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본 리뷰는
한빛미디어출판사"파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북(크리스 알본 저)"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
자! 이제 난 제법 보스턴 주택가격 예측도 돌려봤고, MNIST 데이터셋 손글씨 인식도 해봤고, 또 Iris 붓꽃 분류도 능히 해냈다. 근데 왜 현실로 돌아오면 난 아무것도 할 수가 없지? 이 책에 관심있는 독자분이라면 다들 비슷한 고민을 한번쯤 해보셨거나 마주하고 있는 중일 것이다. 필자 역시 마찬가지였고 지금은 나아가긴 했지만 새로운 유형의 데이터 셋을 만날 때마다 비슷한 고민에 빠진다.
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돈은 수단이지 목적이 아니다.,사람의 그릇보다 넘치는 돈은 그릇을 깨뜨리게 마련이다.흔한 돈과 관련된 명언들이지만 그 말들 안에는 분명 뼈가 있습니다. 제게 돈은 시간적인 자유를 가져다주는(즉, 직장을 다니지 않아도 내 시간을 온전히 의미있게 쓸 수 있는) 도구 그 이상 이하도 아닙니다만 여러분은 어떠신가요?
데이터 사이언스는 귀족 학문입니다. 입력층에 투입된 시간과 장비빨이 실력이라는 출력층까지 도달하는데 엄청난 가중치를 차지합니다. 시간과 장비빨을 최대로 얻기 위해선 돈이 무시못할 요소이기에 재테크에 유용한 사이트를 모아봅니다.
본 리뷰는
한빛미디어출판사"파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝(윤덕호 저)"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
데이터 사이언티스트는 비록 하나의 단어이지만 업무 특성에 따라 필요한 핵심 역량이 매우 다양하다. 통계, Quantitive, 금융분석 등의 분야에서는 주로 Tabular 형태의 데이터를 바탕으로 수리통계학 기반의 모델링 설계가 핵심 역량이다. 반면, 딥러닝의 경우 주로 영상, 음성, 텍스트 위주의 데이터를 다루며 예측, 설명에 있어 가급적 사람이 개입하지 않고 머신에게 맡긴다. 그러다보니 수리통계학도 중요하지만 엔지니어로서의 역량 즉, 플랫폼 설계, 최적화, 프로그래밍 스킬 또한 중요시된다.
최근 스프트웨어 2.0과 같은 트렌드가 이슈가 되고 있는 것은 그만큼 딥러닝 기술을 다룰 줄 아는 프로그래머에 대한 수요가 증가하고 있음을 반증하는 예이다. 덕분에 TensorFlow, Keras와 같은 플랫폼이 생겨나고, 범용 프로그래밍 언어인 Python의 점유율이 증가하고 있으며, 직관적인 통계 해석에 강점을 둔 R 진영에서 조차 Tidyverse가 등장하게 된다. 이것도 부족한것인지 보다 속도를 높이고자 Julia가 조명받고 있고, 나아가 구글에서는 Swift와 같은 데이터 사이언스에 최적화 된 언어를 개발하고 있다. 심지어 여전히 C언어로 딥러닝 개발을 고수하는 업체도 많다.
타 산업 및 학문 분야는 논문을 기본으로 한 연구분야와 개발분야가 전통적으로 명확한 경계선을 갖는 편이었으나, 데이터 사이언스 분야의 경우 그 경계가 굉장히 옅어졌다고 생각한다. 워낙 신생 학문이기에 논문 등 연구업적의 축적은 부족한데 반해 산업분야엔 엄청나게 핫한 인기를 끌고 있어 논문에 등장하는 아이디어가 빠른 속도로 구현되고 있다. 이런 연구업적의 소모는 타 분야에 비해 분명 기현상이다.
데이터 사이언티스트의 정의에서 보둣이 이들은 초특급 인재들이다. 수리통계학을 필두로 한 학문의 깊이가 남다르고, 전문가 수준의 프로그래밍 스킬도 보유하고 있으며, 데이터 분석능력 및 비지니스 감각도 탁월하다. 이런 천재들이 연구결과의 소비 속도를 더욱 가속시키고 있다. 그리고 이 현상의 중심에 논문의 아이디어를 구현할 수 있는 능력이 있다.
한때 나프다(나는 프로그래머다)라는 프로그래머들에게 굉장히 인기가 많았던 팟캐스트가 있었다. 애청자로써 나프다가 종료될 때 그렇게 슬플 수 없었는데 다행히도 당시 데이터 사이언스 중심의 싸이채널을 담당하신 김진영 님께서 데이터 지능 팟캐스트를 운영하시면서 당시 필자에게 나프다의 대체제로 큰 위안이 되었다.
in Dev on PaperToMath, Data, Science, Insight, Analysis, Basics, Modeling, Practice
논문과 연구에 거리가 멀어진 셀러던트 직장인이 저처럼
늦깍이 나이에 연구에 철이 들어 논문에 관심이 많아지셨다면본 포스팅을 꼭 읽어주세요. 학사출신 실무자가 논문을 잙읽고, 잘쓰고, 잘투고할 수 있도록 보고 배운 노하우를 공유합니다.
in Dev on ML, Data, Science, Insight, Analysis, Basics, Modeling, Practice
본 포스팅은 시리즈로 계획되어 있으며, 인사이트와 기본의 중요성을 다시금 새기고 긴 여정의 출발에 대한 각오를 다지는 글입니다. 차후 EDA, CDA 등 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고 모델링을 거쳐 예측 및 설명의 자동화에 이르기까지 전체 과정을 실무에 즉시 적용할 수 있도록 기술해 나갈 예정입니다.
