku6RahBBwE.png" width="500" /&gt;</summary>
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    <title>데이터 시각화 별거 아니다</title>
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    <updated>2026-07-19T04:43:25Z</updated>
    <published>2026-07-19T04:41:19Z</published>
    <summary type="html">로그스태시는 에러 발생 시 상당히 고약한 트러블슈팅 환경을 제공한다. 물론 원인 파악이 쉬울 때도 있음. remove_field 오타 발생. https://gist.github.com/kang589/93c5e47138fa4adcc2e9b88b6342fb11  에러 원인을 정확히 찝어준다. https://gist.github.com/kang589/01d00a&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.kakaocdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2FDlYOwisTMA-PJSC-qqFYfktw7HM.png" width="500" /&gt;</summary>
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    <title>데이터 분석이 쉬워지는 비법 - 2nd</title>
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    <updated>2026-07-10T15:59:49Z</updated>
    <published>2026-07-05T04:49:24Z</published>
    <summary type="html">서로 다른 변수 20만 개가 발생한 웹로그.  그런데 이런 유형의 변수를 서로 다르다고 인정해줄 필요가 있을까?  나는 변수값의 변화가 아닌, 변수라는 큰 틀의 변화가 보고 싶다. 숫자 변수값 삭제.  숫자를 삭제하지 않은 변수 필드 분석.  숫자를 삭제한 변수 필드 분석.  데이터 분석 분야에는 데이터 정체성을 유지하면서 분석 범위를 좁히고자 할 때 사용&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.kakaocdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2F_t3bIy4ZgX4SHyVj1xT0jLNu1yM.png" width="500" /&gt;</summary>
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    <title>데이터 분석이 쉬워지는 비법</title>
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    <updated>2026-06-27T05:13:49Z</updated>
    <published>2026-06-27T05:13:49Z</published>
    <summary type="html">어느 CF 한 컷. '목표가 생기면 뭐라도 한다'는 카피가 남다르게 다가온다.  이상징후 분석에 관심을 갖게 된 2015년 즈음부터 웹로그 원시 구조를 (패턴매칭 분석을 해오면서 몸에 밴 습관대로) 테이블 구조로 바꿔보기 시작했다. 요청과 응답의 조합인 웹로그에서 요청 정보의 핵심 중 하나인 URL 발생 상태를 한 눈에 볼 수 있는 차트를 그리고 싶었다. &lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.kakaocdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2FAZ7BVULxOtprBa-mOouv3n1DIkw.png" width="500" /&gt;</summary>
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    <title>노가다는 AI에게</title>
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    <updated>2026-07-02T17:24:39Z</updated>
    <published>2026-06-07T04:17:51Z</published>
    <summary type="html">요즘 자주 보이는 마케팅.  발전, 성취감 대신 지루함만 느끼기 십상이라 사람들은 &amp;nbsp;대부분 단순 반복 작업을 싫어한다. AI가 해주면 땡큐지. 단순하고 반복적인 작업은 AI에게 맡기고 사람은 창의성을 발휘하자는, 너무나 이상적인 카피라 귀에 쏙쏙 들어온다. 그런데 마뜩지 않다. 현실을 왜곡할 수도 있기 때문. 모두 모델링을 하고 싶어하고 데이터 작업은 피해&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.kakaocdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2FnsWUmP1BxMdoKKPT3MmgrwZWByg.png" width="500" /&gt;</summary>
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    <title>연애와 데이터 분석의 공통점</title>
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    <updated>2026-06-05T16:26:32Z</updated>
    <published>2026-06-05T16:26:32Z</published>
    <summary type="html">차이점&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.kakaocdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2F4Ionz9l6AqB57TPJlCta03dORBQ.png" width="500" /&gt;</summary>
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    <title>우리 본성의 악한 천사</title>
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    <updated>2026-06-05T16:08:50Z</updated>
    <published>2025-07-13T06:38:08Z</published>
    <summary type="html">'우리 본성의 선한 천사', '지금 다시 계몽'으로 대중적 성공을 거둔 심리학자 스티븐 핑커 비평서. 종합하면, 앞의 17개 장은 '우리 본성의 선한 천사'와 '지금 다시 계몽'에 대한 최종적 비평에 다름없다. 이 비평의 전반적 평은 굉장이 부정적이다 (803 페이지)  미국과 영국의 역사학자 17인이 저술에 참여했는데 용어, 개념 정리부터 시작하는 모습에&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0.fjpg/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2FL-2ZTI2LrxZa94KVWZuJYHhQIXU" width="400" /&gt;</summary>
