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디지털 노마드의 개념과 종류 : 투잡하고 싶은 직장인들

디지털 노마드(Digital Nomad)는 인터넷과 디지털 기술을 활용해 장소에 구애받지 않고 자유롭게 일하며 살아가는 사람들을 말합니다. 이들은 전통적인 사무실 환경에 얽매이지 않고, 자신이 원하는 장소에서 업무를 수행하며 일과 삶의 균형을 추구합니다. 팬데믹 이후 원격 근무와 유연 근무제가 확산되면서 디지털 노마드라는 라이프스타일은 더욱 주목받고 있습니다.디지털 노마드의 개념디지털 노마드는 “디지털(Digital)“과 “노마드(Nomad, 유목민)“의 합성어로, 주로 노트북, 스마트폰, 클라우드 서비스 등 디지털 기술을 활용해 업무를 수행합니다. 이들은 인터넷만 연결되면 어디에서든 일할 수 있기 때문에, 특정 도시에 거주하지 않고 여행을 즐기거나 전 세계를 이동하며 생활합니다.기술의 발전으로 인해 다..

카테고리 없음 2025.01.12

은밀한 취향을 가진 집순이를 위한 유튜브 채널 추천 5선

혼자만의 시간을 더욱 특별하게 만들어줄 독특한 유튜브 채널들을 소개합니다. 대리만족부터 신기한 시청 경험까지, 집콕 라이프를 한층 더 풍성하게 만들어줄 5개의 채널을 만나보세요. 각 채널의 매력을 가득 담아 정리했으니, 당신의 은밀한 취향을 저격할 채널을 발견해 보세요!1. 뮤트에잇 (Mute 8) • 링크: 뮤트에잇 바로가기 • 주요 콘텐츠: 집에서 술 만들기, 생활의 달인 따라하기 • 추천 이유:집에서 다양한 요리를 시도하거나 소소한 프로젝트를 즐기는 집순이라면 뮤트에잇은 최고의 선택입니다. 집에서 바질을 키우고 이를 이용해 바질페스토를 만드는 과정은 귀찮을 수 있지만, 이 채널은 그 과정을 완벽하게 대신해줍니다. 특히 집에서 술을 직접 만드는 콘텐츠는 보기만 해도 흥미롭고 신기합니다. 나는 만들고 ..

카테고리 없음 2025.01.12

홍콩여행 전 갬성수혈 왕가위 영화 추천 : 중경삼림, 아비정전, 화양연화

홍콩의 정서를 제대로 느끼고 싶다면, 왕가위 감독의 영화들만큼 매력적인 작품들이 있을까요? 홍콩의 거리를 배경으로 펼쳐지는 감성적인 이야기가 특징인 왕가위 감독의 영화들은 홍콩의 분위기를 제대로 담아냅니다. 홍콩여행을 앞두고, 그 분위기를 미리 경험해보는 것은 어떨까요? 여기에 추천하는 세 편의 영화는 모두 넷플릭스에서 감상할 수 있습니다. 이 세 편을 통해 홍콩의 감성과 색다른 매력을 미리 느껴보세요.1. 중경삼림 (Chungking Express) • 개봉일 : 1994년 • 감독 : 왕가위 • 주연배우 : 금성무, 임청하, 양조위, 가수왕 • 줄거리 : 두 개의 교차된 이야기가 등장하는 영화로, 첫 번째는 사랑에 실패한 경찰(양조위 분)과 그가 만나는 이상한 여성(가수왕 분)의 이야기, 두 번째는 ..

카테고리 없음 2025.01.12

간호사 탈임상 진로, 방법, 능력, 자격 : 현직 비임상 간호사의 실제 이야기

흔히 간호대학을 졸업하면 임상에서 병동간호사 업무 수행을 떠올리기 쉽습니다. 그러나 국내에서 간호사 면허를 활용할 수 있는 일은 다양합니다. 오늘은 그 종류에 대해 설명드리고자 합니다.아래 내용들을 잘 살펴보시어 적성과 진로에 맞는 일을 계획하는 데 참고하시기 바랍니다.1. 병원 간호사병원에서는 크게 임상 간호사와 비임상 간호사로 나눌 수 있습니다.1) 임상 간호사• 병동 간호사 : 주로 환자 입원 치료와 관리, 회진 참여 등을 담당합니다.• 특수 간호사: 응급실(ER), 중환자실(ICU), 수술실(OR) 등 특수한 환경에서 전문적인 간호 기술을 요구합니다.• 전문 간호사(PA, SA): 전문간호사는 사전적이나 법적으로는 특정 간호전문대학원을 졸업하여 시험에 합격한 사람을 말하나, 병원에서는 보통 진료부..

교양정보 2025.01.12

ESG 경영, SDGs, MDGs에 대하여 : 기업, 사회, 보건학에서의 중요성

ESG 경영, SDGs, MDGs는 각기 다른 맥락에서 지속 가능성을 추구하는 중요한 개념이지만, 그 본질은 사회적 책임과 지속 가능한 발전을 목표로 하고 있습니다. 기업, 사회, 그리고 특히 보건학 분야에서는 이 세 가지 개념을 밀접하게 연관지어 실천하고 있습니다.이번 글에서는 ESG 경영이란 무엇인지, SDGs와 MDGs가 무엇인지, 그리고 이들이 기업, 사회, 보건학에서 어떻게 중요한 역할을 하는지에 대해 살펴보겠습니다.1. ESG 경영: 환경, 사회, 지배구조ESG 경영은 기업이 환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Governance)를 고려하여 경영하는 방식입니다. 단순히 재무적 성과만을 추구하는 것을 넘어서, 기업의 활동이 사회적 가치와 지속 가능성에 기여할 수 있도록..

