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"가치투자자로서 보내는 시간 대부분은 사실상 학문을 연구하는 연구원이 되는 겁니다." 여기 계신 여러분은 사실 대다수에 속하지 않고 아주 극소수의 그룹에 해당합니다. 주식시장은 여러분을 위해 만들어진 게 아니에요. 95%의 나머지 사람들을 위해 만들어진 겁니다. …(중략)… 여러분의 가장 큰 도전은 과연 여러분이 5%의 소수 그룹에 해당하는지, 아니면 95%의 다수에 속하는지를 이해하는 것입니다. …(중략)… 왜 거기에 돈이 생기냐고요? 주식시장은 트레이딩하려는 사람들을 위해 만들어졌으니까요. 허구한 날 들어갔다 나왔다 하니 단기에 집중할 수밖에 없잖습니까. 따라서 그 점을 여러분이 참고 견딜 수 있으면 자산은 알아서 여러분들에게 굴러들어올 겁니다. 소수 집단에 속해있어도 아주 마음 편한 부류의 인간으로 변이했다는 의미고 이건 인간 본성과는 완전 다른 모습이죠. …(중략)… 따라서 첫 번.. 2022. 10. 21.
아비담마는 꼭 배워야 하나 저는 개인적으로 초기 경의 가르침은 간단명료한 법수들의 나열이 아주 많기 때문에 이러한 법수들에 대한 기본적인 이해가 없으면 초기 경의 메시지를 제대로 파악하기가 쉽지 않다고 생각합니다. 요즘도 절감하는 것이지만 초기 경의 가르침은 후대의 어떤 경들이나 논서들 보다도 어려운 가르침이라고 생각합니다. 저는 특히 초기 경들 가운데서 법수를 정의하고 설명하는 경들을 먼저 정확하게 파악해야 한다고 봅니다. 예를 들면 팔정도의 8가지가 구체적으로 무엇인가를 경에 입각해서 정확하게 파악하고 이해하고 마음에 새겨두어야 할 것이며, 초기 경에서 정의하는 십이연기의 12가지를 정확하게 이해해야 하며 다른 법수들도 마찬가지라고 봅니다. 그렇지 않으면 초기 경을 완전히 자기 식으로 엉뚱하게 이해하는 것이 된다고 봅니다. 그.. 2022. 10. 21.
'[1과목] 데이터 이해 - [3장] 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 - [02] 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량' 정리 중요 사항 1) 데이터 사이언스 정의 2) 데이터 사이언스의 3대 구성 요소 3) 데이터 사이언티스트의 요구 역량들 4) 데이터 사이언티스트의 6가지 핵심 질문 1. 데이터 사이언스 의미와 역할 데이터 사이언스는 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 학문 통계학이 정형화된 실험 데이터를 분석 대상으로 하는 것과 달리, 데이터 사이언스는 정형과 비정형을 막론하고 다양한 매체에서 생성되는 숫자, 문자, 영상 정보 등 다양한 유형의 데이터를 대상으로 총체적 접근법 사용 데이터 마이닝은 주로 분석에 초점을 두나, 데이터 사이언스는 분석 뿐 아니라 이를 효과적으로 구현하고 전달하는 과정까지 모두 포괄 → 전략적 통찰 추구, 비즈니스 핵심 이슈 해결, 사업 성과 견인 역할 데이터 사이언스는 데이터 공학, 수학, .. 2022. 10. 20.
BERKSHIRE HATHAWAY INC. PROPERTY/CASUALTY INSURANCE (2021 Annual Report, A-5) Our property/casualty (“P/C”) insurance business has been the engine propelling Berkshire’s growth since 1967, the year we acquired National Indemnity and its sister company, National Fire & Marine, for $8.6 million. Today, National Indemnity is the largest P/C company in the world as measured by net worth. Insurance is a business of promises, and Berkshire’s ability to honor its commitments is .. 2022. 10. 19.
