Sangkon Han(SigmaDream, sd or SD)

JavaScript News * Getting Started with Webpack 2 [https://blog.madewithenvy.com/getting-started-with-webpack-2-ed2b86c68783#.4psg95i8r] * NPM Script와 함께 React의 주력 도구인 Webpack의 최신버전인 Webpack 2을 가볍게(yarn을 사용하긴 하지만...) 시작해 볼 수 있는 기사. 어쩌면 약을 한사발 들이킬 수 있는 기회라 할 수 있음 * 직관적인 그림으로 Webpack을 설명하고 있기 때문에 초심자분들도 읽어보시길

* library version check [http://akaisun.tistory.com/39] * 프로젝트에서 사용중인 라이브러리를 편하게 최신버전으로 업그레이드 해주는 방법을 소개하고 있음 * LINE LIVE 채팅 기능의 기반이 되는 아키텍처 [http://developers.linecorp.com/blog/ko/?p=290] * WebSocket, Actor Model(Akka), Redis를 사용해서 구성된 아키텍처를 소개하고는 기사 * 대용량 처리를 위해서 '병렬(Akka)'

JavaScript News * Async functions - making promises friendly [https://developers.google.com/web/fundamentals/getting-started/primers/async-functions] * Chomre 55에서 기본적을 활성화 되는 비동기 기능을 좀 더 잘 사용하기 위한 '비동기 함수'를 자세히 소개하는 기사 * Redux without React — State Management in Vanilla JavaScript [https://www.sitepoint.com/redux-without-react-state-management-vanilla-javascript]

Data?, Data!, Data... * What to Know Before You Get In a Self-driving Car [https://www.technologyreview.com/s/602492/what-to-know-before-you-get-in-a-self-driving-car/] * Uber에서 진행중인 자율주행(Self-driving Car)을 중심으로 자율주행에 관한 몇가지 것들을 다루고 있는 장문의 기사 * 특히 기술 스케일업 과정에서 필요한 몇가지 필요 기술에 대한 안목(Still, the edge cases matter.

Data?, Data!, Data... * Don’t Become a Victim of One Key Metric [http://caseyaccidental.com/one-key-metric-victim] * 단일 수치에 일희일비 하지말라는 조언을 몇가지 사례를 통해서 전달하고 있음(Pinterest, Grubhub ) * 특히, Grubhub의 케이스는 눈여겨 볼만한 가치가 있다고 생각함 > * Pick a metric that correlates the most to success, and make sure it

Data?, Data!, Data... * Open for who? [https://medium.com/memo-random/open-for-who-ce698a8de79c] * 'Open Data'를 공개하는 분들에게 좋은 가이드라인이 될만한 기사 * 특히 'Open Data'에 대한 가이드 라인 중에서 'Can a non-programmer access the data?' 부분은 많은 시사점을 던져줌 > * it occurred to me over

* 맥에서의 파이썬 개발 환경 자동화(pyenv, virtualenv, autoenv) [http://guswnsxodlf.github.io/blog/develop/pyenv-virtualenv-autoenv] * 파이썬3 덕분에 python -m venv venv로 해결할 수 있어서 너무 편리함 * 그렇지만 파이썬2를 사용한다면 읽어보자! * 파이썬 Docker 이미지 관리하기 [http://greatkim91.tistory.com/195] * Docker 이미지 크기가 부담스럽다면 꼭 읽어보자! * GDG Korea Android Magazine #16

Data?, Data!, Data... * The Simpsons by the Data [http://toddwschneider.com/posts/the-simpsons-by-the-data/] * 데이터 분석으로 바라본 'The Simpsons'의 기사 * 해당 코드가 Github에 공개되어 있으니 참고하자 * FARMERS MARKETS [http://www.susielu.com/data-viz/farmers-markets] * data.gov에서 제공하는 Farmers' Market을 분석하는 과정을 소개하는 기사 * JavaScript로 K-Means를 구현하는 방법과

Data?, Data!, Data... * What is hardcore data science—in practice? [https://www.oreilly.com/ideas/what-is-hardcore-data-science-in-practice] * 주제에 충실한 글이니 읽어보시길 권하고, 나차럼 소프트웨어 엔지니어라면 그림을 잘 참조해서 회사의 시스템을 보완해 보자! * 소프트웨어 엔지니어와 데이터 과학자 사이를 어떻게 연결할 것인지에 대한 고민은 아직도 진행 중 > This requires more software engineering

Data?, Data!, Data... * Battle of the Data Science Venn Diagrams [http://www.prooffreader.com/2016/09/battle-of-data-science-venn-diagrams.html?m=1] * Drew Conway가 작성한 'Data Science Venn Diagram.'을 시작으로 해서 데이터 과학자를 정의하는 각 종 벤 다이어그램을 소개하고 있음 * 13개의 벤 다이어 그램 중에서 약간 모자란 것 같지만

