Posit conf 2025 돌아보기

포태식이 돌아왔구나

1년 만에 올해도 죽지 않고 돌아온 posit conf 리뷰.

[embed]posit conf 2024 돌아보기 posit conf 2024 돌아보기 AI 시대의 데이터 과학은 어떻게 되는 걸까 8월에 시애틀에서 있던 posit conf 2024의 영상들이 올라왔다. "아쉽게도" 오프라인 ...jhk0530.medium.com

최근 Posit은 더 이상 내가 동경했던 RStudio가 아닌 많은 것이 변화한 기업이라, posit conf 에 발표 지원도 안했다. 앞으로도 안할 예정

올해는 9월에 진행되었고, 유튜브에 다시 보기는 지난달에 올라왔지만 여러 이벤트가 많아 못 보고 있다가 성탄절 연휴에나 확인 했다.

먼저 재생 목록 링크. 총 117개 영상이 올라와있다. 행사에서 다뤄진 영상은 109개 인데 8개는 어디서 나온걸까?

Posit의 자체 회고에 따르면, 1000명 오프라인, 2000명 온라인으로 참여했다고 한다. 아래 이미지와 같이 한국은 없음. 내 생각에 없었을 것 같진 않고 온라인으로는 참여한 사람이 있었을텐데 설문을 안한거 아닐까 싶다.

주요 토픽

posit conf는 posit이 주최하는 컨퍼런스로 useR이나 shiny conf와는 성향이 꽤 다르다. 앞의 컨퍼런스가 R 과 Shiny라는 공통 주제를 갖는다면 posit conf는 데이터 과학이라는 조금 더 넓은 주제를 갖는다… 아니지 였다가. 데이터 과학을 컨셉으로 하는 posit의 전시회에 가까워졌다.

• positron

Posit의 이전 정체성이자 수많은 R 사용자들의 시작점. RStudio를 버리고 차세대 IDE로 밀고 있는 positron에 대한 발표가 꽤 많았다. 베타로 나온건 꽤 되었지만 공식 릴리즈는 올해 7월인만큼 전반적인 소개 발표가 많았다. 어떻게 쓰고, 뭐가 다르고, 어떤 특징이 있고 등등

개인적으로 찍먹해본 후기는 일단 RStudio에 익숙해진 상황에서 꽤 다르지만, 나쁘지는 않다. 기본적인 소개를 다룬 아래 영상을 참고해도 좋음.

RStudio에서는 쉽게 할 수 있는데, positron에서는 시도 안해본 작업이 몇가지 있어서, 이 부분만 정리되고 나면 넘어갈 듯하다.

장점은 GitHub Copilot을 쓸 수 있다는 것. 대신 단점은 Package manage. 대부분 사용자는 R을 분석용으로 사용하기 때문에 이는 체감 되지 않을 것 같고 나처럼 R로 뭐 개발하는 사람들한테는 조금 걸릴 듯.

posit에서는 R 사용자 말고 Python 사용자도 품고 싶은 것 같은데, Python 쓰는 사람들은 VS Code 쓰지 않을까요?? ㅋㅋ

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• AI

작년에 이어 올해도 AI가 메인이다. 사실 모든 컨퍼런스가 동일한 트렌드긴 함. 특별히 posit conf에서는 ellmer와 chatlas를 비롯해 LLM을 쓸 수 있게 하는 기술 + 사례를 많이 다루었다.

• 비즈니스 / 파트너사의 기술

duckdb를 비롯해 arrow, posit connect, databricks, snowflake등 이해는 가지만 나에겐 거리가 있는 주제들

• quarto

왜인지는 모르겠는데 posit에서는 quarto에 힘을 굉장히 많이 준다. Jupyter를 제끼고 데이터 사이언스의 표준을 노리는 건가. 정도로 생각하고 있음. 내 입장에서는 좋긴 함.

그 외 데이터 사이언스 응용 사례, 신기술, 커뮤니티, 교육 운영 등.

자 이제 내가 큐레이션한 주제들 소개하겠음

주요 발표

총 14개이고, 작년과 같이 관심 없는 것들은 뺐다. 특별히 ⭐ 붙인 건 개추임.

