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Hyunn
2월 20일 드디어 KT 에이블스쿨 5기가 시작되었습니다! 첫 날에는 오프닝데이로, 오리엔테이션과 특강 시간이 주어졌습니다. 13:30부터 17:30까지 진행되었는데, 순서는 아래와 같이 진행되었습니다! 사전준비 13:15 ~ 13:30 - 온라인라이브 접속 및 영상 시청 오프닝데이 및 전체 OT 13:30 ~ 14:30 - 에이블 라이프 소개 - 수료생 선배 Q&A - 교육 커리큘럼 소개 - 취업역량강화 프로그램 소개 반별 OT 14:45 ~ 15:45 - 1주차 교육 안내 - AIVLE-EDU 사용안내 - Q&A 전문가 특강 16:00 ~ 17:30 - 주제: 데이터기반 의사결정과 활용전략 - 강사: KAIST 경영대학 조대곤 교수님 개인적으로 오프닝데이는 오프라인으로 했으면 좋겠다! 라는 생각이 있..
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4주차 일정 03.11 ~ 15 : 머신러닝 이번 후기부터는 날짜별이 아닌, 주제별로 정리해보려고 합니다. 금주에는 이장래강사님이 머신러닝이라는 주제로 강의를 해주셨다. 컴퓨터공학을 전공했지만 머신러닝은 처음이라 조금 두려움 반 기대 반으로 시작했다. 머신러닝이란? 입력 값(x, feature)를 토대로 학습을 해서 패턴을 찾아 y값을 예측하는 것! 머신러닝의 종류 지도학습 정답이 있는 데이터를 머신에게 제공해서 규칙성을 찾게 하는 것 비지도학습 정답이 없는 데이터를 머신에게 제공해서 규칙성을 찾게 하는 것 예시) 고객을 4개 그룹으로 나누기(클러스터링) 강화학습 보상을 통해 계속 학습하는 방법 용어 정리 모델 데이터에서 패턴을 찾아 수식으로 정리해 놓은 것 샘플 표본, 부분집합, x데이터의 일부 열 변..
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3주차 일정 03.04 ~ 06: 1차 미니프로젝트 03.07 ~ 08: 웹 크롤링 03.04 - 1차 미니프로젝트(1) 에이블스쿨을 시작하고 첫 미니프로젝트 시작날이다. 첫 미니프로젝트(미프)는 팀별로 수행하는 것이 아닌, 개인별로 과제를 수행하는 형식으로 진행되었다. 과제 주제는 서울시에 버스 노선을 증설하려고 하는데, 가장 적절한 자치구를 데이터를 기반으로 선정하는 것이었다. 개인별로 데이터전처리 과정을 거치고 시각화하여 다음 날 팀원과 토론하며 인사이트를 도출하는 과정이었다. 총 4개의 주피터 파일이 제공이되었고 4개의 데이터가 csv파일 형태로 제공되었다. 데이터는 "서울 열린데이터"( https://data.seoul.go.kr/)에서 가져왔다. 데이터 종류는 구별 버스정류장 데이터, 구별 유..
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2주차 일정 02.26 ~ 27: 데이터 처리 02.28 ~ 29: 데이터 분석 및 의미찾기 03.01: 삼일절 휴강 02.26 - 데이터 처리(1) 이 날도 1주차와 마찬가지로 Pandas로 데이터를 처리하는 방법에 대해 배웠고 시계열데이터를 다뤘다. 그리고 데이터 분석 방법론(CRISP-DM)에 대해 배웠다. 데이터프레임 변경 열 이름 변경하기 # 첫 번째 방법 -> 모든 column의 이름을 변경 tip.columns = ['a', 'b' , ... ,'f'] # 두 번째 방법 tip.rename(columns={'a' : 'g', 'b' : 'h', ... }, inplace=True) # key : value로 값을 변경할 수 있다. # inplace=True를 하면 실제 데이터프레임의 값이 변..
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1주차 일정 02.20: Opening Day 02.21: Git & GitHub 02.22 ~ 2.23: Python 프로그래밍 & 라이브러리 02.20 - Opening Day 드디어 에이블스쿨이 시작되는 날이다! 오프닝 데이는 말 그대로 입학식 느낌이다. 주현영 배우님과 허훈 선수가 에이블스쿨 입과를 축하해주셨다. 그리고 4기 선배 에이블러분들과의 간단한 Q&A시간을 가지고 반별 OT를 진행했다. 에이블스쿨은 1반~10반으로 나눠져 있다. 수도권은 1반~6반이고 한 반에는 대략 26명?정도 있는 것 같다. 아직 1주차라서 우리반에 누가 있는지 잘 모른다. 반별 OT가 끝나고 KAIST 조대곤교수님께서 데이터 기반 의사결정과 활용전략을 주제로 특강을 해주셨다. 그렇게 첫 날 오프닝 데이가 끝나게 되었..