확실히 알아두면 만사가 편해지는 머신러닝 10가지 알고리즘

코로나보드의 프론트엔드와 백엔드의 전체적인 아키텍처를 파악하고, 이러한 아키텍처로 설계된 이유를 알아봅니다.

[캐글 안내서] ❸캐글러들은 머신러닝 딥러닝 문제를 어떻게 풀까?

캐글의 여러 플레이그라운드 대회 중 자전거 대회 수요 예측 문제를 통해 머신러닝 딥러닝 문제해결 전략을 알아봅니다. 탐색적 데이터 분석으로 데이터를 분석하고 해결 전략을 수립하고, 성능을 개선하는 과정을 살펴봅니다.

[캐글 안내서] ❷ 캐글, 이렇게 시작하세요

데이터 과학자를 위한 놀이터라고 불리는 캐글의 사용 설명서입니다. 캐글 가입부터 각 메뉴와 기능뿐 아니라 경진대회를 찾고 모델을 제출하고 평가받는 전 과정을 누구나 따라할 수 있게 쉽게 설명합니다.

[캐글 안내서] ❶ 왜 캐글을 해야 할까?

“데이터 과학자를 위한 놀이터.”라고도 불리는 캐글. 캐글은 익히 알려져있듯 데이터 과학, 머신러닝 경진대회를 주관하는 온라인 커뮤니티입니다. 어떤 이유에서 수많은 데이터 과학자들이 왜 캐글을 추천할까? 캐글이란 무엇이고, 이를 통해 무엇을 얻을 수 있고, 취업에 어떤 도움이 될까요? 왜 캐글을 시작해야 하는지 그 이유를 소개합니다.

코로나보드는 일일 최대 200만 뷰를 어떻게 감당할 수 있었을까

코로나보드의 프론트엔드와 백엔드의 전체적인 아키텍처를 파악하고, 이러한 아키텍처로 설계된 이유를 알아봅니다.

머신러닝·딥러닝 문제해결의 키(key) – 탐색적 데이터 분석과 주요 데이터 시각화

머신러닝·딥러닝 문제해결의 시작은 무엇일까요? 바로 데이터의 이해입니다. 데이터를 어떻게 이해하느냐에 따라 모델링 전략이 달라지고 예측 성능에 결정적인 영향을 줍니다. ‘탐색적 데이터 분석’ 과정에서 수행하는 데이터 시각화는 데이터 속에 감춰진 특성을 드러내는 가장 효과적인 수단입니다. 이 글에서는 여러 시각화 기법을 알아보고 각각의 특성과 구현 방법을 알아봅니다.

[데이터 분석가의 숫자유감] 3화 모수와 표본 : 모수가 이렇게 충분한데 그냥 쓰면 안 될까?

숫자의 큰 역할 중 하나는 정량적인 비교다. 우리는 숫자의 변화를 통해 시간의 흐름을 알고, 통장의 숫자가 0에서 갑자기 확 늘어나면 월급이 들어왔는지를 알 수 있다. 회사도 마찬가지다. 숫자의 변화로 회원 수 증가를 알고, 수익이 늘어난 정도를 확인한다.

면접을 앞둔 개발자 지망생에게

취업이라는 바늘구멍을 통과하기 위해서는 서류전형, 코딩 테스트, 인터뷰 등의 수많은 관문을 거쳐야 한다. 오래도록 준비했더라도 내가 가는 길이 맞는지 올바르게 준비하고 있는지 마음속에서 불안감을 떨쳐내기 어렵다. 개발자가 되는 문 앞에서 선 개발자 지망생, 당신을 위해 <개발자로 살아남기>의 한 이야기를 준비했다. 채용하는 입장에서 지망생의 어떤 점을 중점적으로 보는지, 그에 맞춰 지망생은 무엇을 준비하면 좋을지 작은 실마리가 되어 줄 것이다.