12/12 :: 특강

Chatgpt 켜놓고 물어보면서 하는 경우 많아짐

 

서로서로 편해지긴하나, 실제로 업무를 할 때는 다름

제대로만 배우면 힘들지는 않음

 

현업에서는 end to end하는 경우는 사실상 불가능함

어려운 추천 시스템의 경우 ex) 여성옷 추천

 

실생활의 추천 어려움 > 실제로는 다 할 수 있는 것은 아니다.

일반적인 것은 함. 적당히 코딩, 논문.. 적당한 건 되긴함

 

조금의 전문성을 가진다면 아직은 위험을 가지는 느낌은 아님

 

 

 

 

새롭게 나온 Google 의 Gemini

 

 

#코파일럿

프론트 백엔드 기본적인 건 엥간한건 잘 나옴.

AI 쪽은 애매하긴함

 

자바 스프링, C++ 이런건 어느정도 전문성 있게 나옴 > 위험

정규표현식 딱 알아서 쳐줌

 

 

공부 목표

 

 

 

After Chatgpt

 

중요한 것은 Fundamental !

top-down 으로 다 못함

why? 내용이 너무 많음 > ML 만 잡아도 20년은 걸림

 

 

모델 하나에 3~4개월 정도 걸림

 

(강사님 같은 경우

연구를 한다는 프로세스, 왜 필요한지는 아는데..

적성과 안맞았음)

 

vs

캐글 창의적인 방법으로 실제 현장에서 데이터

박사를 1년하고

(그래도 조금은 해소할 수 있으나 굳이.. 안해도 된다)

 

솔직히 배우는 내용은 2주면 충분할수도 있음

why? 학부 수준은 일주일에 3시간.. 과목 시수로 보면 많이 쳐줘야 40시간

 

우리 일주일에 40시간 들음.. 우리도 가능하다.

생각보다 많은 내용을 듣지는 않는다.

 

 

뭘하라고 주면 그거를 공부함(과제, 시험)

물론 AI 쪽은 과제를 주긴할건데.. 힘들거임

부트캠프는 타이트함.

 

 

전반적인 프로젝트 기반 학습 프로세스

 

 

머신러닝은 2주~3주 안에 때려놓고 어느정도 뚜드려 맞은 다음에

프로젝트를 하면서 재정리하는 느낌으로 가야한다.

 

그걸 팔로우업할꺼면 메타인지를 해야됨

내가 뭘 알아야하는 건지

 

한국인들은 문제푸는거 기막힘 = 시험에 특화되어있음

ML은 딱히 문제 정의 안되어있거나, 데이터가 이상한 경우도 있음

 

Kaggle을 메인으로 할거다

>> 문제 풀면서 하는게 젤 좋다

 

 

Kaggle을 하면서 어떻게 하는지 다 알려줄 것 > 다 해볼 수 있는 것

Process를 익히고, Problem을 어떻게 익히는지가 큰 테마임

 

 

After Bootcamp

 

 

AI만 치면 300명정도가 됨

1,2,3기 졸업생 > 예비 창업 패키지 통과

 

내가 다 수업을 해서 전부암

 

대기업, 스타트업, 중견기업에서 데이터 분석가 & 개발가로 활동중

 

(최근에 G마켓 가신분 있음 다른 붓캠 / AI 쪽 회사 )

끝나자마자 바로 들어간 것은 아니고 여러개를 거치면서 이직 > 내가 가려는 방향

 

 

서울권 주요 대확원 & -IST 대학원 진학 (가고 싶어서 - 제대로 배우고 싶다)

열심히 하면 회사를 가는 것은 어렵지 않음

 

저도 솔직히 부트캠프를 다녀본적은 없지만 다녀본적은 없지만,

하면서도 힘들겠다라는 생각함

 

 

파이썬 프로그래밍이 매우 중요함!!!!

 

말도 안되게 어려운 것은 아니지만,

사람마다 살면서 코딩을 항상 처음하는 사람들이 있음

 

시간을 엄청 많이 써서, 파이썬 프로그래밍을 완벽하게 해두지않으면 뒤에가 다 막힘

어쨌든 코딩을 해야됨(**현업에서 AI를 할꺼면)**

 

이거 코딩실력 못잡으면 EDA, ML, DL 다말린다.

