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프로젝트 가상공간에 들어가서

> conda install -c anaconda networks

 

https://pypi.org/project/networkx/

 

networkx

Python package for creating and manipulating graphs and networks

pypi.org

Installers  - https://anaconda.org/anaconda/networkx

conda install 

  •  linux-ppc64le  v2.2
  •  linux-64  v2.2
  •  win-32  v2.2
  •    noarch  v2.6.3
  •  osx-64  v2.2
  •  linux-32  v2.2
  •  win-64  v2.2
To install this package with conda run:
conda install -c anaconda networkx
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악마가 될 직원은 뽑지마라

How Leaders Create a High Performance Culture | Ian McClean | Talks at Google

https://www.youtube.com/watch?v=auojtsHPIM8 

The 7 Do's and Don'ts that form an effective leader's operating system! In this talk you will hear from business leader, consultant, facilitator, coach and writer Ian McClean, on how leaders create a winning, dynamic high-performance culture. Founder of Flow Group, Ian has worked with international leaders and organisations to improve their performance for over 25 years. Today he focuses on the neuroscience behind Greenline Communications & the importance of separating intention from impact and how to save time through better interactions. Moderated by Karoline O'Sullivan.

 

효과적인 리더의 운영 체제를 구성하는 7가지 해야 할 일과 하지 말아야 할 일! 

이 강연에서는 비즈니스 리더, 컨설턴트, 촉진자, 코치 및 작가 Ian McClean으로부터 리더가 성공적이고 역동적인 고성능 문화를 만드는 방법에 대해 듣게 될 것입니다. 

Flow Group의 설립자인 Ian은 25년 넘게 국제 지도자 및 조직과 협력하여 성과를 개선해 왔습니다. 

오늘날 그는 Greenline Communications의 이면에 있는 신경 과학, 의도와 영향을 분리하는 것의 중요성, 더 나은 상호 작용을 통해 시간을 절약하는 방법에 중점을 둡니다. 

Karoline O'Sullivan이 중재했습니다.

 


반면 또 다른 빅테크인 구글은 선량한 인재를 뽑는 방식으로 이러한 딜레마를 피하려고 해요. 구글은 작년 기준으로 전 세계에 139995명에 달하는 직원들을 두고 있는데요. 채용 절차가 까다롭기로 정평이... 특히 직원수가 2만명에 불과할 때도 채용 담당자만 1000명이 넘었다는 도시 전설이 있고요.

 

일반적인 기업은 적당한 인재를 뽑아서 엄청난 고과를 주고 관리를 하지만, 구글은 반대로 채용에 온 신경을 쓰는 조직이에요. 한때 한 명을 뽑는데 평균 150~500시간을 들인다는 소문도 있었고요. 이를 통해 구글이 얻는 것은? 조직 문화를 망칠 직원이 들어오는 것을 방지하는 것이죠. 크게 세가지 원칙이 있대요.

 

·         시키지 않아도 자발적으로 한다

·         지적인 겸손함을 발휘한다

·         그럼에도, 머무려는 사람은 차단한다

 

구글의 선발은 크게 자기반성(Self-reflection)→일자리 찾기→이력서 작성→온라인 제출→인터뷰→선발인데요. 특히 자기반성 부분부터 숨이 턱! 첫문장을 읽어보면? "혹시, 열정을 내고 싶지 않은 일을 잘한적이 있나요? 사실 흥미롭지 않은 일에 성과를 내기는 어렵거든요. 아래 몇가지 중 스스로에 물어보세요."

 

·         혼자하는 것이 성과가 좋나요? 팀으로 하는 것이 성과가 좋나요?

·         문제를 직접 해결하는 것이 좋나요? 팀워크로 얻는 성과가 많나요?

·         함께 일한 최고의 팀을 설명해 보세요.

 

이력서를 통과해도 빡센 것은 마찬가지. 인터뷰 절차? 전화 인터뷰 30~60분씩 두차례. 현장 면접 약 5명과 각각 45분씩 진행. 이 절차를 통과하면 고용위원회에서 적합한 일을 찾아보고, C레벨의 리뷰를 받고 드디어 채용! 이런 과정을 거치다 보니, 실제로 이곳에서 만난 구글러들의 성품은 매우매우 훌륭했어요.

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일을 더 잘하게 합시다. - reWork withgoogle.com

 

구글에서는 설문을 통해 리더들이 9가지 원칙을 점검하는지 스스로를 되묻게 한대요. 한번씩 읽어볼만 해요.

