https://www.notion.so/9w-d636465f3a9f4cddb21e86502fcc1512?pvs=4 

9w 대면 강의

능력에 대한 새로운 관점

지능은 변할 수 있고 발전시킬 수 있다고 생각하는 사람의 행동과

변하지 않고 발전시킬 수 없다고 생각하는 사람의 행동은 다름

마인드 셋

개념의 탄생 배경

• 실패에 대해서 사람들은 어떻게 대처(cope)하는지? 에 대해서 탐구
• 대처 행동의 목적: 부정적 감정을 긍정적 감정으로 변환
• 보통 실패는 부정적 감정을 유발하므로 이를 좋아하지 않고 줄이려고 노력(cope)
• 어떤 사람들은 실패를 즐기는 행동을 보임

실패란 어떤 사람에게는 하늘이 무너지는 경험이지만 어떤 사람에게는 신나는 기회

이러한 차이가 발생하는 이유: 하나의 개인차

사람들이 talent와 ability 등 인간의 본질적 측면에 대해 가지고 있는 신념의 차이

https://flex.team/blog/2021/10/28/hr-term/

마인드 셋은 어떤 문제에 봉착하고 그것을 해결하는 상황에서 잘 나타남

각 마인드 셋의 태도와 Outcomes

각 마인드 셋의 행동 차이

조직의 마인드 셋

조직 마인드 셋의 척도

: 채용, R&D, 교육, 학벌 주의(임원의 학벌), 인재 채용(외부 고용 vs 내부 교육)

스트레스

스트레스에 대한 인식

Dose the Perception that Stress Affects Health Matter?

두 가지 질문

1. 작년 동안 경험한 스트레스가 얼마나 컸는가?
2. 스트레스가 건강에 해롭다고 믿는가?

연구 결과

• 스트레스 수치가 높은 사람들의 사망 위험 43% 증가

→ 스트레스가 건강에 해롭다고 믿는 사람들에게서만 관찰됨

(스트레스에 대해 negetive, 고정 마인드 셋을 가진 그룹)

• 높은 수치의 스트레스를 기록했지만 해롭다고 믿지 않는 그룹은 사망 확률 증가하지 않음
• 스트레스를 받지 않는다고 한 사람들보다 사망 확률 낮음

→ 마인드 셋이 buffer(완충재) 효과

기대와 효과에 관련된 연구

호텔 객실 청소부들에게 업무가 소모하는 칼로리를 보여주고 운동으로서 가치 있음을 제시

연구 결과

1. 지각의 변화: 일하는 것이 운동하는 것이라고 인식
2. 신체적 변화: 실제 체중과 체지방 감소

→ 자신의 업무가 건강에 좋은 운동이라고 인식하면 신체에 미치는 영향 전환

효과는 기대한 대로 나타난다

조직의 마인드 셋(조직도 마인드 셋을 가지는가?)

• 우리 회사의 성공에 관해서, 사람마다 가진 재능의 크기가 다르고, 그것을 바꿀 수 없다 → 고정
• 우리 회사는 다른 어떤 특성보다 선천적인 지능과 사업 능력을 중시한다 → 고정
• 우리 회사는 직원의 성장과 발전을 진정으로 중요시한다 → 성장

성장 마인드 셋을 가진 기업의 직원들이 고정 마인드 셋의 기업보다

• 직장 동료를 신뢰한다고 할 가능성 47%
• 주인의식으로 회사에 헌신할 가능성 34%
• 위험 감수하고 도전적 일을 할 가능성 65%

인력 선발: 개발 가능성에 초점

고정 마인드 셋에 초점: star employee, 좋은 학벌, 입증된 경험 중심의 채용

고정 마인드 셋 분위기의 조직은 도전하지 않고, second chance 없음

ex) 일론 머스크, 스페이스 x의 스타십 실패

인력 배치: 개인의 마인드 셋 고려(개인의 마인드 셋에 대한 파악 필요)

→ 인력 배치 시 고정 마인드 셋을 먼저 배치

https://www.notion.so/9W-f3b1e3aeb4c54c7bb74f2fc90a9d855a?pvs=4

9W 녹화 강의

Module / Packages

Module

• 작은 Program 조각
• 서로 연결해 어떤 목적을 가진 Program을 만드는 작은 Program
• 각 Module의 역할이 있고, 서로 다른 Module과 Interface만 연결되면 사용 가능
• Module화된 Program을 사용하면, 다른 개발자가 만든 Program이나 본인이 만든 Program을 쉽게 사용하거나 제공 가

import random
print(random.randint(1,10))
# 8
# randint() 함수를 사용하기 위해서는 interface, 즉 paramter 설정을 알아야

Package

• Module의 묶음
• Directory처럼 하나의 Package 안에 여러 개의 Module이 있고, 서로 포함 관계를 가짐

# main.py
import converter

print("Enter a value:")
value = float(input())
result = converter.convert(value)
print(f"Result is {result}")

# converter.py
def convert(value):
    return value * 9.0 / 5 + 32

# Enter a value:
# 15
# Result is 59.0

Name Space

• Module 호출의 범위 지정

1. Module 이름에 Alias를 생성하여 Module 안으로 Code를 호출

# import module as alias
import converter as cv

print(cv.convert(float(input("Enter a valve: "))))