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    <title>지금 경계선에서</title>
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    <updated>2026-07-27T16:39:09Z</updated>
    <published>2025-05-07T13:59:31Z</published>
    <summary type="html">저자 레베카 코스타. 예전에 읽다 용두사미 결론에 실망하며 덮었던 기억이 나는데 오랫만에 다시 읽어봄.  마야, 로마 등 사라진 문명은 그 복잡도가 인간의 인지 능력 한계까지 발전했을 때 망조가 들었다는 초반부는 재미있다. 관료제하의 모든 사람은 자신이 가장 무능해질 때까지 승진한다는 피터의 법칙이 떠오름. 유기체가 생존 가능성을 높이려면 유기체의 복잡성이&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2FtO_3b-Cz_GscyOPlaTOlnccDckI.jpg" width="458" /&gt;</summary>
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    <title>나라를 위해서 일한다는 거짓말</title>
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    <updated>2026-08-27T16:07:06Z</updated>
    <published>2025-01-22T09:29:44Z</published>
    <summary type="html">노한동 문체부 전 서기관이 10년 공직 경험을 바탕으로 쓴 자전 에세이.  전도유망한 30대 서기관이 공직을 그만두고 책을 쓴 이유는 무엇일까? 저자는 그 이유를 '비효율', '헛짓거리', '쓸데없는 일' 세 단어로 고백한다. 공직사회의 일이란 그저 관습에 따르거나 기관장을 빛내기 위한 거대한 비효율의 반복 (83페이지) 진짜 필요한 일이 아닌 헛짓거리에 &lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2FvwyK6gBgGVsMv_of3bMeXsh_JnU.jpg" width="500" /&gt;</summary>
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    <title>Thick data</title>
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    <updated>2026-06-05T16:19:02Z</updated>
    <published>2025-01-04T07:26:59Z</published>
    <summary type="html">맥킨지, 구글 등 쟁쟁한 이력을 자랑하는 백영재 문화인류학 박사의 2023년작. thick data라는 낯선 용어가 시선을 끈다. 두꺼워? 데이터가?  뭔 말인가 했더니 인류학에서 뭔가를 관찰할 때 고유 맥락과 상황을 포함시켜 연구 대상을 더 구체적이고 풍부하게 묘사하는 thick description에서 따온 말이라고.  빅데이터는 표면상으로 드러난 데이&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2F_PgVkz-k_9ZOrtj7s6zMFhBRtXw.jpg" width="458" /&gt;</summary>
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    <title>가짜 노동 - 스스로 만드는 번아웃의 세계</title>
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    <updated>2026-06-05T16:07:15Z</updated>
    <published>2024-02-12T11:43:03Z</published>
    <summary type="html">덴마크 출신 데니스 뇌르마르크, 아네르스 포그 옌센 공동 저작. 잘 쓰여진 책이라는 생각은 안 들지만 제목의 임팩트만큼은 상당하다.  거시경제학의 창시자 케인즈는 1930년대에 이런 예언을 했다고 한다. &amp;quot;2030년까지 평균 노동시간은 주 15시간이 될 것 &amp;quot;  산업혁명과 세계대전 이후 기술 발전으로 많은 분야의 노동 효율이 증가했다. 저자는 이런 배경에도&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2FC4lG8_oK5aw6hqojCFsr_whhTEg.png" width="300" /&gt;</summary>
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    <title>데이터는 어떻게 인생의 무기가 되는가</title>
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    <updated>2026-06-05T16:06:53Z</updated>
    <published>2023-08-27T05:41:13Z</published>
    <summary type="html">모두 거짓말을 한다의 저자 세스 스티븐스 다비도위츠의 두 번째 저서.  전작과 비교하면 데이터 분석 과정에 대한 자세한 설명은 여전히 없고, 내용은 좀 더 가벼워졌다. 부담 없이 읽기에 좋음.  두 번째라 그런지 짜임새도 더 탄탄해졌다. 전작은 좀 어수선한 느낌이라 읽다가 살짝 짜증났음.  다양한 데이터 연구를 바탕으로 인생의 해법을 찾는 과정을 보여주는데&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2Ft8P539tqFoC8fVQz-z27GZMzc0U.jpg" width="300" /&gt;</summary>
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    <title>어떻게 공부할 것인가</title>
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    <updated>2026-06-05T16:06:36Z</updated>
    <published>2023-01-29T05:08:59Z</published>
    <summary type="html">두 명의 심리학자 헨리 뢰디거, 마크 맥다니얼, 작가 피터 브라운이 같이 쓴 2014년작. 공부를 잘하고 싶다면? 주기적으로 복습하면 그 주제를 더 잘 기억할 수 있다 - 5페이지 머릿말에서 비법예습, 복습 철저을 다 알려주는 책. 결국 알고만 있어서는 소용 없고 실천이 중요하다(..)  [목차] 1. 우리는 잘못된 방식으로 배우고 있다 2. 배우려면 먼저&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0.fjpg/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2F0nCRWbVo58xUGJsrm6pNnilKFl8" width="200" /&gt;</summary>
