강의소개 인프런에서 Streamlit 관련 강의를 진행하고 있습니다. 인프런 : https://inf.run/YPniH 개요 Github에서 포트폴리오 정리하는 방법에 대해 기술합니다. 취업준비생들의 취업을 진심으로 응원합니다. 취업준비생들에게 개발이란 Github에 배포를 하겠다는 뜻은 앞으로 계속적으로 발전 시키겠다는 것을 의미합니다. 그런데, 개발은 혼자 할 수 없기 때문에 다른 사람들의 참여를 독려하겠다는 것과 같습니다. 가장 좋은 시나리오는 간단하게 배포를 진행하고 프로젝트의 전반적인 취지를 설명한 후 함께 발전시켜 나갈 동료를 구하는 것입니다. 이러한 기본적인 관점에서 Github 포트폴리오를 구성하는 것이 좋습니다.
개정판 책을 출간하였습니다. Streamlit이란 Streamlit은 데이터 분석가가 간단한 코드 몇줄로 빠르게 웹앱을 만들어 줄 수 있는 Python 라이브러리입니다. 웹사이트 : https://streamlit.io/ 누가 읽어야 할까요? 데이터 분석가 : 웹개발은 모르지만 대시보드를 만들어야 하는 분 국비교육 수강중인 비전공자 : Java 웹개발로 머신러닝 플랫폼을 만들어야 하는 분 개별적인 포트폴리오가 필요한 취업준비생 : ML/DL 알고리즘 익히는 것도 어려운데, 웹개발은 언제 배우죠? 데모 페이지 기초문법 포함 2달이면 충분히 아래 데모 페이지와 같이 만들 수 있습니다.
개요 본 튜토리얼은 실제 공기관에서 진행할 때 수강생들이 직접 보고 할 수 있도록 만든 샘플 자료입니다. 무단 복사 및 블로그 게시는 금지입니다. Step 01. Tableau Public 다운로드 아래 경로에서 Tableau Public를 다운로드 받는다. [만들기] - [Tableau Desktop Public Edition 다운로드] 참고 : https://public.tableau.com/app/discover Step 02. Tableau Desktop 설치 시작 Step 03. 태블로 화면 확인 및 파일 불러오기 아래 화면에서 Microsoft Excel 파일 불러온다. Step 04. 워크시트 1 - 지역별 근로자 수 현황 엑셀 데이터를 불러온 후, 시트로 이동한다.
개요 수강생들이 가장 궁금해 하는 연봉에 대한 여러가지 이야기 그리고 필자의 이야기 마케팅, SI, 스타트업, 그리고 프리랜서의 이야기 약 2편에 걸쳐서 연재할 예정 어느 오픈 카톡방에서.. 필자가 주로 애용하는 오픈 카톡방이 있다. 다양한 정보와 수다를 즐기는 곳인데, 여기에 아래와 같은 글이 공유되었다.
참조 : 연봉 점프업의 비밀 1/3(산업구조 관점) by Soojung Shin 이 글을 읽으니 필자의 과거 행적이 스쳐 지나갔다.
첫번째 꿈은 선교 그리고 NGO 20대의 꿈은 쉽게 말하면 돈을 버는 직업은 아니었다.
개요 블로그를 3년간 운영하면서 회고 또는 결산하는 글을 써본적은 없었다. 요즘에 역 시차적응 때문인지.. 최근 중요한 결정을 내린 후폭풍인지.. 새벽에 자주 잠이 깨는데, 일어난 김에 몇가지 회고의 글을 남겨보려고 한다. (글쓰는 현재 지금 시각 새벽 2시다..) 좋은 인연 상반기에도 좋은 인연이 생겼다.
수많은 학생들, 새로운 기회의 확장, 새로운 학교 및 새로운 과정에서의 여러 만남들 2개 기관은 작년에 이어서 진행한 건, 1개 기관은 신규로 진행한 건 강의 평가가 모두 좋게 나와서 감사할 뿐이다.
책을 출간하였습니다. Streamlit이란 Streamlit은 데이터 분석가가 간단한 코드 몇줄로 빠르게 웹앱을 만들어 줄 수 있는 Python 라이브러리입니다. 웹사이트 : https://streamlit.io/ 누가 읽어야 할까요? 데이터 분석가 : 웹개발은 모르지만 대시보드를 만들어야 하는 분 국비교육 수강중인 비전공자 : Java 웹개발로 머신러닝 플랫폼을 만들어야 하는 분 개별적인 포트폴리오가 필요한 취업준비생 : ML/DL 알고리즘 익히는 것도 어려운데, 웹개발은 언제 배우죠? 데모 페이지 기초문법 포함 2달이면 충분히 아래 데모 페이지와 같이 만들 수 있습니다. 데모 페이지 : https://dschloe-streamlit-book-seoul-app-w9me9j.
개요 제 개인 참조하려고 만든 게시글입니다. 언제나 좋은 글 및 싸이트, 패키지를 만들어 배포하는 모든 Data Scientist, Analyst 분들 존경합니다. (1) Tools R with Google Colab 이미지 다운로더 I. 머신러닝/딥러닝 관련 자료 (1) 머신러닝 XGBoost Lightgbm Documentation: https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/ LightGBM R-Packages Regression metrics review I Weighted Median Evaluation Metrics for Classification Problems: Quick Examples + References Decision Trees: “Gini” vs. “Entropy” criteria Understanding ROC curves Learning to Rank using Gradient Descent Overview of further developments of RankNet RankLib Learning to Rank Overview Clustering Complete Machine Learning Guide to Parameter Tuning in Gradient Boosting (GBM) in Python Matrix Factorization Overview of Matrix Decomposition methods (sklearn) t-SNE Multicore t-SNE implementation Comparison of Manifold Learning methods (sklearn) How to Use t-SNE Effectively (distill.
들어가면서.. 본격적으로 강의를 시작하면서, 수강생들에게 도움이 되는 글을 작성하고 싶었다. 아쉽지만, 본 포스팅에서 코딩과 관련된 글을 제공되지 않는다. 다만, 필자 역시 블로그를 시작하면서 하나의 포트폴리오를 만들어가는 것처럼, 부족한 나의 강의를 듣는 사람들에게도 도움이 될만한 글을 제공하고 싶었다.
원문: How to Build a Data Science Portfolio
원문을 번역하지만, 기타 필자의 개인적인 의견도 섞어서 개진하였음을 밝힌다.
데이터 과학분야에 어떻게 취직을 할 수 있을까? 신입의 입장에서, 통계, 기계학습, 프로그래밍, IT 기술, 클라우드 전반에 대해 모두 아는 것은 어렵다.
들어가면서.. 본격적으로 강의를 시작하면서, 수강생들에게 도움이 되는 글을 작성하고 싶었다. 아쉽지만, 본 포스팅에서 코딩과 관련된 글을 제공되지 않는다. 다만, 필자 역시 블로그를 시작하면서 하나의 포트폴리오를 만들어가는 것처럼, 부족한 나의 강의를 듣는 사람들에게도 도움이 될만한 글을 제공하고 싶었다.
원문: How to Build a Data Science Portfolio
원문을 번역하지만, 기타 필자의 개인적인 의견도 섞어서 개진하였음을 밝힌다.
데이터 과학분야에 어떻게 취직을 할 수 있을까? 신입의 입장에서, 통계, 기계학습, 프로그래밍, IT 기술, 클라우드 전반에 대해 모두 아는 것은 어렵다.