본문 바로가기

전체 글

(1008)
[포트폴리오] 국민연금 미국주식 포트폴리오(13F), 수익률('23.4Q) 국민연금 투자현황 포트폴리오 - 국민연금 기금운용본부 접속 : NPS 국민연금기금운용본부 ※ 2023년 4분기(11월말) 기준 구분 비율 (%) 금액 (조원) 전체자산 100 % 999.2 복지부문 0.0 % 0.2 금융투자부문 (금융투자부문 계) 99.9 % 997.9 주식 국내 14.1 % 141.1 해외 30.4 % 303.3 채권 국내 31.8 % 317.4 해외 7.1 % 71.1 대체투자 16.2 % 162.0 단기자금 0.3 % 2.7 기타부문 0.1 % 1.1 국민연금 미국주식 포트폴리오 Top 15 투자종목 (13F 보고서 기준) 1. whalewisdom.com 접속 : NATIONAL PENSION SERVICE Top 13F Holdings (whalewisdom.com) 2. na..
[내가 가진 것을 세상이 원하게 하라] 최인아 대표가 축적한 일과 삶의 인사이트 ■ 본문 중에서 1장. 왜 일하는가 돈 말고도 일이 주는 것들_ 팀으로 함께 얻어내는 성과의 기쁨 - 28~30p. 규모가 작더라도 팀을 맡아 리더가 되면 일의 차원이 달라집니다. 자신만 일을 잘해내는 데 그치지 않고 남들도 잘하게 만드는 역할까지 해야 하죠. 저도 경험해 봤지만, 타인들을 움직여 함께 좋은 성과를 내는 것은 쉽지 않습니다. 하지만 해내고 나면 예전과는 차원이 다른 기쁨을 맛볼 수 있습니다. 꼭 리더가 아니어도 어떤 일을 다른 이들과 함께하다 보면 갈등과 스트레스가 적지 않은데, 그것들에 지지 않고 함께 뭔가를 해내면 혼자서 잘했을 땐 느끼지 못했던 기쁨을 만날 수 있습니다. (...중략) 회사에서, 또 조직에서 팀으로 일한다는 건 팀 스포츠 경기의 선수로 뛰는 것과 비슷합니다. 나와는 ..
[Tip] 데이터 분석 회의 진행 회의 전 (Before the meeting) 회의 목표 파악 (Indetify your objective) : 해결해야 할 문제나 요청을 포함하여 회의 목적/목표 및 원하는 결과를 설정 설득력 있는 의제 작성 (Crafting a Compelling agenda) : 데이터, 프로젝트 및 비즈니스에 대한 관점과 경험을 고려한 다양한 참가자를 지정 제시할 데이터 구성 (Organize the data to be presented) : 로우 데이터를 접근 가능한 형태로 전환하거나 시각화 의제를 준비하고 배포 (Prepare and distribute an angeda) 설득력 있는 의제 작성 (Crafting a compelling agenda) 회의 시작/종료 시간 (Meeting start and en..
Google I/O 2023 키노트 요약 Google I/O 2023 키노트 한 줄 요약 이번 구글 I/O 2023의 한 줄 요약은 『 AI 와 생성형 AI (Generative AI) 』 였다. AI-퍼스트 (AI-First) 전략으로 구글의 다양한 제품에 AI를 적용하고, 생성형 AI를 기반으로 진화해나갈 예정이다. (자세한 내용은 아래 내용과 영상을 참조) Google I/O 2023 키노트 - 10분 요약 버전 (Google Youtube) 구글 제품에 추가될 AI 기능 1. " Help me write " on 지메일 (Gmail), 워크스페이스 (Google Workspace) Google은 이메일 작성을 도와주는 "Help me write"라는 기능을 개발했다.이 기능은 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트로 학습된 생성형 AI를 사..
Data Analyst vs. Data Scientist (데이터 분석가 vs. 데이터 과학자) 기술이 계속 발전함에 따라, 새로운 기술로부터 데이터를 수집/분석할 수 있는 것 자체가 기업의 경쟁우위가 되었다. 웹 사이트에서 소셜미디어 피드까지 분석하고 잘 활용된다면, 비즈니스 의사결정에 도움이 될 많은 데이터가 있다. 현재 기업의 성공 여부는 데이터를 얼마나 잘 활용하고, 분석을 적용하며, 새로운 기술을 구현할 수 있는지에 달려 있다. IBM의 조사에 따르면, 미국의 데이터 분석 분야에 38만명 이상의 구인이 있는 것으로 추정했다. 수요가 워낙 강하기 때문에 사실상 모든 업종에서 일자리가 있다고 봐도 무방하다. 주요 구인 사이트를 검색하면 동물원, 보건소, 은행 등 모든 유형의 기업이 제능 있는 데이터 전문가를 찾고 있다. 데이터 분석 유관 JD 파헤치기 (Decoding the Job Descr..
[데이터 분석] 문제 유형 6가지 데이터 분석은 단순히 정보를 플랫폼에 연결하여 인사이트를 찾는 것 뿐만 아니라, 문제를 해결하는 것이다. 문제의 근원을 찾고 실질적이 해결책을 찾기 위해 창의적인 사고를 하기 위해서는 문제가 무엇이든 간에, 가장 중요한 것은 문제를 이해하는 것! 어떤 정보를 포함해야 하는지, 데이터를 변환할 수 있는 방법 및 데이터를 사용하는 방법을 결정하는데 도움이 되는 문제 해결 방법으로 분석을 진행하는 것이 바람직함. 일반적인 문제 유형 6가지 1. 예측, Making predictions Using data to make informed decisions about how things may be in the future. 예측 문제 예시 : 새로운 고객을 유치하기 위한 최상의 광고방법 과거 광고 결과를 기반으로..
데이터 분석 수명주기 vs. 데이터 수명주기 (life-cycle) 데이터 분석은 통계에 뿌리를 두고 있다. 통계는 그 자체로 꽤 오랜 역사를 가지고 있다. 고고학자들은 피라미드의 건설로 고대 이집트의 통계학이 시작되었다고 일컫는다. 고대 이집트인들은 데이터 정리의 달인이었다. 현재 스프레드 시트와 체크리스트의 가장 초기 모습으로 볼 수 있는 파피리(papyri, 종이와 같은 재료)에 계산과 이론을 문서화 했다. 데이터는 생성(created), 사용(consumed), 테스트(tested), 처리(processed) 및 재사용(reused)되는 여러 단계를 거친다. 데이터 분석 수명 주기는 전문가들 사이에는 잘 알려져 있지만, 정의된 구조는 없다. 모든 데이터 분석 전문가가 일관되게 동일 아키텍처를 따르지는 않지만, 모든 데이터 분석 프로세스에는 몇가지 기본 요소가 있다..
[학습일지] 데이터 분석 기술표 분석 기술표 (Analytical skills table)의 이해 호기심 (Curiosity) : 올바른 질문을 하며, 무언가에 대해 더 알고 싶은 욕구 맥락 이해 (Understanding context) : 정보가 전체적인 "큰 그림"에서 어디에 해당되는지 이해 기술적 사고방식 (Having a technical mindset) : 문제를 작은 단계로 세분화 데이터 설계 (Data design) : 데이터와 정보를 어떻게 조직/구성할지 생각 데이터 전략 (Data strategy) : 데이터 분석에 필요한 사람, 프로세스, 도구에 대해 생각 데이터 분석 기술표 기반 학습 계획 As of 2023-04-30