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이러쿵저러쿵해서 취업하기

블로그를 멀리한지 어언 3개월이 되었다. 마지막으로 학습기를 썼을 때는 엄청 더운 여름이었던 것 같은데, 벌써 지금은 롱패딩을 입고다닌다. 그동안 많은 일이 있었다. 똑같이 AI 공부를 하고, 실습을 하고, 포폴을 어떻게 채워야할지, 지원서는 띄엄띄엄 넣고있는데 모두 서류 탈락을 하고,코딩테스트는 자신이 없고, 언제까지 취준 기간을 이어가야하나 자괴감이 들던 차에,, 굳이 코딩을 고집해야하나? 라는 생각이 들었다. 엄밀히 말하면 코딩은 방법일 뿐, 내가 배운건 데이터 분석과 AI 인데. 다른 분야에서 데이터 분석 역량을 요구하면서 AI 비중이 늘어가고 비교적 진입 장벽이 낮은 분야를 찾아본 것 같다. 그러다가 퍼포먼스 마케팅을 접하게 됐고, 모집요건도 데이터 분석 역량과 관련 자격증, 프로젝..

[8주차] 수요 예측모델 프로젝트 & 딥러닝 입문 - (2)

8주차 후반부를 이제서야 포스팅한다. 전반부는 수요 예측모델 프로젝트를 지금까지 배운 머신러닝을 이용해 정리했었다. 후반부는 딥러닝 오리엔테이션 이후 가장 기본인 Tensor에 대해 배우고,Neural Network의 이론과 실습, Loss 최적화의 이론과 실습에 대해 배운다. 1. Pytorch Fundamentals - Tensor1. Tensor란? Numpy의 배열과 유사한 자료형으로 다차원의 행렬. - scalar : 우리가 흔히 알고있는 상수, 하나의 값을 표현한다.- vector : 여러 개의 값을 가진 1차원의 데이터- matrix : 행렬, 행과 열로 이루어진 2차원의 데이터- tensor : n차원의 행렬 형태. scalar는 0차원, vector는 1차원,..

250910 토익스피킹 준비 주저리

어쩌다보니 2주 가량 블로그를 건너띄었다. 사실 요즘 번아웃? 온듯. 뭐 얼마나 열심히 했다고 번아웃이라고 말하기도 민망시럽지만,, 꽤나 공부를 안했다. 자격증 딴다는 변명 하에 블로그 복습도 안하고, 인강도 안듣고, 한달? 두달? 열심히 안한지 꽤 된 거 같다. 그래도 다행히 ADsP는 붙었고, 기세를 몰아 자격증을 전부 준비하려고 토스도 신청했는데,, 영어를 너무 오랜만에 하기도 했고 너무너무너무너무너무너무 하기 싫어서 두번이나 런쳤다.ㅋ 벌써 약속의 9월인데 복습은 아직 1트도 못끝냈고, 빅분기와 정처기 실기를 마무리 짓지 못한 나.. 하기 싫은건 하기싫은거고 해야되는 건 변함없으니 다시 정신차리고 월요일부터 하려고 한다. 오늘은 일요일인데, 그래서 오랜만에 남친님따라 ..

250809 ADsP 후기

보름만에 블로그 포스팅을 올리는 것 같다. 왜 때문이냐. 일단 정처기 실기를 너무 만만히 봤다가 1트를 실패해서 후기를 올릴 수가 없었다. 정처기 실기 탈락(?) 후기를 올릴 순 없으니 건너뛰고 급한대로 예정에 없던 ADsp를 신청했다. 빅분기 실기도 건강 이슈로 응시하지 못해서 원 계획이었다면 현재 SQLD, 정처기, 빅분기 3개가 예쁘게 있어야하지만,기사가 필기밖에 없어서 ADsP를 신청했다. 물론 빅분기 필기를 본 뒤라 공부는 아주 수월하게 했다. 이것마저 미루고 미루다 6시간의 전사를 했다는 아무튼 결과는 29일에 발표나지만 아마 90%정도 붙은 것 같다. 사실 빅분기가 있다면 전혀 없어도 무방한 자격증이다보니 시험은 딱히 준비할 게 없었다. 애초에..

[250413 ~ 250515] 고용노동공공데이터 활용 공모전 - (4)

공모전이 끝나고 결과까지 다 나왔지만 프로젝트를 이제서야 정리해서 올릴려고 한다. 결과는 아쉽게도(?) 탈락했다. 입상은 못했지만 28년 살면서 처음 나간 공모전이라서 후회는 없다. 막상 제출하고나니까 이것저것 수정 및 보완할 것들이 생각나긴 했지만, 다음번에 더 잘하면 되는거니까 괜찮다. 그제 어제 공모전 프로젝트까지 포함한 최종 포트폴리오를 만들었는데 겸사겸사 블로그에도 예고했듯이 올리면 좋을 것 같아서 글을 쓴다. 프로젝트는 3명이서 진행했고, 분업 이슈로 인해 전체 내용을 포스팅할 순 없을 것 같다. 그래도 내가 맡은 부분이 자료 수집, 데이터전처리, 모델링, 시각화까지 다 포함되어서 흐름이 끊기진 않을 것 같다. 이렇게보니까 독박쓴거같은데 중간에 한명이 깜..