교양정보 2025.01.12

2025년 경제 상황과 투자 전망: 주식, 환율, 비트코인 분석

2025년 경제 환경 개요2025년 초, 세계 경제는 주요 선진국의 금리 정책, 지정학적 리스크, 그리고 인공지능(AI) 및 친환경 산업의 성장으로 복잡한 양상을 보이고 있습니다. 특히 미국 연방준비제도(Fed)의 금리 동결 가능성과 중국의 경기 부양책이 글로벌 경제의 흐름을 좌우하고 있습니다. 이러한 환경 속에서 주식시장, 환율, 가상화폐 시장은 각각 독특한 패턴을 보이고 있으며, 투자자들에게 기회와 리스크를 동시에 제공합니다.1. 주식시장 전망: IT와 친환경 산업 주도주요 트렌드 • AI 및 반도체 산업의 성장: ChatGPT와 같은 생성형 AI의 상용화는 반도체 수요를 지속적으로 견인하고 있습니다. 엔비디아(NVIDIA), AMD 등 관련 종목은 여전히 유망합니다. • 친환경 테마: 전 세계적으로..

카테고리 없음 2025.01.12

앙상블 학습이란? 배깅과 부스팅의 이해

앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 개의 모델을 결합하여 예측 성능을 향상시키는 기법입니다. 각각의 모델이 가진 약점을 보완하고, 개별 모델들의 예측 결과를 결합함으로써 더 정확한 예측을 할 수 있습니다. 앙상블 학습은 머신러닝에서 중요한 기법으로 널리 사용되고 있으며, 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)이 대표적인 앙상블 학습 기법입니다. 이 글에서는 앙상블 학습의 개념과 함께 배깅과 부스팅의 차이점과 특징을 자세히 살펴보겠습니다.1. 앙상블 학습의 개념앙상블 학습은 여러 개의 모델을 결합하여 더 나은 예측 성능을 얻는 방법입니다. 개별 모델들이 오류를 범할 확률이 다르기 때문에, 여러 모델의 예측을 평균화하거나 투표를 통해 결합하면 일반적으로 더 높은 정확도를 얻을 수 ..

학습정보 2025.01.12

딥러닝과 통계학: 두 분야의 만남과 차이점

딥러닝과 통계학은 데이터 분석과 예측을 목표로 하는 두 중요한 분야입니다. 이 두 분야는 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, 예측 모델을 구축하는 데 공통된 목표를 가지고 있지만, 접근 방식과 이론적 기초에는 큰 차이가 있습니다. 이번 글에서는 딥러닝과 통계학의 차이점과 공통점, 그리고 두 분야가 어떻게 상호작용할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다.1. 딥러닝이란?딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI) 분야의 하위 분야로, 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 한 학습 방법입니다. 주로 대규모 데이터에서 패턴을 학습하고, 예측을 수행하는 데 강력한 성능을 보입니다. 딥러닝 모델은 다층 신경망을 이용하여 데이터를 자동으로 분석하고, 특징을 추출합니다. 이 과정..

학습정보 2025.01.12

효과적인 보건 통계 보고서 작성법: 사례로 배우기

보건 통계 보고서는 의료 분야에서 중요한 의사결정을 내리고, 정책을 수립하며, 연구 결과를 공유하는 데 필수적인 역할을 합니다. 정확한 데이터 분석과 통계 결과를 바탕으로 보고서를 작성하는 능력은 보건 분야 전문가에게 중요한 역량입니다. 본 글에서는 효과적인 보건 통계 보고서 작성법을 구체적인 사례와 함께 설명하며, 이 주제에 대해 이해를 돕겠습니다.보건 통계 보고서의 중요성보건 통계 보고서는 단순한 데이터 집합을 넘어서, 정확한 해석과 명확한 의사소통을 필요로 합니다. 이러한 보고서는 의료 기관, 정책 입안자, 연구자 등 여러 이해관계자에게 중요한 정보를 제공합니다. 특히, 보건 정책이나 질병 관리, 건강 증진 분야에서 통계적 근거를 제시하는 데 중요한 도구로 사용됩니다. 따라서 보고서 작성 시 객관적..

학습정보 2025.01.12

머신러닝에서 피처 엔지니어링의 중요성: 데이터를 강화하는 기술

머신러닝 모델의 성능은 데이터의 품질과 관련이 깊습니다. 그 중에서도 피처 엔지니어링(Feature Engineering)은 머신러닝에서 가장 중요한 과정 중 하나로, 데이터를 분석하고 모델을 개선하기 위해 새로운 특성을 만들어내거나 기존 특성을 변형하는 기술입니다. 이 글에서는 피처 엔지니어링의 중요성, 그 과정, 그리고 이를 통해 모델 성능을 향상시키는 방법에 대해 다뤄보겠습니다.1. 피처 엔지니어링이란?피처 엔지니어링은 데이터에서 의미 있는 특성(feature)을 추출하거나 변환하여 머신러닝 모델에 제공하는 과정입니다. 원시 데이터를 모델이 잘 학습할 수 있는 형태로 변형하거나, 새로운 피처를 생성하여 모델 성능을 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 날짜 데이터를 연도, 월, 일로 분..

학습정보 2025.01.12
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