⏺ Claude Code 설정을 다른 컴퓨터로 옮기는 방법입니다. 옮겨야 할 것들 1. ~/.claude/ 디렉토리 (핵심) 가장 중요한 폴더입니다. 전체를 복사하면 됩니다. ~/.claude/ ├── CLAUDE.md # 전역 지시사항 (현재 oh-my-claudecode 설정 포함) ├── settings.json # Claude Code 설정 (훅, 권한 등) ├── settings.local.json # 로컬 전용 설정 ├── keybindings.json # 키 바인딩 ├── commands/ # 슬래시 명령어 (스킬) ├── projects/ # 프로젝트별 메모리 └── todos/ # 할 일..

[SQL] Base64로 인코딩된 JSON, DB에서 바로 열고 배열까지 풀기 (MySQL, Postgre, BigQuery)개발을 하다 보면 데이터베이스 컬럼에 알아볼 수 없는 문자열이 저장된 경우를 종종 마주합니다.eyJ1aV9tb2RlIjogImRhcmsiLCAidGFncyI6IFsiU1FMIiwgIkRiIiwgIlRpcCJdfQ==바로 Base64로 인코딩된 JSON 데이터입니다. 보통은 애플리케이션 코드(Java, Python, Node.js 등)에서 데이터를 가져온 뒤 언어 레벨에서 디코딩해서 사용합니다. 하지만 긴급하게 데이터를 확인하거나, 데이터 웨어하우스에서 통계를 내야 할 때는 DB 접속 툴(DBeaver, Datagrip 등)에서 SQL 쿼리만으로 해결해야 하는 순간이 옵니다.오늘은 ..

그로스해킹의 핵심, AARRR 퍼널 분석 완벽 가이드스타트업이나 마케팅, 혹은 프로덕트 관련 직군에 계신 분들이라면 '그로스해킹(Growth Hacking)'이라는 단어를 한 번쯤 들어보셨을 겁니다. 그리고 그 중심에는 언제나 AARRR이라는 프레임워크가 존재합니다.오늘은 우리 서비스의 성장을 위해 반드시 점검해야 할 5가지 단계, AARRR에 대해 정리해보겠습니다.AARRR이란 무엇인가?AARRR은 미국의 스타트업 엑셀러레이터 '500 Startups'의 설립자인 데이브 맥클루어(Dave McClure)가 제안한 분석 프레임워크입니다.서비스의 현주소를 파악하고 성장을 위해 사용자가 우리 서비스에 들어와서 나가는 여정을 5가지 핵심 단계로 나누어 분석하는 방법론입니다. Acquisition (유치): 사..

🔹 1. 서버 (PostgreSQL Instance)postgres는 DB 서버(인스턴스) 자체를 의미이 인스턴스는 PostgreSQL 프로세스가 실행되고 있는 환경이며, 여러 개의 “데이터베이스(database)”를 포함할 수 있다.예:PostgreSQL 서버 (host: localhost, port: 5432) ├── postgres ├── project ├── template1 └── template0🔹 2. 데이터베이스 (Database)postgres은 해당 서버 내에 존재하는 하나의 데이터베이스PostgreSQL에서는 각 데이터베이스가 독립적으로 존재즉, postgres 내부의 테이블을 다른 데이터베이스(postgres, template1 등)에서 직접 참조할 수 없다.데이터베이스 간에는 ..

/r/DataScience 서브레딧에 올라온 토론과 답변들 정리글쓴이는 데이터 사이언스가 검증과 평가 없이 “제너레이티브 AI”라는 이름만으로 실행되는 현실에 회의감을 느낌실상은 ChatGPT가 생성한 코드로 단순한 z-score 계산만 수행했으며, 모델 성능 평가도 없이 배포 직전까지 진행됨커뮤니티에서는 "작동만 하면 배포하자"는 기업 문화, 검증 부족, 책임 회피, 과학적 윤리 희생을 공통적으로 지적함다양한 실무자들이 비슷한 문제를 겪고 있으며, "유사 과학"으로 전락하는 흐름에 대해 강한 우려를 표현함하지만 일부는 빠른 실험과 단순한 해법의 실용성도 이해해야 한다는 의견을 제시하며, 균형 있는 관점을 강조함Data Science Has Become a Pseudo-Science유럽에서 석·박사를 마..

