⭐ Superset 오픈소스 대시보드 1. 설치 과정 Superset Direct Installation (Ubuntu) Superset Installation via Docker 깔끔하긴 하나, 좋은 사양의 서버 필요 Preset.io 사용 간편하게 사용 가능함 2. 설정 순서 Database 연결 DataSet 업로드 대시보드 시각화 Metrics → SIMPLE → AGGREGATE 선택 SQL 생각하며 설정하기 GROUP BY - SQL의 GROUP BY와 같음 시각화 후 Save Chart뿐만 아니라, Dashboard에도 저장할 수 있음 대시보드 화면에서 Edit 설정 가로, 세로, 헤더 등 필요한 정보 추가 가능 ⭐ 배운 것 데이터 웨어하우스를 기반으로 데이터 인프라를 만드는 것 파이썬, S..

⭐ 커리어이야기 - 피드백 중요성 📌 행동 양식과 관련된 피드백 두루뭉실하다면 매니저에게 추가적인 질문할 것 새로운 레벨로 올라간다면 이전레벨에서 원하던 것이 아니다. 선한 의도로 받고, 내가 변해야 하는 상황임을 직시하자. 📌 피드백을 줄 때 유의사항 어떤 피드백을 줄 건가? 이 피드백을 정말 줄 필요가 있는가? 말하는 방식 : 내가 옳다가 아닌, 기대 → 관찰 → 그 후 발생한 Gap에 대해 상의 신뢰가 기반이 되어야함 → 그렇지 않으면 불편하게(부정적인 의도로) 받아들일 수 있음 내가 선한 의도로 피드백을 주고 있는가→ 감정 배제 : 사람을 배제하고 일에 포커스해서 피드백💧 팀원에게 인기 있어야 하지 않아야한다.💧 내가 옳다가 아닌, 무언가 Gap이 있는데 무엇인가? 💧 따라서, 기대 → 관찰 → ..

프로그래머스 데이터 엔지니어링 강의 1주차를 수강하며 느낀점을 정리해보려고 합니다. 1️⃣ 주차 강의 내용 지난 1주차 강의 내용을 간략히 정리해보자면 다음과 같다. 새로운 분야를 학습하는 태도 남과 비교하지 않되, 나도 학습하면 저렇게 발전해나갈 수 있다라는 마인드를 갖자 무엇을 모르는 지 정의하고, 조사하여 정리한다. 작은 성공을 반복해서 자신감을 높이자. Agile 방법론에 익숙해질 것 빠르게 요구조건 파악 후 반영할 것 짧은 사이클을 빠르고 반복적으로 구현하는 것 중요 데이터 팀과 데이터 엔지니어의 가치 바람직한 데이터 팀 구조는 무엇일까? Centralized, Uncentrialized, Hybrid 일의 성공과 실패를 어떻게 측정할 것이냐? ⭐ 본인의 성공을 입증할 수 있는 지표 설정 ⭐ A..

🔸 문제접근방식 progresses, speeds를 큐에 넣는다. progresses의 0번째 값이 100이상이면 꺼낸다. speeds도 progress 꺼낼 때 0번째부터 함께 꺼낸다. 1일마다 speeds만큼 progresses를 더한다. progresses 원소를 모두 꺼낼 때까지 2-3을 반복한다. 💧 Source Code from collections import deque def solution(progresses, speeds): ''' https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42586 Notes: 1. progresses를 큐에 넣고 100이상이면 꺼낸다. 2. 1일마다 speeds만큼 progresses를 더한다. 3. 하루마다 1,2번..

🔸 문제 접근 방식 다음 방식으로 문제를 접근하였다. 논문이 인용될 최대값을 H-index로 설정한 뒤 1씩 감소시켜가며 H-index 조건을 확인한다. 인용될 최대값은 len(citations) H-index는 두 조건을 만족한다. H-index 회 이상 인용된 논문의 수가 H-index 이상이다. H-index 회 이하 인용된 논문의 수가 H-index 이하이다. H-index 의 최대값을 선택한다. 📌 문제 풀이 정렬 문제이기는 하나, H-index가 될 target값을 기준으로 citations을 분리했다. target값보다 크거나 같은 논문은 bigList에 추가 target값보다 작거나 같은 논문은 smallList에 추가 그리고 2 조건을 만족하면 H-index 그룹인 resultList에 ..