• ⭐ 7: 10 Years of Data Science Tools…and What Happens Next

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positron 메인 개발자의 키노트. 왜 Posit이 Positron을 만드려고 하는가. 앞으로 뭘 하려고 하는가 등. SQL은 확정, Javascript & SAS 고려 중이라고 함

• 18: surveydown

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Quarto + Shiny + Postgres로 설문 받는 시스템. 그치만 구글 폼, tally, formbricks 아니면 네이버 폼을 대체할 정도인가? 라고 하면 그건 좀…

• ⭐ 31: Plotgardener Genomic Data Visualization Made Easy

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종종 볼 수 있는 데이터 시각화 기능 개발. 문제는 이걸 애플리케이션으로 만드려고 Python 백엔드, React 프론트엔드, 그리고 Electron을 사용했다는 대학원생의 패기에 감탄했다. 짧은 라이트닝 토크니까 보셈

• 26: Expanding Quarto’s Capabilities with Lua

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Quarto는 많은 커스텀이 가능하다. 다만 커스텀을 하려는 사람과 커스텀을 할 수 있는 사람이 다를 뿐. 아무튼 Quarto 를 커스텀 하는 방법 중 하나는 Extension인데 이건 나도 해보려다가 귀찮아서 내비 둔 상황. 이 영상은 Extension의 메인 로직 중 하나는 Lua 라는 기술을 다루는 영상.

AI가 코딩을 다 해주는 상황에서 Lua 라는 새 “언어”에 두려움을 가질 필요가 없는 만큼, 한번 봐두면 언젠간 쓰겠지..? 싶은 기술

• ⭐ 45: Talk data to me: How to present youR data to any audience

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내가 관심 있는 주제는 아니고 posit 이나 R 이런거에 관계 없이 일반적으로 통용될 수 있는 주제. 데이터를 주제로 청중에게 어떻게 발표해야 하는가. 를 설명하는 영상. 개인적으로 데이터 과학을 한다, 하겠다 라는 사람은 봐두면 도움될 영상이다.

• 34: Air — A blazingly fast R code formatter

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R 쓰는 사람들은, 아니지 RStudio 쓰는 사람들은 꼭 쓰게 되는 styler. 이름에서 볼 수 있듯 R 코드를 lint 해주는 패키지 / addin이다. 아무튼 대 황 스타일러임 꼭 쓰셈.

몇달 전부터 누가 자꾸 Air라는 패키지를 밀길래 뭐지 싶어서 써봤다가 Styler랑 충돌나서 내다 버렸다. 이 Air에 대한 이야기.

이 영상이 큰 의미를 갖는 이유는 기술적으로, 혹은 lint의 중요성 이런것도 있지만, 속도가 엄청 빠른데 (styler에 비해 100배 이상) 이 이유가 Rust로 개발했기 때문. posit conf에 Rust 기반 기술이 발표를 하는 시간이 오다니, 온 세상이 러슬람이다.

러스트 커뮤니티에 진짜 관심 있는데 어딨는지 꼭꼭 숨어서 못찾겠다. (이상 Tauri 애호가)

• 52: Precision Medicine for All: Using Tidymodels to Validate PRS in Brazil

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R 관련 컨퍼런스에 늘 있는 WWE, 작년이었으면 관심 없었을 메디컬 tidymodels (머신러닝) 응용 사례.

특별히 관심을 둔 이유는

1. 내가 이제 tidymodels를 가르쳐야 하니까…
2. 나는 여전히 ML은 R보다 Python으로 하는 것이 훨씬 효율적이라고 생각하는데 어찌되었던 이걸로 연구를 했고, 올해 초 논문으로까지 나갔다고 하니. 이유가 있지 않겠나 싶어서.

• ⭐⭐⭐ 32: It’s all fun and games til your analysis code is finished

보자마자 미친 새낀가 진짜…ㅋㅋㅋㅋ 라는 말이 나온 주제. 사용기를 먼저 보자.

RStudio의 콘솔에서 2048이라는 게임을 할 수 있는 player라는 패키지다. 웹이 들어가는 shiny conf에서는 당연히(?) 매해 하나 둘씩 나오는 게임 개발인데. R console에서 이걸 돌아가게 만드는 것은 진짜 상상도 못했다.

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• 62: Extending the horizons of R with Rust

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위의 Air 발표와 이어지는 맥락의 영상. extender를 사용해 R에서 Rust를 끌어다써서 성능을 올리는 주제.

차. 빼.

