이야기를 나눠요

이번 실기일까지 강의를 듣고 싶어요.

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

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실습 코드들 개인 깃허브에 업로드 가능한가요??

[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지

안녕하세요!! 공부한 기록을 남기고싶은데, Github에 강의중에 실행한 코드들이나 압축파일에 있는 코드파일들 올려도 되나요..?

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강의 내용 블로그 업로드

Python을 활용한 AWS FinOps 어플리케이션 제작

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백엔드 개발자로 1년간 취준했던 신입입니다. IT 쪽 개발 전망에 대해 몇가지 궁금한 점이 있습니다.

현재 개발 외 직군으로 입사해서 개발자로 이직을 준비하려고 합니다. stack : java spring 인프라 경험 : aws ec2, mysql 학습내용 인프런 김영한 spring 완전정복코스(https://tinyurl.com/23s6uonc)에서 스프링 입문, 스프링 핵심 원리, HTTP, MVC1, MVC2 김영한의 스프링 부트와 JPA 실무 완전 정복 로드맵(https://tinyurl.com/2dzrelgr)에서 ORM, JPA 활용1, JPA활용2 포트폴리오 1(팀 / 앱개발 프로젝트) - https://github.com/heoeuntaek/capstone-spring 포트폴리오 2(개인/ 웹게시판 프로젝트) - https://github.com/heoeuntaek/project-post 이 정도까지 준비를 했습니다. 서울, 부천 등 인천과 가까운 100개 넘는 자바스택의 백엔드, SI 회사에 지원 - 5개만 서합, 1개 코테, 4개 면접 모두 탈락 2022~2023년 동안 개발자 붐이 일어나 현직 개발자, 개발자 취준생이 많고 AI가 발전함에 따라 어느 정도의 개발을 대체하기에 기업이 신입에게 요구하는 역량이 더 커져 신입 개발자의 문턱이 커진 것 같은데요, 1. IT 업계 전반적으로 전망이 궁금합니다. 2. 구체적으로 백엔드 개발 쪽의 전망이 궁금합니다. 3. 개발자 준비를 계속해서 한다면 신입으로서 Spring, 인프라, 알고리즘 등 분야마다 어느정도의 역량은 갖춰야 한다고 생각하시나요? 4. 케바케겠지만 개발자가 수명이 짧다고 들었는데 어떻게 생각하시나요?

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[내일배움캠프] 취업 전략도 얻고❗ 주니어 개발자 취업 분석 리포트도 받고❗

"백엔드 개발자가 되고 싶은데..!" 백엔드 개발자 취업을 위해 독학과 부트캠프 중에 고민이신가요? 내 인생을 바꾸는 취업, 확실한 취업 전략 으로 대비하셔야죠! 🔥 취업에 대한 궁금증과 고민, 실시간으로 물어보며 나에게 맞는 취업 전략을 세워보세요! 🔥 📢 설명회 정보 : [ 확실한 백엔드 개발자 취업 설명회 ] 1부 - 현실적인 개발자 취업 이야기 2부 - 사전 질문 답변 및 실시간 Q&A ✅ 일시 : 2024.03.11(월) ‼ 바로 오늘 오후 07:00 ~ 08:00 ‼ ✅ 장소 : Zoom (온라인 실시간 화상) ✅ 신청 방법 : https://bit.ly/4cnlSir (30초면 ok 👌🏻 ) 링크 클릭 → 필수 정보 입력 → 궁금했던 점 모두 적어요! → 제출! 🔥 🎁 참여 혜택 (선착순 50명) 1) 주니어 개발자 취업 분석 리포트 2) 내일배움캠프 백엔드 코스 가산점 💬 문의 창구 - 채팅상담: https://spartacodingclub.channel.io/support-bots/41731 - 메일: contact@teamsparta.co 👉🏻 실시간 QnA를 통해 궁금증 해소하러 가기 👈🏻

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공부법 고민입니다

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

안녕하세요 교수님. 강의 정말 잘 듣고있습니다. 현재 파머완 강의 8장 중간까지 들은 학생입니다. 저는 원래 교수님의 컴퓨터비전 로드맵을 따라갈 생각이었으나, 아직 머신러닝에 대한 기초가 부족하다고 느껴서(어느정도는 알았지만 개념적으로 부족했습니다) 이 강의와 책을 본 후 로드맵을 본격적으로 따라가려고 했습니다. 처음 강의인 CNN 강의에서 선수지식이 '기본적인 머신러닝에 대한 개념 이해' 정도로 작성되어있는데 꼭 나머지 8,9장까지 마무리하고 넘어가야할까요? 아 그리고 로드맵 강의를 수강하면서 앱(?)같은 것도 만들어볼 기회가 있을까요? 감사합니다!