 

Computational Thinking 이 중요함

 

 

coding test > 계속해서 준비하는 것을 추천함

= Logic을 익히는 연습

 

"어 할 수 있을 것 같다"라는 부분이 중요함

 

100%를 가져가는 것은 힘듬

intensive하게 때려넣는 것을 제대로 습득하려면 시간이 두배로 필요함

매일매일 그렇게하긴 힘듬

 

최대한 연습을하고 공부를 하면서 최대한 얻어가는 것

모두를 가져갈수는 없어. 단, 뭘 던져줘도 할 수 있을 것 같다. 수준으로 하는 방법을 알려줄게

 

그런 생각이 들 수 있게 경험을 많이하는 것이 중요함

(뭐 하라고 하면 알아서 풀어볼 수 있을 것 같다)

 

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QnA

 

Q1. 코딩 테스트 공부

 

컴퓨터공학 전공, 파이썬 해본사람 > 프로그래머스

한개도 모른다 > 부트캠프 스타일은 듣고 강의 >> 시간이 없어서

 

수명이 줄고, 힘든 것 뿐이지 오히려 이게 낫긴함

 

책은 좋은데 오래걸림

단기간이 아닌 몇년이 걸림

 

Q2. 파이썬의 기초를 어느정도라고 하냐

 

1. 파이썬 기초 문법을 이해하고 있다

- 아무것도 참고하지 않은 상태에서 구구단을 짤 수 있다(if문 for문 syntax)

2. 함수에 대한 개념, class에 대한 개념

- 함수 파라미터가 들어갈때 int나 float의 차이점 등등

- 생성자가 뭔지

 

복습만해도 힘들 것이다.

 

코딩테스트가 실무에 쓸 수있냐고? 그건 아니지만 수능같은 느낌

그걸 할줄 알면 나름 어려운 문제에 대한 독해, 능하다 지표 > 똑똑하다 결국은

"나는 문제를 봤을 때 컴퓨터가 풀 수 있는 로직으로 설계할 수 있다"

 

 

Q4. 프로그래머스, 백준, 해커랭크 등 Kaggle은 언제부터?

 

이슈가 없다면 머신러닝 부터 Kaggle이 들어간다.

수업시간에 좀 쉬운거

타이타닉 등 조절해서 강의 때 하고 실제 프로젝트 떄 직접하고..

 

Q5. 어떤 것을 내세워야 임팩트?

 

A. 회사마다 다름.

 

# 대기업

(기초를 더 봄 : 학력, 학점, 얼마나 알고 있느냐, 기반으로 한 프로젝트를 봄, 커뮤니케이션 스킬)

스타트업 : 원하는거 가지고 있느냐

 

# AI 메인 : 포트폴리오(AI 하는 사람들이면 잘 대답하면 뽑음) >> 기반 서비스, 진짜 뭔가를 만들어내는거 요구함

vs

# AI 서브 : AI의 화려한 걸 보여주면 좋아함(실시간 찾고 보여주는거 등) >> 기술을 받는거를 선호함

 

결론 : 가고싶은 회사를 찾아서 임팩트를 찾아라. 파이널까지 간다면 충분히 생김

 

Q6. ADP

자격증 자체가 건축기사처럼 증명할 수 있는 게 아님.

공부는 되게 좋다고 생각함 > 로포를 어떻게해야 점수가 딱 나오니까 좋음 > 잘 모르겠으면 해라 학부생들에겐..

 

하지만.. 저희 과정과는 빅데이터분석기사를 준비하는 건아님(물론 다 배우긴함. 말도 안되게 쉬움)

우리 과정은 실습과 업무에 관련되어있음 = 코딩과 연관 되어있음

 

공부용? 베스트 but 자격증 자체는 의미는 없다.

 

시간복잡도 > 알고리즘적 푸는 방법을

캐글에 상당히 많은 고인물들이 많음

 

Q7. 캐글 인정

동메달도 힘드니까 인정을 해주는거다 Kaggle

Competition Expert - Bronze x 2

 

리더보드 순위는 메달따야 의미있음

bronze - top 10%

silver - top5%

 

지금까지 과정 내에서 된 사람은 단 한명도 없음

메달을 1개씩 딴 사람은 있긴했음

why? 못해서 없다기 보다 현실적으로 어려움

 

kaggle 2~3개월

머신러닝 대회가 많아서 메달 메달 연타하면 되겠으나, 이때까지는 단 한명도 없었다

(어렵다)

 

동메달 가면 자랑하고 할거다.

저도 메달 못따는 대회도 많음

캐글 진짜 고인물 한가득임

 

EDA 강의 떄 뵙도록 함.

혹시 궁금한게 있는데 도저히 궁금해서

강남오시면 커피챗도 하고, 진로상담도 하고 ㅋㅋㅋ

 

정말.. 궁금한게 있으면 codingiscoffee@gmail.com

 

 

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오늘은 온라인 강의 안내 시트에 있는 강의 수강하면 됨

오후부터는 수강생 면담