# 시간이 연속적으로 존재하며 결측치가 없는지 확인 df['date_time'].diff().unique() # 시간을 차분했을 경우 첫 값은 nan, 이후 모든 차분값이 동일하면 연속이라 판단한다.>> array([ 'NaT', -3600000000000], dtype='timedelta64[ns]')check = len(df['date_time'].diff().unique())if check ==2: Ans =Trueelse: Ans = FalseTrue > 시간이 연속적으로 존재하며 결측치가 없음False > 시간이 연속적으로 존재하지 않고 결측치가 존재함

개념 정의유사도(Similarity)두 개체(사용자 또는 아이템) 간 ‘얼마나 비슷한지’를 수치로 표현한 값입니다.추천 시스템에서는 주로 사용자-사용자 협업 필터링이나 아이템-아이템 협업 필터링에 활용됩니다.■ 코사인 유사도(Cosine Similarity)추천 시스템에서 두 사용자(또는 두 아이템)의 취향(특성) 벡터가 이루는 각도의 코사인 값을 활용해 비슷한 정도를 수치화한 지표입니다.– 활용 맥락: 사용자–사용자 협업 필터링에서 ‘내 취향과 가장 유사한 사용자’를 찾거나, 아이템–아이템 유사도 기반 추천에 사용– 장점: 벡터 크기(평점의 절대값 차이)에 영향을 받지 않고, 방향(상대적 평가 패턴)만 평가$$ \mathrm{sim}_{\cos}(u,v) = \frac{\sum_{i \in I_{uv}..

■ 데이터 희소도 란?추천 시스템에서는 사용자×아이템 간 평점·행동 기록을 행렬 형태로 표현함이 행렬에서 실제 기록이 있는 셀(유저가 아이템에 평점을 남긴 경우 등)은 매우 적고, 대부분의 셀은 빈 값(interaction이 없음)입니다.데이터 희소도는$$ sparsity = 1 - \frac {실제 행동 수} {(사용자 수) \times (아이템 수)} $$계산하며, 값이 클수록 “비어 있는” 비율이 높다는 의미입니다.희소도가 높으면 전통적 유사도 기반 협업 필터링(“이웃 사용자 찾기”)이 어려워지고, 잠재 요인(latent factor) 모델이나 딥러닝 기반 모델이 더 유리해질 수 있습니다.1) 개념 정의희소행렬(Sparse Matrix)대부분의 원소가 0인 행렬을 뜻함예를 들어, 1,000명의 사..

2025.04.16 - [About Dev(Python)] - [Alone Env] Jupyter Lab을 Git과 연결 -1 [Alone Env] Jupyter Lab을 Git과 연결 -1언제 어떻게 될지 모르는 상황에서 갑자기 떠나야하는 일이 생긴다면 급하게 백업본을 찾기보다는클릭 한번으로 백업을 하는게 좋겠다는 생각이 들었다. 그래도 명색이 IT 업계에 있는데 문명knellbalm.tistory.com 언제 어떻게 될지 모르는 상황에서 갑자기 떠나야하는 일이 생긴다면 급하게 백업본을 찾기보다는클릭 한번으로 백업을 하는게 좋겠다는 생각이 들었다. 그래도 명색이 IT 업계에 있는데 문명화된 기술을 써봐야지아무튼 그래서 Git에 어거지로 연결하는데는 ChatGPT의 도움이 컸다...뭐 당연히 간단하게 세..

언제 어떻게 될지 모르는 상황에서 갑자기 떠나야하는 일이 생긴다면 급하게 백업본을 찾기보다는클릭 한번으로 백업을 하는게 좋겠다는 생각이 들었다. 그래도 명색이 IT 업계에 있는데 문명의 이기를 사용하지 않을 수는 없었다 그래서 벼르고 별러왔던 Git 연동을 해버렸다핑계라면 핑계지만 Git으로 관리를 해야지 해야지하면서 미뤄놨던 숙제를 조금 끝낸 느낌이 컸다물론 예전과 비교하면 나혼자 환경을 구축한게 얼마나 많이 발전을 했는지 대견할 정도다입사하고 나서는- Colab을 쓸수도 없고(물론 쓸 수 있었지만 데이터를 구글에 올리는게 매우 부담되었기 때문에)- 회사 계정으로 Windows를 받아서 Python 환경변수부터 세팅을 하기에는 당시 능력 대비 너무나 IT의 벽은 높았고- 난생 처음들어보는 리눅스 환경에..