# Enter a valve: 15
# 59.0

1. from 구문을 사용하여 Module에서 특정 함수 또는 Class만 호출

: from은 Package를 호출하고 해당 Package 안에 있는 Module을 호출할 때도 사용 가능

# from module import function(or class)
from converter import convert

print(convert(float(input("Enter a value:"))))
# function name으로 바로 사용 가

# Enter a value:15
# 59.0

1. Module 내의 모든 Function, Class, Variable을 가져오는 (*) Asterisk 사용

from converter import *

print(convert(float(input("Enter a value:"))))

# Enter a value:15
# 59.0

내장 Module 사용

random Module

: 난수 생성, 정수 난수를 생성하는 randint()와 임의의 난수를 생성하는 random() Function 있음

time Module

: 시간을 변경하거나 현재 시각을 출력

urllib Module

: Web 주소의 정보를 불러옴, urllib.request.urlopen()에 Web 주소를 입력하면 HTML 정보를 가져옴

from time import localtime
import urllib.request

print(rd.randint(0,100))
print(localtime())
response = urllib.request.urlopen("<https://seuke.github.io/Web_1/>")
print(response.read())

# 40
# time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=4, tm_mday=29, tm_hour=21, tm_min=12, tm_sec=3, tm_wday=5, tm_yday=119, tm_isdst=0)
# b'\\r\\n\\r\\n\\r\\n

Package의 구성

• Package는 하나의 대형 Project를 수행하기 위한 Module의 묶음
• Module은 하나의 File이고, Package는 File이 포함된 Directory로 구성, 즉 여러 .py File이 하나의 Directory에 들어가 있는 것이 Package
• 다른 사람이 만든 Program을 불러 사용하는 것을 Library라고 하는데, Python에서는 Package를 하나의 Library로 이해
• Package에도 예약어 있음, Package에서는 File명 자체가 예약어를 반드시 지켜야 실행되는 경우가 있음, Package의 몇몇 File에는 __init__, __main__ 등의 Keyword File명이 사용

Package 만들기 실습

1. Directory 구성하기

: Package 이름은 “roboadvisor”, 아래 세가지 기능

Crawling 주식 관련 Data를 인터넷에서 가져옴

: 각 Package의 세부 Package에 맞춰 Directory를 구성 → cmd 창에 다음 명령을 입력하여 Directory 생성

Microsoft Windows [Version 10.0.22621.1555]
(c) Microsoft Corporation. All rights reserved.

C:\\Users\\kakao>cd C:\\Users\\kakao\\PycharmProjects

C:\\Users\\kakao\\PycharmProjects>mkdir crawling

C:\\Users\\kakao\\PycharmProjects>mkdir database

C:\\Users\\kakao\\PycharmProjects>mkdir analysis

: 경로 잘못 설정함, 9w_Module\roboadvisor Folder 만들어서 수정

2. Directory별로 필요한 Module 만들기

: 만들어진 Directory에 필요한 Module 생성

: 하나의 Package는 중첩된 구조로 만들 수 있으므로 Package 안에 또 하나의 Package가 포함될 수 있음

: 이렇게 각각의 Directory를 하나의 Package로 선언하기 위해서는 예약된 File init.py 을 만들어야함

: 3개의 Directory 아래에 .py File 생성

: crawling Directory 아래 .py에 code 입력

# series.py
def series_test():
    print("This is series test)")

# statics.py
def statics_test():
    print("This is statics test")

: roboadvisor의 상위 Directory에 있는 .py File에서 아래 code 실행 가능

from roboadvisor.analysis import series

series.series_test()

# This is series test

3. Directory 별로 init.py 구성

: __init__은 해당 Directory가 Python의 Package라고 선언하는 초기화 Script

(Python Machine Learning Library “scikit-learn”의 경우, 상위 Directory부터 init.py이 있음)

Package Name Space: 절대 참조

절대 참조의 예시

from roboadvisor.analysis import series

: from은 roboadvisor에서부터 시작함

: Package 이름부터 시작하여 series까지 모든 경로를 입력

: ‘from 전체_Package.Sub_Package import Module’ 형식

→ 절대 참조: 전체 경로를 모두 입력

: init.py File을 만들 때도 절대 참조로 Module을 호출하는 것이 좋음

• 주의할 점: 가장 상위에 있는 init.py도 상위 Directiory roboadvisor를 넣는 것이 좋음

# __init__.py
__all__ = ['analysis','crawling','database']

from roboadvisor import analysis
from roboadvisor import crawling
from roboadvisor import database

Package Name Space: 상대 참조

: 현재의 Directory 기준으로 Module을 호출

from .series import series_test
from ..crawling.parser import parser_test

roboadvisor\analysis\test.py에서 해당 code error 발생

Traceback (most recent call last):
  File "C:\\Users\\kakao\\PycharmProjects\\9w_Module\\roboadvisor\\analysis\\test.py", line 1, in <module>
    from .series import series_test
ImportError: attempted relative import with no known parent package

Package 설치

Module / Packages 실습

Create New Project

Library Root Directory에 Main.py, f_convert.py 생성

# f_convert.py
def convert_cf(c_value):
    f_value = c_value * 9.0 / 5 + 32
    print(f"convert value: {f_value}")
    return f_value

def convert_fc(f_value):
    c_value = (f_value - 32) / 9.0 * 5
    print(f"convert value: {c_value}")
    return c_value

# main.py
import f_convert

c_value = float(input("Enter Celsius degree: "))
f_value = f_convert.convert_cf(c_value)

f_value = float(input("Enter Fahrenheit degree: "))
c_value = f_convert.convert_fc(f_value)

# Enter Celsius degree: 15
# convert value: 59.0
# Enter Fahrenheit degree: 59
# convert value: 15.0