2023. 12. 11. 19:20ㆍ부트캠프
1일차
현직자 특강
업무동향
2011~13년 데이터 마이닝의 태동, 데이터로부터 유용한거를 추출
14~16 AI의 대중화
16~18 하둡과 빅데이터
19~20 AutoML
21~22 MLops
23 지피티 LLM
nlp 모델로 해결이 가능하면 지피티 안쓰고 응용해서 서비스 가능. 합리적인 가격에
product analyst
제품에 대한 분석
business analyst
도메인에 대한 강조가 좀 더 들어감
growth hacker
a/b테스트와 성장 견인에 특화
어떤 문제 상황에 대해서 현상은 아는데 이유를 모름 → 토스(간단한 ui)에서 어렵고 복잡한 거를 원함
engineer
데이터가 잘 흐르게 해주는 사람
시장에서 수요가 가장 부족
직무상세를 보고 고민 → analyst 인지 engineer 인지
도구들을 왜 썻느냐를 정의하는게 중요 예→ “실시간데이터처리”→ 카프카
it계열은 속도가 빠름.
통계를 잘 활용하는게 중요
ml에 어떤식으로 도입을 할건지
직무역량 개발
내 방향성을 스스로 설계할 수 있어야함
전공과 시너지가 나는 자격증
개인역량개발 무조건 중요
부족한 역량 개발
판다스를 넘파이로 구현할수있지않을까? 등등 학사 수준에서 완벽하게 했음을 어필
컨퍼런스
코딩테스트
데이터사이언티스트 → 중급까지는 풀어야함
kaggle for leaning data science
쿼리기반 코테 → 애널리스트들이 주로함
테크직군 논테크직군 나뉨
테크직군이면 무조건 코테 해야함
데이터전처리 잘할려면 알고리즘 지식이 무조건 있어야함
채용공고는 시간있을때 꾸준히 보는게 좋을듯. 내가 취업이 안급하면 보는거 재밌음
열정을 보여준 케이스 → 성과가 중요
신입에 대한 허들이 높음
많이 알아갈수 있는 좋은 특강이였다. 내가 부족한 부분에 대해서 어떤식으로 채워야할지 고민이 깊어진다.