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머신러닝으로 접근하는 문제들Forecast시간의 흐름에 따라 기록된 데이터를 이용하여 변수들 간의 인과관계를 분석하여 미래를 예측하는 영역주 활동 영역은 날씨, 주식, 상품 판매량 예측 등숫자가 존재하는 모든 영역에서 연구되고 구현되는 분야대표적인 알고리즘: AR(I)MA, DeepAR 시간의 흐름에 따라 변하는 다양한 변수를 활용한 시계열 예측이 지속적으로 발전하고 있는 추세타겟 변수와 상관관계가 높은 변수를 활용시계열 예측에도 Regression, Classification의 응용이 사용됨 RecommendationNetflix Prize를 통해 추천 연구 분야가 널리 알려짐가장 간단한 나랑 비슷한 취향의 사람을 찾아주는 방법 Collaborative Filtering가장 비슷한 컨텐츠를 찾아주는 방..

자료의 형태수치형 자료 (Numerical data) = 양적 자료 (Quantitative data)수치로 측정이 가능한 자료ex) 키, 몸무게, 시험 점수, 나이 등→ 선형 회귀 분석 등 사용 범주형 자료 (Categorical data) = 질적 자료 (Qualitative data)수치로 측정이 불가능한 자료ex) 성별, 지역, 혈액형 등→ 로지스틱 회귀 분석 등 사용수치형 자료연속형 자료 (Continuous data)연속적인 관측값을 가짐ex) 원주율, 시간 등 이산형 자료 (Discrete data)셀 수 있는 관측값을 가짐ex) 동영상 조회 수범주형 자료와 수치 자료의 구분 != 자료의 숫자 표현 가능 여부범주형 자료가 숫자로 표현되는 경우: 남녀 성별 구분 시 남자를 1, 여자를 0으로 ..

기업에서 데이터 분석이 중요한 이유실제 AI 프로젝트의 성공 여부는 데이터 정리에서 80%가 결정됨나머지 20%는 Google의 BERT, OpenAI의 GPT 등 선진적 모델이 담당함by Andrew Ng따라서 현업에서 프로젝트를 성공시키기 위해서는 데이터 준비 철저 필요→ 실패한 프로젝트들을 자산화할 필요가 있음(데이터 공개 / 세미나 등으로 알려줘야 함. 그래야 같은 실패할 확률이 줄어듦)기업의 데이터 분석 성공 사례문제 인식 단계 → PoC (Proof of Concept) & 구현 → 검증 → 배포 문제 인식 단계-현업에서 Image Deep Learning 구현 요청요구 조건은 RUle base Model → Deep Learning Model 전환이 주 목적전체적인 정확도도 중요하지만, 미탐..

제 8회 빅데이터분석기사 실기에 최종 합격하게 되어 빅데이터분석기사 자격증 취득에 성공하게 되었다 그동안 바쁘다는 핑계로 공부도 소홀히 하였고 시험을 접수하고 보지 않았던 적도 많아 필기를 취득한 후 2년이 지나서야 합격할 수 있었다 사실 이번에 합격한 것도 운이 많이 따랐다고 할 수 있다 우선, 필기 만료 직전 마지막 실기 시험이라는 점과 회사가 너무 별로라 기사 자격증 취득하고 이직해야겠다는 마음 그리고 시험을 어떻게든 풀어야겠다는 생각 이 모든 것들이 어울러져 60점 커트라인 중에 60점으로 가까스로 합격할 수 있었다 Thanks God! 공부기간 약 1달 그러나 수술 및 입원 등의 이유로 실제 공부 기간은 1~2주 정도 소요됐다 공부방법 실기는 책을 살 필요가 전혀 없다 1. 데이터 마님 사이트 ..