[8주차] 수요 예측모델 프로젝트 & 딥러닝 입문 - (1)

음 체감온도 37도인 세상에서 공부하기란 정말 까다롭다. 절 대 변명이 아니다. 정 말 덥고 끈적끈적해서 집 앞 3분거리 카페 오는게 내 성실함을 증명할 수 있는 유일한 방법이다. 이 여름도 내가 백수인 채로 보내는 마지막 여름이라 생각하면 아무리 뜨거워도 버틸만 하기도 하다. 물론 이것도 근자감일수도ㅋ 8주차는 머신러닝을 캐글 실전 코드로 마무리하고, 딥러닝 입문으로 들어간다. 그래서 8주차 초반 포스팅은 통째로 실습 코드를 복습하고, 후반 포스팅에 깔끔하게 딥러닝으로 넘어갈 예정이다. 지금 내 능력에서 딥러닝까지 공부하는게 맞나 싶을 때도 있지만, 공부는 언제나 다다익선이니 챙겨보도록 한다. 실습 코드는 준비 및 EDA - 모델링 개요 - 모델 성능 개선 - 대시..

[7주차] 머신러닝 5. 앙상블, 불균형 해결 심화 - (2)

부지런히 7주차를 이번주 내에 끝내고 8주차, 사실 9주차까지 계획을 세워뒀지만. 계획은 언제나 어그러지라고 있는 것 같다^^ 그래도 7주차까지 복습을 일단 끝내고 나면 한 숨 돌릴 수 있을 것 같다. 8주차부터는 딥러닝을 본격적으로 들어가기 때문에 한 고비를 넘겼달까. 물론 이제 시작이지만, 내가 지원하는 직무에 따라서 딥러닝과 자연어처리는 살짝 힘을 빼도 될 것 같다. 다다익선이야 맞는 말이지만, 비전공자에 나이도 가득 찬 나에게는 늘 선택과 집중이 필요하다. 어릴때 선배들이 내가 너 나이였으면~ 이라는 말을 정말 많이 들었는데(실제로 요즘에도 듣고있음), 정말 맞는 말 같다. 3년만, 아니 1-2년이라도 어렸다면 주저하지 않고 할 수 있는 일이 훨씬 많을 것 같다. 하고..

[7주차] 머신러닝 5. 앙상블, 불균형 해결 기초 - (1)

벌써 6월의 마지막 날이다. 6월은 정말 2025년 중에 제일 정신없게 보낸 것 같다. 공부는 뭔가 흐름 탔을 때 한번에 진도를 빠빠빡 나가야 잘되는데, 이번달은 흐름이 끊기는 달이었던 것 같다. 이럴 땐 무리하지 않고 다시 페이스 찾는게 제일 중요하다. 갑자기 ㅋㅋ 공부 안한 것도 모자라서 훈수 두는 중(?) 각설하고 오늘은 드디어 머신러닝의 마무리, 7주차 앙상블 학습이다. 앙상블 기초학습은 교차검증, 배깅, 부스팅, 스태킹, 미니 실습프로젝트, 부록으로 이루어져 있다. 역시나 기초에서는 기본적 이론과 기본 실습 코드에 대해 배우고 심화과정에서 기저가 되는 수학적 이론에 대해 배운다. 1. Cross Validation1. 데이터 읽기 rd = pd...

[6주차] 머신러닝 4. 군집화, 차원축소, 클러스터링 심화 - (2)

오늘은 비지도 학습의 심화과정에 대해 공부한다. 기초 과정에서는 기본적인 데이터 셋 설정과 머신러닝, 시각화 정석에 대해 배운다면심화 과정에서는 이들이 기반하고 있는 수학적 이론 지식에 대해 조금 더 세부적으로 다룬다. 수학적 이론을 쌓고 조금 더 광범위한 사용법에 대해 강의가 진행된다. 그래서 심화 강의를 들을 땐 많이 졸리다.ㅋ 여튼 심화 강의 실습 코드는 클러스터링 : 계층적 군집화, 중심 기반 군집화, 밀도 기반 군집화차원축소 : PCA, tSNE 그리고 실습 프로젝트와 부록으로 이루어져 있다. 계층적 군집화는 덴드로그램, 중심 기반 군집화는 KMeans, 밀도 기반 군집화는 DBSCAN를 다루고각각 데이터 읽기 - 머신러닝 - 시각화 - 실루엣 계수 파악하는 흐름이..

[6주차] 머신러닝 4. 군집화, 차원축소, 클러스터링 기초 - (1)

어느덧 지도 학습도 끝내고 비지도 학습으로 들어왔다. 4, 5월에 비해 복습 진도가 조금 더뎌진 것 같아서 조금 걱정이 된다. 날씨가 확 더워져서 매일 에어컨과 사랑을 나누는데, 냉방병인지 더위를 먹은건지 대체로 계속 컨디션이 좋지 않다. 거기가 허리디스크도 너무 심해져서 앉아있기도 힘든 나날이다.ㅜ 이렇게 한번씩 확 아프면 건강한 과거의 내 자신이 너무 부럽고 후회가 막심해진다. 자세 똑바로 할걸.. 홍씨 말 들을걸.. 엄마말도 좀 들을걸..내 자신이 더는 젊고 탱탱하지 않음을 받아들일걸. 내가 아프든지 말든지 벌써 2025의 절반이 지나가버렸다. 국비과정을 들으면서 새해를 맞고 싱숭생성 했던 것이 엊그제같은데 정말 시간이 빠른 것 같다. 혼자 집 앞 카페에..