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    <title>혁명 후기</title>
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    <updated>2026-06-19T18:37:15Z</updated>
    <published>2022-11-22T12:46:16Z</published>
    <summary type="html">문화혁명을 경험한 저자 한사오궁이 2013년에 쓴 문혁 후기. 정작 중국에서는 출간되지 못했다고. 중국에서 문혁은 천안문과 함께 사실상 금기어인 탓인 듯하다. 문혁을 경험한 국민 대다수가 가해자이면서 동시에 피해자여서라나.  개인적으로는 대약진 운동과 함께 모택동의 양대 삽질 중 하나 정도로만 알고 있는 게 문혁.&amp;nbsp;대약진의 실패로 실권 위기에 처한 모택동이&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2Fo9kX9pTOegSrz5HrVNZFPGwkpJ8.jpg" width="268" /&gt;</summary>
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    <title>인튜이션 - 이성보다 더 이성적인 직관의 힘</title>
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    <updated>2026-06-05T16:05:43Z</updated>
    <published>2021-10-04T06:17:51Z</published>
    <summary type="html">대니얼 카너먼의 '생각에 관한 생각'이 직관의 과신으로 인한 지나친 낙관주의를 경계했다면, 게리 클라인의 '인튜이션'은 경험에 기반한 직관의 힘을 옹호한다.  두 책이 때로는 상대방을 부정하고 때로는 인정하면서 서로의 의견을 피력해나가는 부분이 꽤 재미짐.  클라인은 '긴급한 상황에서 사람은 어떻게 의사결정을 하는가' 라는 정부 과제를 수행하는 과정에서 소&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2FivIlES56OzbcmW3-wTc3Gs5CB3U.png" width="500" /&gt;</summary>
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    <title>신호와 소음</title>
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    <updated>2026-06-05T16:17:55Z</updated>
    <published>2021-08-29T08:27:09Z</published>
    <summary type="html">빅데이터 업계에서 유명한 송길영 다음소프트 부사장의 추천사가 이 책을 잘 요약하고 있다. '예측이 실패하는 이유는 데이터의 부족이 아니며, 정보가 늘어나면 당연히 소음도 늘어난다. 예측의 성패는 소음의 효과적인 제거에 있다.'  저자는 '베이지안 확률'을 통해 효과적(?)으로 소음을 제거하는 방법을 소개하고 있다.  베이지안 확률은 영국의 '토마스 베이즈'&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2FqRjSn8ZZJR5i_4v3sX7xbZAyC7Y.jpg" width="500" /&gt;</summary>
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    <title>대중의 직관</title>
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    <updated>2026-06-05T16:04:49Z</updated>
    <published>2021-07-18T09:23:30Z</published>
    <summary type="html">복잡계를 연구하는 수학자 존 L. 캐스티의 2010년 저서. '사건이 분위기를 만든다'는 사회 통념(?)에 반하는, '분위기가 사건을 만든다'는 게 이 책의 주제.  일단 이 책은 거시경제학을 창시한 존 메이너드 케인즈로 시작한다. 케인즈 경제 이론의 기본 개념은 다음과 같다. (19페이지)  1. 외부 '충격 '은 없다:&amp;nbsp;오늘날 경제시장을 난타하는 폭풍우&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2FrN8PsZBgoNXJ9GDK5B7k5PlgTGo.png" width="500" /&gt;</summary>
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    <title>가치관의 탄생 - 시대의 필요가 우리의 생각을 정한다</title>
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    <published>2021-06-06T14:37:20Z</published>
    <summary type="html">경제학자 같은 역사학자 이언 모리스의 2015년작. 문명사를 해석하는 빅히스토리 계열인데 '총균쇠'나 '사피엔스'에 비해 잘 읽히지는 않는다.&amp;nbsp;가치관은 어떻게 탄생했을까?  일단 저자는 가치관의 범위를 '정치적, 경제적, 성별 위계(수직적 불평등)와 폭력에 대한 태도'로 제한한다. (25페이지) 그리고 인류사의 발전 과정을 에너지(칼로리) 획득 방식에 따라&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2FAHXSQmh82cJv3FljcyGj-fjcaA4.jpg" width="216" /&gt;</summary>
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    <title>싸가지 없는 진보</title>
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    <updated>2026-06-05T16:04:10Z</updated>
    <published>2021-04-04T13:53:33Z</published>
    <summary type="html">초간단 정의하면 바뀌는 게 이익일 때 진보, 유지하는 게 이익일 때 보수일 것이다. 인간은 누구나 이익을 얻기보다 손해를 입지 않기 위해 더 열심히 싸운다. 처음부터 없었으면 모를까, 있다가 없으면 허전하니까.  그래서 바꾸려는 자와 지켜려는 자의 싸움은 지켜려는 자에게 더 치열할 수 밖에 없다. 기득권을 포기하기란 참 쉽지 않다. 입장 바꿔보니 이해가 간&lt;img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2F60Gx%2Fimage%2FlOxK-U4rq4RYzxQ8ryEjzXRbr7o.jpg" width="270" /&gt;</summary>
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