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공부방향을 모르겠어요

김영한의 실전 자바 - 기본편

기본편 강의 수강 후 중급편, 고급편이 나오기 전까지는 어떤 식으로 공부를 해야할 지도 잘 모르겠고, 어떤 강의를 들어야할지 고민 입니다. 기본편 수강 후에 혼자서 작은 프로젝트를 해보아야 할까요? 아니면 차후 강의에서 강사님과 함께 하는 작은 프로젝트 느낌의 수업도 있을까요? 또 만약 혼자 프로젝트를 진행한다면 기본편 수강만으로도 가능할까요? 또 코딩테스트 문제들은 어떤식으로 공부를 해야할지 모르겠습니다.

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티스토리 작성 가능 여부 질문

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

안녕하세요! 교수님 강의를 듣고 있는 수강생입니다 ! 강의를 복습할 때 개인 블로그에 수업 내용을 정리하면서 게시를 하고 싶은데요 ! 강의 내용에 포함되어있는 이미지를 사용해서 간단하게 요약해서 게시를 하고 싶은데 저작권법에 걸리는 지 여쭤보고 싶어서 글을 작성합니다 ! 개인 블로그에 강의 자료(이미지 등)을 사용해서 복습 용도로 게시를 해도 될까요 ??

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안녕하세요 비전공자 출신, 백엔드 vs 게임 프로그래머 고민중입니다.

저는 비전공자 출신입니다. 인서울이긴 하지만, 비전공자라 의미없을 거 같구요. 백엔드 vs 게임 프로그래머 중에 고민하고있습니다. 웹 관련해서는 node.js 기반으로 프로젝트를 3번정도 해본 경험이 있지만, 요새 트렌드가 java, spring이라 웹 백엔드 쪽으로 간다면, java, spring을 공부할 생각입니다. 반면, 게임 프로그래밍은 유니티를 기반으로 소규모 게임 1번 만들어본게 전부입니다. 이런 상황에서 질문드립니다. 제가 가장 발목을 잡는다 느낀 것은 CS 지식입니다. 이것으로부터 덜 자유로운 것이 백엔드 개발자일지 게임 프로그래머 일지 고민입니다. 어느 방향이 더 맞을까요? 알고리즘 자료구조 지식은 백준 골드 3 정도 입니다. 잘 부탁드리겠습니다.

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인턴 선택에 고민이 됩니다.

현재 4학년 재학 중이고, JAVA와 Spring 기반 프로젝트를 한 개 진행 중입니다. 백엔드 쪽으로 취업을 생각 중인데, 이번 방학 중에 컴퓨터비전 쪽으로 모듈 개발 관련 인턴을 진행할 기회가 생겼습니다. 과거에도 인공지능 쪽으로 인턴을 했었는데, 제가 인턴을 진행하는 게 도움이 될 지 모르겠네요. 커리어 상으로는 인공지능을 하다가 백엔드로 틀어버린 게 된 거 같아 마구잡이로 커리어 쌓는 것처럼 보일 것 같아 고민입니다. 물론 개발 경험이 도움이 되기는 하겠지만 말이지요. 선배님들의 조언이 듣고 싶습니다.

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빠르게 코딩하기 위한 단축기 문의 (팁)

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서로 차원이 다른 ndarray의 accuracy_score 함수 응용

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

분류(Classification) 성능 평가지표 개요와 정확도(Accuracy) 소개 에서 MNIST를 모두 0으로 예측하는 코드에서 fakepred와 y_test를 비교하는데요 이때 type은 같은데 하나는 1차원 배열이고 또 다른 하나는 column을 1로 가진 2차원 배열인데 이렇게 shape이 달라도 accuracy_score를 통해 비교할 수 있나요?

