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[비전공자 부트캠프] 제로베이스 데이터 취업 스쿨 수강 후기 (feat. 영상 PD 출신)제로베이스 부트캠프 추천? 비추? (a.k.a 데이터 취업 스쿨 수강 후기) 📌 내가 왜, 데이터를 공부하게 되었을까? 안녕하세요 🙂 이전에 다른 직업을 가졌다가 현재는 데이터 분석가 직무를 준비하고 있는 이현준 입니다. 무한도전, 1박2일 키즈였던 저는 예대를 졸업하고 영상 제작 업무를 해왔던 PD 였습니다. 영상 콘텐츠를 만드는 4년이 저에겐 귀중한 시간이었지만, 시간이 지나가면서 영상을 찍어내는 공장장 같은 느낌을 많이 받으면서 처음에는 같은 영상 분야이면서 3D 모션 그래픽 디자이너를 결심하고 마지막 직장을 퇴사했습니다. 퇴사 후 모션 그래픽 학원과 현업 디자이너분께 상담을 받으면서 준비하다 우연히 파이썬 무료강의 영상을 접하게 되었습니다. 애초에 이전 업무를 진행하며 IT 스타트업과 인터뷰 촬영을 많이 진행했었고, 인터뷰 촬영 외에도 현직자 분들과 이야기할 기회를 많이 ..
24년 한 달 지난 회고. 🌑 지난 10월 이후 포스팅이 없었다. 블로그를 유기한 것이냐..? 그건 아니다. 단지 내 욕심 때문에 벌려놓은일을 수습하고 프로젝트로 하루하루 시간이 어떻게 가는지 몰랐다. 바쁜 시간 속에서 본인이 공부한 것을 올리고 포스팅을 지속적으로 하는 다른 사람들이 경외스럽게 느껴졌다. 마음 한 켠엔 하나라도 올려야지 올려야지 하지만 실천하기까지 너무 오랜 시간이 걸렸다. 하지만, 그래도 열심히 달려왔고 후회는 하지 않는다. 작심삼일 또는 작심일일이라고 해도 이것을 반복하면 그것도 그것대로 내 기록이 쌓이는 것이 아닐까? 생각해본다. 👍 1월 중순에 데이터 분석 프로젝트가 다 끝났다! 총 3개의 프로젝트를 진행했는데 1개는 만족스러웠고 1개는 아쉬웠고 1개는 쏘쏘했다. 그래도 같이 팀 프로젝트를 진행 하면서 얻..
스터디 노트 (Understanding DL) 📌 유형에 따른 DL 이해하기 ➡️ Regression → 출력층의 activation은 회귀 문제일 때 설정하지 않는다.→ 변수가 추가될 때마다 차원이 하나씩 추가된다. 🔻 Linear Regression → 데이터를 가장 잘 표현하는 선형식을 찾는다 → MSE를 최소로 하는 w를 찾아라! (평균 제곱 에러) → Error 값도 중요하지만, Model 별로 상대적인 비교가 더 중요하다. ➡️ 이진 분류 → 출력 계층에서 Sigmoid를 활용, 0.5를 기준으로 1과 0을 분류한다. 🔻 Logistic → 엔트로피를 최소화 한다. ➡️ 다중 분류 → 출력 계층에서 Softmax를 활용 각 출력은 해당 class에 속할 확률을 의미한다. 🔻 OneHotEncoding, Sparse Vector 📌 각 레이..
스터디 노트 (tensorflow, LeNET) 📌 Classify Wearing Mask ➡️ Data Source → https://www.kaggle.com/datasets/ashishjangra27/face-mask-12k-images-dataset ➡️ Find file path using keyword ls → ls 명령어로 현재 경로에 존재하는 파일을 알 수 있다. ls >>> 2023-11-01 오후 01:37 . 2023-10-30 오후 04:04 .. 2023-10-31 오후 09:59 .ipynb_checkpoints 2023-10-31 오후 09:57 3,172,365 1. Beginning of Deeplearning.ipynb 2023-10-31 오후 09:56 1,298,479 2. Deep Learning from scra..
스터디 노트 (tensorflow, MNIST | CNN) 📌 MNIST 🔻데이터 import → 각 픽셀이 255값이 최댓값이기 때문에, 0과 1사이의 값으로 조정 (min-max scaler 느낌) → OneHotEncoding 방식이나, sparse_categorical_crossentropy로 설정 가능 import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test, =x_train / 255.0, x_test/255.0 🔻Modeling model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)), tf..
스터디 노트 (tensorflow, Regression | XOR) 📌Blood Fat Data (Regression) 🔻데이터 import → index, 구분선, weight, age, blood fat 순으로 나열되어있다. import numpy as np raw_data = np.genfromtxt('./data/x09.txt', skip_header=36) raw_data >>>> array([[ 1., 1., 84., 46., 354.], [ 2., 1., 73., 20., 190.], [ 3., 1., 65., 52., 405.], [ 4., 1., 70., 30., 263.], [ 5., 1., 76., 57., 451.], [ 6., 1., 69., 25., 302.], [ 7., 1., 63., 28., 288.], [ 8., 1., 72., 36., ..
요즘 포스팅이 뜸한 이유 🌑 새벽에 잠이 안와서 프로젝트 EDA를 하고 있는 상황에서 잠시 쉬는 겸 포스팅을 해본다. 현재 머신러닝 프로젝트를 팀원을 꾸려서 진행 중이다 주 3~4회 정도 프로젝트에 관한 일정만 있는 상태라 공부하기가 빡센 편이다. 스터디 2개 (1개는 진행 중, 1개는 진행 예정) 면접 진행 (추후 서술) zb 과제 진행 몸이 몇 개라도 모자란 상황이지만, 그래도 28~9년 인생 살면서 제일 바쁜 하루하루를 보내는 것 같다. 이렇게 경험을 쌓으면 나도 빛을 발할 순간이 오겠지..라는 생각이 든다 📌 해야할 것 진행한 Toy 프로젝트 등 블로그 포스팅 진행 머신러닝 서적 공부 (주말에 시간을 내서 공부하려하는데 왜 이렇게 시간이 안날까 ...) 포스팅 꾸준히 하기 하루에 공부하는 것을 꾸준히 올리려고 블로그를 시..
데이터야놀자 행사 후기 (23.10.14) 🚩 데이터야놀자? 🔻참여계기? → 데이터야놀자 행사를 알게 된 계기는 데이터 관련 SNS에서 행사에 대해 알게 되었고 인스타그램 팔로우를 한 상태였다 → 어느날 데이터야놀자 행사 자원봉사자를 구한다는 것을 알게 되었고, 이전에 오프라인 행사 경험이 많으니 한 번 해보자! 라는 마음이 들었다. → 그리고 유동적으로 세션을 들을 수도 있어서 어떻게 보면 괜찮겠다 싶어서 신청한 것도 있다. 🔻행사 전 회의 → 나 같은 경우는 회의를 두 번 진행했다, 행사 주의 월요일과 목요일. → 회의 과정에서 많은 아이디어가 나왔고, 각자의 롤이 정해졌다. → 캡쳐 같은 것은 하지 못했지만, 자원봉사자 분들의 참여도가 높은 편이었다. 🚩 데이터야놀자 🔻행사 당일 ＊ 당일에는 비가 왔다. 부슬부슬 내리는 부슬비였지만, 우산을..

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