마음부수들과 마음의 관계는 이렇게 정의한다. 마음부수들과 마음의 관계는 아래와 같이 정의한다. 결합의 특징(sampayoga-lakkhaṇa) [마음과] 함께 일어나고 함께 멸하며 동일한 대상을 가지고 동일한 토대를 가지는 마음과 결합된 52가지 법을 마음부수들이라 한다. 함께 일어나고(ekuppādā) 마음과 마음부수들은 항상 함께 일어난다. 마음은 일어났는데 그와 관계된 마음부수들은 뒤에 일어나지 않는다. 함께 멸하며(eka-nirodhā) nirodha는 ‘멸’ 혹은 ‘소멸’로 옮긴다. 멸성제, 12연기 구성요소들의 소멸, 염오-이욕-소멸의 정형구, 상수멸을 언급할 때 쓰이며, 여러 문맥에서 열반을 뜻한다. 마음과 마음부수법들은 같이 일어나고 같이 사라진다. 동일한 대상을 가지고(ekārammaṇā) eka(하나) + ārammaṇa(대상)으.. 2022. 10. 19.
쉰다는 것은 마음이 탐욕과 성냄의 심리 현상에서 벗어나 있는 것이다. 가만히 누워서 스마트폰을 보고 있다면 그것은 쉬고 있는 것일까? 잠을 잔다면 육체적으로 휴식을 취한다고 볼 수 있다. 그러나 마음이 복잡해서 뭔가 다른 대상을 찾는다는 것은 쉬는 게 아니고 대상이 바뀐 것 뿐이다. 마음은 본질적으로 대상을 찾아 헤맨다. 그러나 그 대상이라는 것들은 대부분 탐욕과 성냄을 실어 나르고 있다. 조용한 음악을 들으면서 쉰다고 하지만 음악에 대한 탐욕의 마음이 일어나고 있다. 탐욕과 성냄의 마음은 엄청난 정신적 에너지를 소모하기 마련이다. ….(중략)… 이런 의미로 현대인들은 제대로 쉬고 있지 못하다. 쉰다는 것의 의미도 모르고 있다. 제대로 쉰다는 것은 마음이 탐욕과 성냄이라는 심리 현상에서 벗어나 있다는 것을 의미한다. 이렇게 벗어나기 위해서는 탐욕과 성냄의 대상이 될 수 없.. 2022. 10. 19.
우리의 모든 고통스러운 정신적 느낌은 집착에서 온다. 불행하다고 생각하는 것은 불행한 것이 아니고, 생각을 집착하고 있는 상태이다. 즉 불만족한 ‘느낌’을 만나 ‘성냄’을 ‘집착’하고 있는 상태이다. 우리의 모든 고통스러운 정신적 느낌은 집착에서 온다. 헤어진 사람을 집착하고, 자식을 집착하고, 돈을 집착한다. …(중략)… 생각은 집착하면 할수록 점점 커진다. 출처: 최동엽, ‘숨’, 생각나눔(2019) 2022. 10. 19.
염오는 세상에 대한 의미부여가 끝나는 것이다. 금생의 행복은 보시, 지계, 학문과 기술이고요. 내생의 행복이라고 하면 인간계와 천상에 태어나는 것이잖아요. 내생에 인간과 천상에 태어나려면 결국은 보시와 지계를 닦아야 한다. ...(중략)... 범천, 색계 천상, 무색계 천상에 태어나기 위해서는 반드시 삼매를 닦아야 합니다. 그러니까 맨 마지막 자와나 과정(속행 과정)에서 그것에 관계되는 삼매에 들어서 닮은 표상을 대상으로 해서 거기에 맞는 천상에 태어나겠지요. 내생의 행복 중 범천에 태어나기 위해서는 보시, 지계만 가지고는 안 됩니다. 보시, 지계만 닦아서는 욕계 천상에는 태어납니다. 맨 마지막에 염오 - 이욕 - 해탈이 여기에 나오잖아요. 염오 - 이욕 - 소멸, 염오 - 이욕 - 해탈이 나오는 것은 이것은 해체해서 보기, 무상-고-무아, 염오-이.. 2022. 10. 19.