허무한 나날들의 연속이다취업을 했고, 이제 1년차가 되어가고 있다 그러나회사에서 배운 것은 하나도 없다 난 분명 디지털로 입사했는데 막상 배치받은 것은 영업점이다(그렇다고 영업점에서 뭘 배운 것도 아니다방치의 나날들...) 적성에 안맞아도 너무나도 안맞는다 6월 인사발령때는 디지털로 갈 수 있겠지라고 생각했지만,나의 크나큰 오산이었다 나는 여전히 영업점에 있고후배로 들어온 분들은 디지털로 발령이 났다 인사에 있어 부당하다 느껴 항의도 했지만소용없었다 이직을 하고 싶어 요새 열심히 공부하고 있지만허무함과 막막함이 느껴지는 것은 사실이다 내가 하고 싶은 일을 하기 위해서는 사실 석사 학위가 필요하다회사를 다니면서 대학원을 다니는 것이 나의 원래 목표였으나,이직이 너무나도 급하게 되어 계획이 몽땅 다 망가졌다..

관점에 영향1. 분석하는 사람의 경험유사한 경험 多 좋은 관점 설계 확률 상승2. 문제에 대한 강력한 이해정확한 문제 상황 이해 -> 뚜렷해지는 목적 -> 좋은 관점 설계3. 데이터 자체반복해서 데이터 분석 -> 새로운 패턴 발견 -> 또 다른 관점 설계 데이터 과학자는 숫자가 아닌 관점을 다루는 사람이어야 한다 고객의 고통을 직접 듣고 있기 때문에 초 개인화된 금융상품을 만들기 위해서는 어떤 관점을 가지고 있는지가 중요직관 (경험) + 손님 문제 이해 + 데이터 분석 같은 데이터를 보고 다르게 답하는 이유는 '관점'이 다르기 때문 제목달기어떤 데이터로 / 어떤 분석 컨셉으로 / 어떤 결과를 도출항 / 어떤 가치를 추구할 것  데이터 기획'좋은 관점과 설계' = 'key chart 그리기' + 제목 달기..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/64064# 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr from itertools import permutationsdef solution(user_id, banned_id): def check(user, ban): if len(user) == len(ban): for i, j in zip(user, ban): if j == '*': ..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12971?language=python3 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.krdef solution(sticker): if len(sticker)  다이나믹 프로그래밍을 사용하면 되는 문제였다피보나치 수열을 기억하자!

오랜만에 철학 관련 책을 읽고 싶어 페르난두 페소아의 불안의 서를 읽었다굉장히 시니컬하고 인생이 무의미하고 덧없다 라는 인식을 가진 페르난두 페소아의 내면의 마음을 읽을 수 있었다공감되는 부분들이 많았지만, 작가가 조금이라도 긍정적으로 인생을 즐겼으면 하는 마음이 드는 것은 어쩔 수 없었다 페르난두 페소아가 진짜 작가의 또 다른 인격 느낌으로 창조해 낸 인물이라는 것은 알고 있지만,실제 작가 역시 자살로 생을 마감했다는 것은 마음 한 편을 쓸쓸하게 만든다  ● 어떤 사람은 커다란 꿈을 품고 살아가, 그 꿈을 잃어버린다. 어떤 사람은 꿈 없이 살다가, 역시 그 꿈을 잃어버린다.● 나는 잠보다 더 뛰어난 삶의 쾌락을 알지 못한다. 생명과 영혼의 완전한 소등 상태, 다른 모든 존재와 인간의 완벽한 배제, 기억..

기간이동수단지역 비고3일 프랑스 니스영국인의 산책로 마세나 광장 니스 해변 마티스 미술관 생 폴드방스샤갈미술관니스 → 모나코 기차 30분 or 우버모나코F1 경기장 구경당일치기 가능3일니스 → 몽블랑 버스 8~9시간 프랑스 샤모니 몽블랑몽탕베르 산악열차 메리 드 글라스빙하 구경르 파 당르비드 샤모니 도심 투어 익스트림 스포츠 체험클라이밍 패러글라이딩 산악자전거스파전세계 유명 스파 지역3일몽블랑 → 파리 기차 6시간프랑스 파리샹젤리제 거리쇼핑루브르 박물관 에펠탑, 개선문 노트르담 대성당 몽마르트 언덕 오르세 미술관 베르사유 궁전 오페라 가르니에 틜르리 정원