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취준로그 ver0.4 상처같은 말을 내뱉고 예쁜말을 찾아 헤매고선 한숨 같은 것을 깊게 내뱉는 것 쓰러질듯이 침대에 누워 가만히 눈을 감고서 다 괜찮다고 되뇌이다가 그렇게 잠에 드는 것 그렇게 꿈을 꾸는 것 그렇게 살아가는 것: https://youtu.be/1Qtr8TznwNI 1-1. 코세라 (미시간대학교 강의): https://www.coursera.org/learn/understanding-visualization-data Understanding and Visualizing Data with Python 미시건 대학교에서 제공합니다. In this course, learners will be introduced to the field of statistics, including where data come from,..
23.2 ~ 23.7 목표 +근황 생각만 하다 보면 놓치는 부분이 적지 않을 것 같아서. 이렇게 글로 정리합니다. SQL/BI Tool 공부하기(패스트캠퍼스 데이터분석 부트캠프 수강) +추가 강의 찾아보기, 시각화/쿼리 연습 영어 공부하기...(토익 스피킹+비즈니스 회화 공부) 수시로 채용공고 확인하기(잡코리아, 잡플래닛, 등) 뉴스레터 밀리지 않기(데이터리안, 14F, 캐릿, 고구마팜, 일분톡, 어거스트, 요즘IT, TMI.FM, N콘텐츠, 트렌드 어 워드) 네이버 부스트코스의 "Statistics110" / 인프런 "그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법" (혹은 "실무자를 위한 AB테스트 완벽가이드" )완강, 정리 포트폴리오 정리하기(DA / PM 및 마케팅 구분) '콘텐츠산업 전반을 이해하는 데이터분석가..
취준로그 ver0.3 "절망적인 미래를 그냥 기다리자는 건, 인간으로 태어났는데 너무 아까운 얘기에요. 인간은 더 많은 걸 할 수 있는 존재니까, 진짜 절망적인 날이 닥쳐도 이것저것 해보다가 멸망을 맞이하는 게 더 의미있지 않을까. 할 수 있는 걸 다 해본 뒤에 망해버리자, 그런 마음도 있는 거에요." - https://maily.so/draft.briefing/posts/028bae0b 📡인터뷰 | 요조와 '밀도'에 대한 얘기를 나눴다 "사실 인터뷰는 핑계고 제가 그냥 좀 만나고 싶었어요." maily.so 1. 코세라 (미시간대학교 강의): https://www.coursera.org/learn/understanding-visualization-data Understanding and Visualizing Data wit..
취준로그 ver0.2 추후에 분리해서 올리던가 할 텐데, 일단은 ... 이 폼으로 작성해보도록 할게요. 1-1. https://disquiet.io/@shawnice/makerlog/1886 : (프로덕트 메이커의)데이터 제대로 보기 팁 🐋 프로덕트 메이커가 데이터 제대로 보는 방법 | Disquiet* 데이터 분석가 Harry(@김한빈)의 도움으로 이 글을 작성합니다유저가 우리 프로덕트를 사용하며 발생하는 데이터는 메이커에게 가장 소중한 자원이다. 특히 PMF를 찾는 여정에 있는 팀은 더더욱이 disquiet.io - 데이터의 인사이트는 의미가 있어야 한다. 다른 말로, 데이터와 인사이트는 1)신뢰할 수 있고 2)목적과 목표에 맞고 3)회사의 비전과 맞닿아 있어야 한다. - 데이터에서 찾은 인사이트는 실제 "사용할 수 있는..
취준로그 ver0.1 안녕하세요, 얼마만에 뵙는지 모르겠네요. 막학기 기념(?) 나름의 재정비시간을 즐기고 있습니다. 그래도 언제까지나 쉴 수는 없는 노릇이겠죠. 이제 본격적인 "취준생"이 된 만큼, 포맷을 조금 바꾸고 천천히 걸어나가고자 합니다. (원래 1월 2째주에 업로드했어야 했는데.. 마무리 하지 못했던 관계로 이제야 올립니다...ㅠㅠ) 1. https://boxnwhis.kr/2015/01/29/a_b_testing.html : A/B 테스팅이란 A/B 테스팅이란 A/B 테스팅 개념 및 예시를 소개한다 boxnwhis.kr A/B테스팅: 무작위 비교연구Randomized-Controlled Trial 방법을 인터넷 마케팅에 적용한 것. 무작위로 나눈 두 집단에 대해 A방법 / B방법(하나는 기존 방법, 다른 하나는 ..
파이썬 스터디 ver3. 17주차 반갑습니다.. 이번 주에도 프로젝트 내용 공유에서 끝날 예정입니다. 저번 주에 이어서, 제가 보려던 거, 가공하려던 목표가 뭐였냐면 "그래서 얻을 수 있는(+중복/유효하지 않은 값들을 제외한) 전체 데이터의 종류는 몇 개일까?" 입니다. 유효하다거나 유효하지 않에는 저의 주관적인 판단이 적지 않게 담겨있습니다만, 이렇게라도 하지 않으면 컬럼 수가 어마어마하게 많아지고.. 가공할 것들은 그만큼 많아진다구요.. ㅠ-ㅠ ('효과적인 배리어&힐 사용'과 '전체 힐 사용', '전체 팀 힐', '치유된 유닛 수' 같은 값들은 유사점을 가질 수밖에 없잖아요...) 트리 탐색 등의 방법을 거쳐 값들을 먼저 본 후 -> 1게임의 여러 요소들을 가져온 결과 이런 결과들을 얻었습니다. 총 82개 컬럼인데, CS관련 지표 두..
파이썬 스터디 ver3. 16주차 구름 X ict 전주 이노베이션 스퀘어의 강의에서는 백엔드(django)를 다루고 있습니다. 이걸 들어야 할지(?) 아직 감이 잘 오지 않아... 그냥 빅데이터 분석기사 실기 준비 하려고 합니다. 파이널 프로젝트도 진행 중이구요. 오랜만입니다.. ^-^ 빅데이터 분석기사 실기 준비: 필답형 공분산: Covariance. 두 변수 간 상관관계를 나타내는 지표. 상관관계 경향성은 알 수 있으나 선형성 강도는 알지 못함 (양의 값이면 양의 상관관계, 음의 값이면 음의 상관관계. 두 변수가 독립인 경우 공분산은 0) 분산분석: ANOVA. 다수 집단 데이터에서 집단 간의 분산과 집단 내의 분산을 F분포로 계산해 가설검증 하는 것. 일원one-way, 이원two-way, 다변량multiple으로 나뉨. 왜도가 양..
파이썬 스터디 ver3. 15주차 2022.09.19~2022.09.23 구름 X 전주 ict이노베이션 스퀘어의 온라인 코딩교육 내용을 정리하였습니다. 사실 저 기간에는 강의가 없었지만(3차 세미프로젝트 진행), 저번에 정리하지 못한 '실습하며 새로 알게 된 부분'과 인공지능/딥러닝 관련 개념을 정리할 예정입니다. 9월 26일 이후의 교육은 백엔드 프로그래밍으로 진행되었었는데, 그 내용을 블로그에서 다루게 될 지는 아직 잘 모르겠습니다. TF Lite: (tensorflow keras모델을)tf.lite.TFLiterConverter.from_keras_model의 인자로 준 뒤 convert함수를 사용하면 기존 모델보다 훨씬 더 작은 크기를 가진 TFLite모델이 됨 - 모델 양자화도 가능: Optimize 디폴트값이 Quantizat..

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