'[1과목] 데이터 이해 - [3장] 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 - [01] 빅데이터 분석과 전략 인사이트' 정리 중요 사항 1) 전략 도출 위한 가치 기반 분석 1. 데이터 분석과 의사결정 직관에 근거해 의사결정을 내리는 회사가 아닌, 데이터 분석에 기초해 전략적 통찰을 얻고, 내부 의사결정을 내리고, 구체적인 성과를 만들어내는 체계 필요 빅데이터와 관련된 걸림돌은 비용이 아니라 분석적 방법과 성과에 대한 이해 부족이다. 2. 빅데이터 분석, 'Big'이 핵심이 아니다. 더 많은 데이터가 더 많은 가치로 바로 연결된다고 볼 수 없다. 데이터의 양이 아니라 유형의 다양성이 중요하다. 빅데이터가 가져다주는 기회는 데이터의 크기가 아닌 음성, 텍스트, 이미지, 비디오 같은 새롭고 다양한 정보 원천의 활용에 있다. 빅데이터는 데이터 크기의 이슈가 아니라 거기에서 어떤 시각과 통찰을 얻을 수 있느냐가 문제이다. 3. 전략 .. 2022. 10. 17.
'[1과목] 데이터 이해 - [2장] 데이터의 가치와 미래 - [05] 미래의 빅데이터' 정리 빅데이터 활용 3요소 데이터 모든 것을 데이터화 특정한 목적 없이 생산된 데이터라도 창의적으로 재활용되면서 가치를 만들어낼 수 있음 기술 빅데이터 분석 알고리즘의 진화 가속화 알고리즘은 데이터 양의 증가에 따라 정확도가 증가하는 일반적인 경향 → 알고리즘을 학습시킬 수 있는 데이터의 양이 증가하면서 알고리즘도 스마트해지는 경향 인력 데이터 사이언티스트와 알고리즈미스트의 역할이 중요 데이터 사이언티스트는 빅데이터 분석을 통해 인사이트 도출, 이를 조직 전략 방향 제시에 활용할 줄 아는 기획자로서 전문가 역할 출처: 김계철 지음, '2023 ADsP 한 권으로 끝내기 2022. 10. 17.
'[1과목] 데이터 이해 - [2장] 데이터의 가치와 미래 - [04] 위기 요인과 통제 방안' 정리 중요 사항 1) 빅데이터 시대 위기 요인과 통제 방안 2) 개인정보 비식별 기술 1. 위기 요인 및 통제 방안 사생활 침해 위기 요인: 주변 정보 수집 센서 수 증가, 특정 데이터가 본래 목적 외 가공 처리되어 2~3차 목적으로 활용될 가능성 → 사생활 침해 및 사회, 경제적 위협 통제 방안: 사생활 침해 문제를 개인정보 제공자의 동의를 통해 해결하기 보다, 개인정보 사용자에게 책임을 지움으로써 개인정보 사용 주체가 보다 적극적인 보호 장치를 강구하게 하는 효과 책임 원칙의 훼손 위기 요인: 빅데이터 분석의 정확도가 증가한만큼 분석 대상이 되는 사람들이 예측 알고리즘의 희생양이 될 가능성 (e.g. 영화 마이너리티 리포트의 범죄 예측 프로그램) 통제 방안: 기존의 책임 원칙 보강 및 강화 → 예측이 아닌.. 2022. 10. 17.
워렌 버핏의 가장 상징적인 인터뷰 1. 잃지 않는 것, 그리고 안전마진 The first rule of an investment is: Don’t lose. And the second rule of investment is: Don’t forget the first rule. And that’s all the rules there are. I mean, if you buy things for far below what they’re worth, and you buy a group of them, you basically don’t lose money. 투자의 첫 번째 규칙은: 잃지 마세요. 그리고 투자의 두 번째 규칙은: 첫 번째 규칙을 잊지 말라는 것입니다. 그리고 그것이 규칙의 전부입니다. 제 말은, 만약 여러분이 어떤 것들을 가치보.. 2022. 10. 17.
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