2024-11-19 살면서 관심가는 잡다한 내용 : News / TDD / AI / 테이터 분석

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2024-11-19(화) 모닝루틴 : CJ 구조 조정 (국내 주식에 관심있을때만) / 암호화폐에 중장년층 늘고 있음. (60대 이상 급증) / 30대 집 내놓고 50대 집 구입 (통계청) / 미국 ETF 유입 사상 최대 (워렌버핏의 현금 증가 고려해 볼만) / 롯데는 유동성 문제가 있다는 찌라시

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03 넷플릭스 시청 데이터로 알아보는 데이터형 변환 ~ 04 테드 강연으로 다뤄보는 복잡한 형태의 데이터 까지 정리

TDD : 습관이 되어야 하는데 TT 어렵쥬~

TDD(테스트 주도 개발)의 세 가지 원칙 중 "테스트가 통과하면 더 이상의 프로덕션 코드 작성을 멈춘다"는 원칙은 다음과 같은 의미를 가지고 있습니다.

테스트 우선 개발: TDD에서는 먼저 테스트 케이스를 작성한 후, 그 테스트를 통과하기 위한 최소한의 프로덕션 코드를 작성합니다. 이 원칙은 개발자가 불필요한 코드를 작성하지 않도록 유도합니다.

코드 품질 유지: 테스트가 통과하는 순간, 해당 기능이 요구사항을 충족하고 있다는 것을 의미합니다. 따라서, 더 이상의 프로덕션 코드를 작성하지 않음으로써 코드의 복잡성을 줄이고, 코드 품질을 유지할 수 있습니다.

리팩토링의 기회: 테스트가 통과한 후에는 기존 코드를 리팩토링하여 개선할 수 있는 기회를 제공합니다. 이때, 테스트가 여전히 통과하는지 확인함으로써 코드의 안정성을 보장할 수 있습니다.

결론적으로, 이 원칙은 개발자가 불필요한 코드를 작성하는 것을 방지하고, 코드의 품질과 안정성을 높이는 데 기여합니다.

- 프로덕션 코드 (Production Code): 실제 애플리케이션의 기능을 구현하는 코드입니다. 사용자가 직접 경험하는 부분으로, 소프트웨어의 비즈니스 로직과 기능을 포함합니다.

- 테스트 코드 (Test Code): 프로덕션 코드의 동작을 검증하기 위해 작성된 코드입니다. 주로 특정 기능이 올바르게 작동하는지 확인하기 위해 작성되며, TDD에서는 테스트 케이스를 먼저 작성한 후 그 테스트를 통과하기 위한 프로덕션 코드를 작성합니다.

AI의 미래 전망: 세 가지 예측

원문
예측 1: AI 네이티브 세대가 AI 도입을 주도할 것
데이터에 따르면, 현재 졸업하는 대학생들이 회사 내 평균 직원보다 AI 기술이 더 뛰어나다고 68%의 사무직 근로자들이 응답함.
의미: 리더들은 AI에 능숙한 젊은 직원들을 멘토 역할로 활용해 동료 학습을 촉진할 수 있음.
예측 2: AI 네이티브 세대는 사회적 연결 저하 위험이 있음
AI 사용자 81%가 중요한 프로젝트에서 친구나 동료 대신 AI에 도움을 청함.
의미: 리더들은 AI를 단순한 효율성 도구로만 보는 것이 아니라, 인간 간의 협력을 재구성하는 촉매제로 활용할 필요가 있음.
예측 3: 구직자들은 AI에 능숙한 기업을 선호할 것
4명 중 3명의 사무직 근로자가 AI 도구를 제공하고 활용하는 회사에서 일하고 싶어함.
의미: AI 활용이 더디거나 지원이 부족한 회사는 우수 인재 유치 및 유지에 어려움을 겪을 수 있음.

AI 롱테일

원문 : AI 레이어별로 기업을 분류해 둠