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이 책은 Developer Relations 이라는 직무에 대한 설명입니다. 우아한형제, 라인등 국내외 기업에서 채용을 하고 있는 직무이며, 이들이 어떤 업무를 하고, 어떤 기여를 하는지 궁금해서 읽게 되었습니다. ㅁ Devloper Relations 란? 디벨로퍼 릴레이션(Devloper Relations, 줄여서 데브렐)의 목적은 '개발자 커뮤니티와 관계를 만드는 것' 입니다. 데브렐 전문가들은 회사와 엔드유저인 개발자 사이의 연결고리입니다. 다른 분야의 전문가들은 일상적인 업무에서 의사결정을 내릴 때 비즈니스 측면의 최대 이익에 초점을 맞추는 반면, 데브렐 전문가들은 커뮤니티의 최대 이익에 중점을 둡니다. ㅁ 책의 구성 이 책은 1부와 2부로 나눠져 있으며, 각각 서로 다른 오디언스(audience..

[한줄평] 이 책은 소프트웨어 엔지니어링과 관련된 책입니다. 이책을 통해 공유하고자 하는 핵심은 소프트웨어 엔지니어링이란 '흐르는 시간 위에서 순간순간의 프로그래밍을 모두 합산한것이다." 개념잡기부터 도입, 유지보수, 폐기에 이르는 생애주기 동안 코드를 지속가능하게 하려면 코드에 어떤 관례를 도입해야 할까? 에 대한 질문에 답을 하는 책입니다. [키워드] - 소프트웨어 엔지니어링 구글 소프트웨어 엔지니어링을 바라보는 3가지 관점을 이야기 한다. 1. 문화 2. 프로세스 3. 도구 이 3가지 관점에서 "문화"라는 측면이 제일 관심이 생겼다. 문화 관련 목차는 아래와 같다. 더보기 [Part II 문화] CHAPTER 2 팀워크 이끌어내기 2.1 내 코드를 숨기고 싶어요 2.2 천재 신화 2.3 숨기는 건 ..

[한줄평] 이 책은 주식데이터를 크롤링하고, 분석기법을 적용하여 자동매매까지 학습하는 책이다. [키워드] - 주식 + 파이썬 - 자동매매 ㅁ 깃허브_소스코드 https://github.com/Investar/StockAnalysisInPython GitHub - INVESTAR/StockAnalysisInPython Contribute to INVESTAR/StockAnalysisInPython development by creating an account on GitHub. github.com ㅁ 목차 더보기 1부. 파이썬 데이터 분석 기본 _1장. 증권 데이터 분석에 앞서 증권 투자에 앞서 증권 관련 배경지식을 알아본다. 주식회사가 우리나라에 들어오기까지의 과정부터 가치 투자, 서브프라임 금융 위기,..

[한줄평] 이 책은 머신러닝 모델의 동작 방식과 관련된 자료는 많지만, 머신러닝 서비스에 대한 내용을 다룬 자료는 별로 없는데, 아이디어를 머신러닝 서비스(어플리케이션)으로 구축하는 전반적인 과정을 다루고 있는 책이다. [키워드] - 머신러닝 파이프라인 - MVP방법으로 파이프라인의 모든 구성요소를 초기에 구축하여, 차츰 완성 - 성능 병목을 찾아 제거 ㅁ 목차 크게 4개의 파트로 나눠서 내용을 다루고 있다. Part1 아이디어를 머신러닝문제로 전환 Part2 초기 프로토타입 만들기 Part3 지속적인 모델 학습 Part4 배포, 모니터링 각 파트의 구성은 아래와 같다. [PART I 올바른 머신러닝 접근 방법 모색] CHAPTER 1 제품의 목표를 머신러닝 문제로 표현하기 CHAPTER 2 계획 수립하..

안녕하세요. 오랫만에 인사드립니다~!! 다들 즐겁게 코딩공부하고 계신가요? 21년 6월에 "파이썬 생활 밀착형 프로젝트"라는 책을 출판하게되어 너무 기뻤는데요, 22년에는 Class101(클래스101)에 온라인 강의를 오픈하게 되었습니다. 여러분들께서 지속적으로 관심가져주신 덕분이라고 생각합니다~!! 항상 감사드려요^^ 온라인 강좌 ↓↓↓↓ 요기 클릭!! (할인쿠폰은? 블로그 아래 참고) https://class101.net/products/xs8I9vsLpLPC1q9MAhSV 파이썬 배워서 뭐하지? 8개 프로젝트로 배우는 생활 밀착형 파이썬! 파이썬, 배우면 뭘 할 수 있나요? 로고는 익숙한 파이썬 저는 지금까지 파이썬, 좋다고 해서 배웠는데 그 다음에 무엇을 할 수 있는 거죠? 라는 질문을 많이 받았..