 

1.     직원들이 성과를 낼 수 있도록 "실행 가능한" 피드백을 주세요.

2.     팀원을 인간답게 배려해주세요.

3.     세세하게 관리하지 마세요.

4.     관점이 달라도 존중해 주세요.

5.     결과를 달성하도록 해주세요

6.     정보사항을 제대로 공유해 주세요

7.     더 나아가, 팀원들의 경력이 쌓일수 있도록 멘토링해주세요

8.     목표치 명확하게 전달해 주세요.

9.    이제 당신은 훌륭한 리더입니다.

 

https://rework.withgoogle.com/

 

re:Work

Let's Make Work Better. Research, ideas, and practices from Google and others, to put people first.

rework.withgoogle.com

일을 더 잘하게 합시다.

re:Work는 사람을 최우선으로 생각하는 데 도움이 되는 Google 및 기타 업체의 사례, 연구 및 아이디어 모음입니다.

re:Work with Google에 대해 자세히 알아보세요. 

 

About re:Work

Let's Make Work Better. Research, ideas, and practices from Google and others, to put people first.

rework.withgoogle.com

시작하다

re:Work는 직장에서 영향력을 미칠 수 있는 방법을 중심으로 구성되어 있습니다. 각 주제에는 특정 과제를 해결하기 위한 도구와 통찰력이 포함되어 있습니다.

  • 목표 설정목표를 설정하여 노력을 조정하고, 목표를 전달하고, 프로세스를 측정합니다.
  • 고용직무 설명, 구조화된 인터뷰, 고용 위원회 등을 통해 더 나은 고용 결정을 내립니다.
  • 혁신혁신을 위한 기술을 구축하고 이를 직장의 일부로 만드는 방법을 배우십시오.
  • 학습 및 개발학습을 모든 사람의 업무의 일부로 만들어 직원이 성장하고 발전할 수 있도록 역량을 강화하십시오.
  • 관리자무엇이 훌륭한 관리자인지 파악하고 피드백과 개발 기회를 제공하십시오.
  • 사람 분석과학과 데이터를 사용하여 정보에 입각한 객관적인 결정을 내립니다.
  • 팀 효율성과 심리적 안전을 촉진하는 방법을 검토합니다.
  • 편향되지 않음모든 사람을 교육하고, 측정하고, 책임을 지도록 함으로써 무의식적 편견의 영향을 줄입니다.

 

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Mlxtend (machine learning extensions) is a Python library of useful tools for the day-to-day data science tasks.

 

https://github.com/rasbt/mlxtend 

 

GitHub - rasbt/mlxtend: A library of extension and helper modules for Python's data analysis and machine learning libraries.

A library of extension and helper modules for Python's data analysis and machine learning libraries. - GitHub - rasbt/mlxtend: A library of extension and helper modules for Python's data an...

github.com

Installing mlxtend

PyPI

To install mlxtend, just execute

pip install mlxtend  

Alternatively, you could download the package manually from the Python Package Index https://pypi.python.org/pypi/mlxtend, unzip it, navigate into the package, and use the command:

python setup.py install

Conda

If you use conda, to install mlxtend just execute

conda install -c conda-forge mlxtend 

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pandas documentation - python

 

https://pandas.pydata.org/docs/index.html

 

pandas documentation — pandas 1.4.1 documentation

The reference guide contains a detailed description of the pandas API. The reference describes how the methods work and which parameters can be used. It assumes that you have an understanding of the key concepts.

pandas.pydata.org

 

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[Python] In dictionary, converting the value from string to integer. 

Dict에서 value가 숫자형이 아닐때 숫자로 변경

Taking this below example :

'user_stats': {'Blog': '1',
                'Discussions': '2',
                'Followers': '21',
                'Following': '21',
                'Reading': '5'},

I want to convert it into:

'Blog' : 1 , 'Discussion': 2, 'Followers': 21, 'Following': 21, 'Reading': 5

 

>>> d = {'Blog': '1', 'Discussions': '2', 'Followers': '21', 'Following': '21', 'Reading': '5'}
>>> dict((k, int(v)) for k, v in d.iteritems())
{'Blog': 1, 'Discussions': 2, 'Followers': 21, 'Following': 21, 'Reading': 5}

 

https://stackoverflow.com/questions/9224385/in-dictionary-converting-the-value-from-string-to-integer

 

In dictionary, converting the value from string to integer

Taking this below example : 'user_stats': {'Blog': '1', 'Discussions': '2', 'Followers': '21', 'Following': '21', 'Reading': '5'}, ...

stackoverflow.com

 

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