Rust가 R에 들어오는게 왜 큰 의미를 갖냐면 앞에서 Python이 R을 이긴 이유가 ML과 성능인데, 그걸 Rust로 해결해버리면 모든 문제가 없어지기 때문이다. 그럼 Python이 Rust 끌어 쓰면 어떻게 되나요? 성능이 똑같으면 Python이 사용성이 더 구리기 때문에 R이 이깁니다 ~~~~

• ⭐⭐ 56: maidr: Empowering Accessible, Multimodal Data Visualizations

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11:50 쯤 부터 보는 것을 추천.

matplotlib, seaborn 그렇다 Python을 대상으로 하는 라이브러리이지만,마찬가지로 대단한 의미가 있어 소개하는 영상.

차트를 넣으면 멀티모달로 변환해주는 프레임워크. 즉 차트를 소리나, 점자, 대화형 AI로 변환하여 시각 장애인도 데이터를 해석할 수 있도록 변경해준다. 참고로 서주영 교수님도 시각에 문제가 있다고 알고 있음. 나는 우리 AI 모델 성능이 어쩌고 저쩌고 하는 트렌디한 연구보다, 이런 접근성을 열어주는 연구가 더 가치 있다고 생각한다.

• 66: Can I trust that package?

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R 패키지의 신뢰도를 정량화 하려는 Litmus 방법에 대한 제안. 허접한 R 패키지와 금융,메디컬에서 굴려야 하는 빡센 R 패키지들이 있는데 이를 어떻게 좀 기준을 만들 수 있을까? 에 대한 답변. 개인적으로는 CRAN의 기준도 최소한으로는 구색을 갖춘다고 생각함.

• ⭐ 106: From Data to Dollars: Improving Medical Billing Accuracy Using NLP

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NLP / LLM 를 쓸 수 없는 환경에서 NLP/LLM 프레임 워크 없이 R로 NLP 구현해서 병원의 문제를 푼 사례. 모두가 AX 타령을 열심히 하는 요즘 시대에 기술 만큼이나 문제 정의가 (생각 보다 훨씬)더 중요하다는 큰 의미를 준다고 생각한다.

• 92: Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses

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Rstudio의 Addin을 사용해서 학생들이 R 학습할 때 최적화된 피드백을 제공하는 duke 대학의 사례. 코드를 한번 보면 좋겠지만 학교에 있는 내겐 꽤 흥미로운 주제

• ⭐ 113: ChalkTalk: Globalizing Data Science Education with AI-generated Videos

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제목과 내용이 조금 달랐다. R 패키지인줄 알았는데 걍 별개의 애플리케이션.

7:00 부터 보면 됨

그치만 AI로 교안 만들고 AI로 보이스 만들고, AI로 영상 만들고 AI로 강의 쌀먹이라는, 나는 상상만 했던 걸 이 사람은 만들었다.

저거 보니까 나도 만들어봐도 되지 않을까? 라는 생각이 든다.

내년의 목표!

정리

데이터 직군은, 역사가 짧다보니 시작부터 유독 하는 일도, 방법도 다른 혼돈의 직군이라고 생각했는데.

이제는 AI의 분탕으로 인해 데이터 직군 외에도 수많은 직업들이 혼돈이 되고 있다. 이렇게 기술이 저점을 올려버리는 상태에서는 고점을 노릴 수 있는 사람과 그렇지 못해 기술에 대체 되는 사람으로 양극화 될 것 같은데 나는 후자라는 것이 문제ㅜ

누누히 말하지만, 결국 상상력이 중요한 시대다.

릴리

작년에는 1. 제목에서 필터 2. 영상 보고 필터 3. 영상 큐레이션의 단계를 거쳤다. 올해는 리뷰를 반나절만에 끝낼 수 있었는데 그 배경을 소개.

원문은 lilys.ai 인데 나는 그냥 릴리라고 부름. 아무튼 유튜브랑 pdf AI로 요약해주는 서비스.

사용 방법은 계정 만들고, 유튜브 링크 복붙하면 끝. 무료 요금제는 시간이 조금 더 걸릴 뿐 한도 없이 되긴 함. 이거 사용법도 한번 다뤄보면 좋을 것 같긴 하다.

아무튼 이걸로 제목 필터 이후 영상 링크 싹 돌려서 요약 먼저 보고 그 다음 선별해서 영상 봤음.

아래는 위 페이지 링크.

[embed]posit::conf 2025 Curation lilys.ai

AI로 쌀먹 굿이구요.