[키워드] - AI/MLOps - 쿠브플루 vs 쿠버네티스 데이터사이언티스트로서 핵심에 더 집중하기 위해 쿠브플루 운영 가이드에 대해 알아보자. ㅁ 목차 목차는 총 8까지 있으며, 쿠브플로우를 설치, 운영하는 방법 다양한 환경에 적용해서 설명하고 있는 점이 좋았다. 온프레미스 환경부터 다양한 클라우드 환경까지 다루고 있어서 어떤 환경에서 작업을 하던 무관하게 이 책 한권만 있으면 되는거다! CHAPTER 1 쿠브플로 소개 CHAPTER 2 쿠브플로 아키텍처와 모범 사례 CHAPTER 3 쿠브플로 설치 계획 CHAPTER 4 온프레미스에 쿠브플로 설치 CHAPTER 5 구글 클라우드 쿠브플로 운영 CHAPTER 6 아마존 웹 서비스 쿠브플로 운영 CHAPTER 7 애저 쿠브플로 운영 CHAPTER 8 모델..

21년 2학기, 대학원 수업으로는 처음으로 기계학습 기초 수업을 맡게 되었습니다. 업무에 fit된 내용으로 수업을 하면, 학생분들께 더 도움이 되지 않을까? 하는 생각과 좀 더 주말을 보람차게 보내고 싶은 두가지 마음으로 호기롭게 2과목을 맡아 진행했습니다. - 파이썬 매쉬업 프로젝트 - 기계학습 기초 연강으로 시간이 분배되었고, 이번 학기 처음으로 다루는 기계학습 기초과목에 좀 더 긴장감이 실렸습니다. 기계학습 기초는 온라인 강의에 29명의 학생분들이 수강을 해 주셨습니다. 긴장감이 실린 이유는 온라인 강의로 29명을 포용할 수 있을까? 내용을 명확하게 잘 전달 할 수 있을까? 하는 걱정 때문이였습니다. '업무에 fit된 내용을 다루는 것이 학생분들께 더 도움이 되지 않을까?'라는 생각에서 시작한 과목..

이제까지 만든 다양한 프로젝트를 streamlit을 사용하여 포트폴리오 웹페이지를 만들어보자. 1. Streamlit이란? - 공식 사이트 (Link) - streamlit cheatsheet (Link) 2. 라이브러리 설치 pip install streamlit==1.2.0 3. Quick Start 3-1) 구현 1) markdown.py - markdown 처럼 사용 import streamlit as st ## Title st.title("Streamlit Tutorial") ## Header/Subheader st.header("This is header") st.subheader("This is subheader") ## Text st.text("Hello Streamlit! 이 글은 튜토리..

ㅁ Pycaret이란? - pycaret이란 AutoML을 하게 해주는 파이썬 라이브러리 - scikit-learn 패키지를 기반으로 하고 있으며 Classification, Regression, Clustering, Anomaly Detection 등등 다양한 모델을 지원 - 공식문서에 설명이 매우 잘 되어있고, 몇 줄의 코드로 쉽게 구현이 가능하여 유용하게 사용할 수 있음 ㅁ Pycaret API (참고) pycaret 문서 https://pycaret.readthedocs.io/en/latest/api/classification.html Classification — pycaret 2.2.0 documentation Degree of polynomial features. For example, if..

1. 텍스트 분석 - Clustering 앞에서 배운 분류와 마찬가지로, input 데이터의 최초 형태만 다른 것이지 input feature로 만들면 동일하게 clustering 알고리즘을 적용하여 분석할 수 있다. 2. 군집화 실습 (Opinion Review) 실습 : 문집 군집화 실습 - 소스 코드 : (Link) - 데이터셋 : (Link) 2.1) 데이터 설명 51개의 텍스트 파일로 구성 각 파일은 Tripadvisor(호텔), Edmunds.com(자동차), Amazon.com(전자제품) 사이트에서 가져온 리뷰 문서 문서유형을 크게 보면, 전자제품 / 자동차 / 호텔로 되어 있음 전자제품은 네비게이션 / 에어팟 / 킨들 / 랩탑 컴퓨터 등 Amazon.com에서 Garmin nuvi라는 차량..