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백엔드 경력 이직

이제 1년 2개월 차 웹개발자 입니다. 파이썬 기반인 fastapi 프레임워크로 백엔드 개발을 하고 있고, Next.js로 프론트개발도 하고 있습니다. 아직 시리즈 A도 안된 기술에 대한 딥한 개발을 하기 보단 비즈니스적으로 어떤 임팩트를 낼 수 있을까에 대한 고민을 좀 더 하다보니 사실 경력이라고 하기엔 이도저도 아닌 실력이 되는 것 같아 조금 겁이 나는 상황입니다. 이 상황에서 크게 두 가지 고민이 있는데, 첫 번째는 기술스택입니다. 파이썬 특히, fastapi 프레임워크는 제가 다음에 이직하고 싶어하는 회사의 스택과는 거리가 멉니다... 경력을 쌓는 동안 별도로 자바나 스프링같은 인기있는 언어나 프레임워크를 다룰 수 있게끔 공부를 해야하는지, 아님 그보다 더 기본이 되는 공부를 하는 게 맞는 건지 갈피를 못잡겠습니다. 후자의 선택이 더 맞다면, 어떤 공부를 더 중점적으로 해야하고 참고 할만한 도서같은 게 있다면 추천부탁 드립니다 두 번째는 내 경력이 물경력이 될 거 같다. 라는 점입니다. SI는 아니지만, 아직 기능을 개발하는 데에만 목표를 두는 게 회사의 방향이다보니 일단 일정에 맞추어 빨리 만들어내는 게 저희 회사룰입니다.. 경력이 찰 수록 제가 공부하거나 사이드프로젝트를 해본 거보단 업무를 하면서 경험한 것들에 대해 할 말이 많아야 하는데, 제가 일을 하면서 어떤 스탠스로 업무를 해야하고, 어떤식으로 업무를 해야할 지 고민입니다.

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빅분기6회

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

오늘 빅분기 실기 6회 저만어려웠나요..?

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오겜 Discord 차단 된것 같은데 ,, ㅠㅠ

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구름환경 문의

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

함수에 대해 정의내릴 때 예를 들어 코랩 에서는 scaler = minmax_scale() 이렇게 정의를 내리고 scaler(data) 하는데 #코랩은 정의내릴 때 괄호를 빼면 동작안함 구름에서 테스트해보니까 scaler = minmax_scale()하고 scaler(data)하면 에러가 발생하고 괄호없이 scaler = minmax_scale 만해야 에러가 발생하지 않더라구요. 이게 구름 환경만의 특성이라서 그렇다고 보면 될까요?

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안녕하세요 강사님! 수학때문에 고민이 있어 이렇게 질문드립니다.

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

안녕하세요 선생님. 우선 좋은 강의를 해주셔서 감사드립니다. 다름이 아니라 현재 섹션1,2 를 수강한 상태입니다. 섹션 1, 2를 수강하는데 수식이 굉장히 많이 등장하더라구요. 제가 수포자였어서 현재로썬 이해하는데 있어서 어려움이 많은 상태입니다.(지금은 열심히 공부하고 있습니다! 아무래도 딥러닝을 공부하는데 수학이 필수인거같아서) 그래서 작동 원리만 이해하고 우선은 넘어가는 방식으로 공부하려고 하는데 이렇게 해도 괜찮을까요?? 예를들면 경사하강법은 손실함수의 기울기가 적어지는 방향으로 학습하는 것이구나, 오차역전파는 미분을 거꾸로 하면서 가중치를 업데이트하는 것이구나, 손실함수는 이런게 있구나, 옵티마이저는 이런게 있구나 이렇게 작동하는구나 이런식으로요. 물론 언젠가는 반드시 다 이해해야겠지만 딥러닝입문자로써는 이렇게 이해만 하고 넘어가도 될까요??

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파이썬 1 노트북에 항목에 액세스할 수 없음이라는 창이 나와요

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노트북 링크 복사 붙여넣기 후 열면, 해당 팝업이 뜹니다

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train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 에러 발생시.

[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]

train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 현재 위의 코드 수행시 에러가 발생하는데요. ValueError: could not convert string to float: 'Braund, Mr. Owen Harris' train 데이터프레임에서 문자열 데이터가 포함되어 있기 때문에 해당 에러가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 상관 관계 행렬을 계산하기 전에 문자열 열을 제거해야합니다. 저의 경우 다음처럼 새로운 객체를 만들어 진행하였습니다. object_cols = train.select_dtypes(include=['object']).columns #열의 데이터 타입이 문자인녀석 추출 new_train = train.drop(columns=object_cols) # 열의 데이터가 문자열인 것들 제거 후 새로운 객체에 생성 new_train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 이러면 잘 나옵니다.

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로컬 머신에서 iplot 으로 렌더링 안되시는 분들은

[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]

import plotly.io as pio pio.renderers.default='iframe' 다음 코드를 추가해주시면, iframe 을 통해 렌더링 됩니다. 저의 경우 다음 에러로 렌더링이 안됐습니다. ( F12 / Option+Command + i -> console 에서 확인 가능 .)

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