파이썬을 활용한 머신러닝의 첫 관문! 구글
Colab(코랩)의 환경구성 및 기본 사용법을 다룬 포스트입니다.
구글 코랩(Colab)은 클라우드 기반의 무료 Jupyter 노트북 개발 환경이다. 내부적으로는 코랩 + 구글드라이브 + 도커 + 리눅스 + 구글클라우드의 기술스택으로 이루어진 것으로 알려져있다.
in Review on Review, Book, Marketing, Facebook, Ga, Google, Analytics
본 리뷰는
비제이퍼블릭출판사"페이스북 퍼포먼스 마케팅 with 구글 애널리틱스(전민우,유성민 저)"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
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한빛미디어출판사"자연어처리 딥러닝 캠프(김기현 저)"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
in Dev on PaperToMath, Academy, List
데이터 사이언스 관련 해외학회목록을 정리해 보았습니다.
본 리뷰는
한빛미디어출판사"게임으로 익히는 코딩 알고리즘"을 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
종합 예술영역이라 일컬어질 정도로 다양한 학문이 융합된 데이터 사이언스, 딥러닝에 대해 그동안의 경험, 감(感)을 바탕으로 몇자 주절거려 봅니다.
in Dev on Competition, List
국내/외
데이터 과학 경진대회목록을 정리해 보았습니다.
본 리뷰는
한빛미디어출판사"혼자 공부하는 자바"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
본 리뷰는
한빛미디어출판사"파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)"을 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
in EnvOps on Envops, Blog, Github, Pages, Jekyll, Markdown
지금 당장 필요한
마크다운(Markdown)문법부터 단계적으로 배워봅시다.
Markdown은 문서 작성을 지원하는 태그(Tag) 형식의 문법이다.
What is Markdown? (출처 - 위키백과)
마크다운(markdown)은 일반 텍스트 문서의 양식을 편집하는 문법이다. README 파일이나 온라인 문서, 혹은 일반 텍스트 편집기로 문서 양식을 편집할 때 쓰인다. 마크다운을 이용해 작성된 문서는 쉽게 HTML 등 다른 문서형태로 변환이 가능하다.
in EnvOps on Envops, Blog, Github, Pages, Jekyll
이전에 올린 포스팅 GitHub 연동 및 Jekyll 설치는 최초 구축(1회성)에 포커스를 맞추고 있다. 이번 글은 매일 사용하게 되는 글쓰기 즉,
운영에 초점을 맞춰GitHub & Jekyll 사용법을 다뤄보려한다.
Git은 분산(여러명이 수정할 수 있다.)버전(최최..종을 자동으로 관리해준다.)관리시스템이며, GitHub는 Git으로 생산된 산출물이 저장되는 Git저장소라고 할 수 있겠다. 지역저장소를 관리하기 위한 도구가 Git이며, 원격저장소의 집합체가 GitHub이다.
in EnvOps on Envops, Blog, Github, Pages, Jekyll, Site, Search, Tipue
Tipue Search를 활용하여, 블로그 검색 기능을 구축한 과정에 대한 기록입니다.
블로그를 운영하다보니 검색 기능이 필요해졌다. 시간이 지날수록 포스트 개수가 늘어나게 되는 것은 당연한 일이기 때문이다. 기술 블로그는 다른 이들과 기술을 공유하는 목적도 있지만 개인적으로 효율적인 기억 관리를 위해 활용하기도 하는데, 정작 본인이 필요한 포스트의 위치가 기억나지 않아 한참 해맨다면 블로그 운영이 무슨 의미가 있을까? 그래서 검색기능을 만들어보기로 결심하였다!
in EnvOps on Envops, Blog, Github, Pages, Jekyll, Prose, Io, Markdown, Editor
Prose.io와 Github Pages를 연동하여더 쉽게 수정하고 배포하는방법을 알려드립니다.
in EnvOps on Envops, Github, Pages, Blog, Jekyll, Install, Push
앞서 선정한 테마를
GitHub에 연동하고Jekyll을 설치하여 웹브라우저에 직접 블로그를 띄워봅시다.
in EnvOps on Envops, Blog, Github, Pages, Jekyll, Themes, Personal, Preferences
블로그 구축의 첫 관문.
테마를 고르고GitHub 저장소에 등록하기 위한 사전 지식에 대하여 알아봅니다.
Data science enthusiast and addict :)