Data?, Data!, Data... * Building a Team from the Inside Out: Alok Gupta on the Evolution of Data Science at Airbnb [http://blog.kaggle.com/2016/09/06/building-a-team-from-the-inside-out-alok-gupta-on-the-evolution-of-data-science-at-airbnb] * 급격한 성장(Hypergrowth)을 이룩한 AriBnB의 데이터사이언스팀에 관한 자세한 이야기 * 다양성에 대해서 다시 한 번 생각해 보는 계기가 되었음 > “Everything we

Data?, Data!, Data... * How algorithms rule our working lives [https://www.theguardian.com/science/2016/sep/01/how-algorithms-rule-our-working-lives] * 알고리즘이나 빅데이터 시스템에 의해서 직장 혹은 구인 과정에서 배제(rule out)된 사례를 통해서 '알고리즘'이란 단어가 얼마나 '기계적'인지 다시 한번 실감하게 됨 * 좋은 의도로 만들어지고 사용되는

* ECMA2015 INSIDE [http://www.slideshare.net/shallaa/ecma2015-inside-65652426] * ES6의 Promise Generator에 대해서 자세히 소개하고 있음 * JS도 잘 모르겠지만, ES6는 더 모르겠다고 느껴지는건 함정 * 리액트 딜레마(업데이트) [http://huns.me/development/2011] * React를 통해 바라보는 '프레임워크'에 대한 작지만 중요한 고민 > "프레임워크는 우리가 구축해야 할 애플리케이션의 일부

Data?, Data!, Data... * Why big data isn’t easy, cheap, or quick. [https://www.oreilly.com/learning/on-complexity-in-big-data] * 빅 데이터를 다루는 일이 왜 '쉽고, 저렴하고, 빠르게' 안되는지에 대해서 논의하는 글 * 'Distributed systems'을 지배하는 자가 코드를 지배 할 것 같은 느낌 > Distributed systems are hard,

Data?, Data!, Data... * Generating fantasy maps [http://mewo2.com/notes/terrain] * 판타지 소설에 나오는 가상의 지도를 조금 더 현실적이 매력적으로 만들기 위한 방법을 소개하는 튜토리얼 * Python 코드가 공개되어 있기 때문에 관심 있으신 분들에게 많은 재미를 줄 수 있을 듯 함 * I Hire Engineers At Google—Here's What I

Data?, Data!, Data... * The top 5 habits of a professional data scientist. [https://www.oreilly.com/learning/theres-nothing-magical-about-learning-data-science] * 성공하는 사람들은 7가지 습관이 있듯이 데이터 과학자들이 5가지 습관이 있음 * 요약하자면, "데이터의 통찰력을 얻기 위한 일부로 기술 스택을 활용", "주어진 데이터를 활용", "데이터 분석에 필요한 전략을 구상&

Data?, Data!, Data... * AI’s Language Problem [https://www.technologyreview.com/s/602094/ais-language-problem/?set=602129] * AI 시스템의 커뮤니케이션에 대한 진지한 담론을 다루고 있음 > [...] I asked him about the importance of being able to communicate with the AI behind such systems. “That’s an interesting question,” he said after

Data?, Data!, Data... * 3 ideas to add to your data science toolkit [https://www.oreilly.com/ideas/3-ideas-to-add-to-your-data-science-toolkit/] * 데이터를 다루는데 있어서 항상 신경써야 할 주제인 'overfitting', 'black-box parameter', 'local approximations' 문제를 해결하는 방법을 소개하고 있음 * POKEMON: VISUALIZE 'EM ALL! [http://jkunst.com/r/

* Google 앱앤진에 node.js 애플리케이션을 배포하기 [http://bcho.tistory.com/1125] * 파이썬으로 공통받던 시절이 있었는데, 이제는 NodeJS도 가능한 시대가 되었음 * 이제 JS를 모르면 3rd party 서비스를 사용하는데 많은 '불편함'이 존재 * Jenkins로 원격지 API 서버에 war 배포하기 [http://phjang.tistory.com/155] * 'War'배포를 'OOO&

Data?, Data!, Data... * How I built a Slack bot to help me find an apartment in San Francisco [https://www.dataquest.io/blog/apartment-finding-slackbot/] * 샌 프란시스코에서 아파트를 찾는데 도움을 줄 수 있는 슬랙 봇을 만드는 방법을 소개하고 있음 * 'Scraping'하는 방법과 'Filter'를 적용하는 부분같이 세세한

Data?, Data!, Data... * Creating a Beer Recommendation Engine [http://willnetsky.github.io/Beer-Recommender/] * "맥주 추천 엔진 만들기"라니 제목부터 우리의 마음을 설레게 하고 있음 * 맥주 애호가의 '열정'과 개발자의 '덕'이 느껴지는 튜토리얼! > Beer is one of my passions. I’m an award-winning