배우고 느낀 것들

ㅊㅎ형 hci 대학원 갈거면 사회과학 보다는 공학쪽, 분야 말고 연구자로서 어떤지도 고민 : 인문 교수님들께도 대학원생으로서의 마인드셋 여쭤봄 다양한 경험 : 웹, 앱 ; 플러터 결국 이거저것 다 대학원 입학 시 경험: 학원 + 아이디어톤 기획 경험 : 기술보다는, 주제 위주로 고를 것 -> 뽑는 입장에서 기술은 그냥 가르치면 그만이지만, 관심 분야는 쉽게 채우기 힘듬. + 그 연구실의 논문 읽고 가기 시간관리 : 중요 -> 하기나름 - 입학 후 초반 수험생활 하듯 바짝 몇 달만 적응하며 살면 얼마든 극복 가능 졸업 전에 인턴 경험.. 은 아니더라도, 관심 있는 분야 찾기, 대학원 진학 여부는 꼭 정하자

교육을 마치고, 지원받던 코랩 플러스+ 를 해지하는 걸 까먹어 자동 결제일이 지나버렸다. 교육 하며 했던 프로젝트를 먼저 기록하고 싶었는데, 너무 막막해 우선 이거라도 남겨둔다. 원래대로의 절차라면, 환경설정 > 구독& 서비스 > 구글 코랩을 선택하면 관리 옆에 구독 취소 창이 뜬다고 한다. 다만 나의 경우, 해당 창이 없었는데, 아마 결제일이 이미 지나 없어진 것으로 추정된다. 따라서 직접 문의할 수 있는 서비스 센터를 한참 찾았지만, 코랩과 관련된 전화, 메일 모두 연락처를 찾을 수 없었다. 코랩 C/S 문의센터를 도무지 찾지 못 해, 무작정 구글 스토어 고객센터에 문의전화를 드렸는데, 알고보니 구글 관련 물품을 파는 쇼핑몰이였다.. 그래도, 너무 감사하게도 친절하게 내부에 확인해보시고, 문의할 수 ..

기업 소개: edu : 교육 플랫폼, devth :역량 평가 환경 제공 goormide : 클라우드 상에서 개발 환경 제공 취준시 필요: 9-6 교육만으로는 경쟁력x job description 에서 요구하는 사항들, 네트워킹 오프라인 코딩테스트시, 면접관과 커뮤니케이션 많이 해라 ex) 문제에 주어진 입출력을 구체적으로 묻거나, 모르겠으니 힌트 요청 등 쿠버네티스 이전과 이후 이전 : 프로젝트 시작 -> 트래픽 예상 -> 서버 구매 -> 젠킨스에 연결, 배포 여전히 대기업의 일부에서는 이런 방식 이용, 백엔드 주요 업무 = 서비스의 트래픽 예측 이후 : Devops : 클러스터 관리자 "개발자가 클라이언트가 됨" - 노드 관리 -쿠버네티스, 버전 관리 -CNI, CSI, CRI, Provisioner ..

예측과 추론의 차이점? 예측은 미래를 추정하는 것..? 이스케이프 코드 \n : 다음 줄 \t : 탭 출력법 3가지 fruit = "사과" count = 4 1) print formatting print("%s는 %d개있다." % (fruit, count)) 2) str. format print("{}는 {}개 있다." .format(fruit, count)) 3) f-string : 그자리에 변수 명시되고, 짧음 print(f"{fruit}는 {count}개 있다.") 함수 : strip : s = "h i" : 공백 제거 s.strip() -> hi join : 문자열 삽입 "-".join("abcd") -> a-b-c-d split : replace: s = "life is short" s.repl..

I. 직무 소개 Research Engineer 특정 학위를 요구하지는 X, 그래도 이론 혹은 특정 분야에 대한 지식 요구 전산학(제품에 적용시키기 위한 경량화),GPU, Cuda, 병렬 처리 등에 대한 요구 O 빅테크(FAANG,네,카) Tech Savvy한 스타트업 등에서 수요로 하는 직군임 Machine Learning Engineer 기술을 이해하고, 제품에 피쳐로(?) 녹이는 역할 최신 기술 동향을 파악, 서비스 관련 개발을 잘해야함 (서버, API 등) -> 이걸 다 충족하는 게 가능하냐? : Communication, Mathmatics, Programming, Buisness 네 가지 중 세 가지 정도만,,, 업무 : 자연어 처리,추천 시스템 모델링 모델 관련 지표 설정, 학습된 모델 서비..

데이터 사이언티스트를 위해 요구되는 역량 파이썬 혹은 R, SQL 관련 전공 2년 정도의 현업 경험 (회사, 석박사) 머신러닝, 딥러닝 프레임워크 기반 모델링 경험 대용량 데이터 프레임워크 (Hadoop Ecosystem, Spark) 사용 경험 예측 모델링 기반 프로젝트 경험 클라우드 서비스(AWS, GCP)같은 리눅스 기반 경험 데이터에 대한 이해도, 분석 역량 실제 분석 경험 컴공 7과목 : 알고리즘, 자료구조, 운영체제 , 네트워크 ,컴퓨터구조 , 오토마타or 프로그래밍언어 Computing Resource : 데이터 처리를 위해 필요한 리소스 (능력) CPU : 연산 능력 -> 벤치마크 테스트, 코어 수 메인 메모리 : 데이터를 임시 저장할 수 있는 공간의 크기 스토리지 : 데이터를 저장할 수 ..

스택을 코딩으로 구현 push def할 경우, append 의 의미 ** self, append 이해가 안감 큐 : 뒤에서는 삽입만, 앞에서는 삭제만 FIFO enqueue, dequeue enqueue는 push와 동일한데, dequeue는 pop과 대상이 다름-> pop(0)인 셈 작업 큐 : 버퍼 큐, 스케쥴링 큐 등 : 언어로 구현하는 과정 이해 안 가서 지금 듣기는 의미 없는 것 같음..ㅠㅠ