[KT AIVLE] KT 에이블스쿨 6기 모집(DX트랙, 지원계기, 합격 후기, 장점, 추천 직무, 친구추천 이벤트)

에이블스쿨 6기 모집에이블스쿨 5기 합격 후기를 올렸던 게 엊그제 같은데 벌써 6기 모집이라니 시간이 정말 빠른 것 같습니다..!! 저 또한 에이블스쿨 지원 전에 많은 블로그를 찾아보며 도움을 많이 받았기에 6기 지원을 고민하고 계실 예비 후배님들을 위해 정성 가득한 마음으로 에이블스쿨 홍보 및 추천글을 남겨보려고 합니다.무작정 '여기 좋으니까 추천한다!' 가 아닌 솔직한 후기와 함께 희망하시는 직무에 맞게 추천과 비추천을 살짝 드려볼 생각입니다!    지원자격, 지역 등 에이블스쿨에 관한 기본적인 내용들은 홈페이지나 다른 에이블기자단 블로그를 확인해주세요. 1. DX 컨설턴트 트랙(DX란?)우선 DX 트랙의 커리큘럼은 다음과 같은데요DX는 Digital Transformation의 약자로 '디지털 전환..

• format_list_bulleted KT AIVLE/에이블스쿨 5기 후기
• · 2024. 6. 9.
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[KT AIVLE] DX트랙 머신러닝(6주차) 복습(기본 알고리즘: Linear Regression, K-Nearest Neighbor, Decision Tree, Logistic Regression)

머신러닝 복습기본 알고리즘 분류범줏값을 예측로지스틱 회귀 (Logistic Regression), 결정 트리 (Decision Trees), 랜덤 포레스트 (Random Forest), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM), k-최근접 이웃 (k-Nearest Neighbors, k-NN) 등회귀연속적인 숫자를 예측선형 회귀 (Linear Regression), 다항 회귀 (Polynomial Regression), 결정 트리 회귀 (Decision Tree Regression), 랜덤 포레스트 회귀 (Random Forest Regression) 1. Linear Regression(선형 회귀) 알고리즘최선의 회귀모델은 전체 데이터의 오차합이 최소가 되는 모델을 의미 ..

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• · 2024. 3. 29.
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[KT AIVLE] DX트랙 머신러닝(6주차) 복습(머신러닝, 분류, 회귀, 모델 성능 평가)

머신러닝 복습 머신러닝1. 머신러닝컴퓨터 시스템에게 데이터에서 학습하고 패턴을 식별하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여하는 인공지능의 한 분야다양한 알고리즘과 기술을 사용하여 모델을 훈련시키고, 이 모델은 새로운 데이터를 분석하고 예측하거나 패턴을 인식하여 의사 결정을 내림지도학습(Supervised Learning)학습 대상이 되는 데이터에 정답을 주어 규칙성을 배우게 하는 방법비지도학습(Unsupervised Learning)정답이 없는 데이터만으로 배우게 하는 학습 방법강화학습(Reinforcement Learning)선택한 결과에 대해 보상을 받아 행동을 개선하면서 배우게 하는 학습 방법 2. 분류와 회귀분류범줏값을 예측 로지스틱 회귀 (Logistic Regression), 결정 트리 (De..

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• · 2024. 3. 28.
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[KT AIVLE] DX트랙 데이터 분석 표현(6주차) 복습(Steamlit, Text elements, Chart elements, Map)

데이터 분석 표현 복습 1. Steamlit 데이터 과학 및 머신러닝 모델을 구축하고 웹 애플리케이션으로 쉽게 공유할 수 있도록 도와주는 파이썬 라이브러리 # 실행 # 주피터랩 - 터미널 - streamlit run streamlit\test.py 2. Text elements import streamlit as st # 애플리케이션의 제목 설정 st.title("My Streamlit App") # 대제목 추가 st.header("This is a Header") # 소제목 추가 st.subheader("This is a Subheader") # 텍스트 추가 st.text("This is some text.") # 다양한 유형의 객체를 표시 (문자열, 숫자, 리스트, 딕셔너리, 데이터프레임 등) st...

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• · 2024. 3. 25.
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[이코테] 그리디(탐욕법) 알고리즘

그리디 알고리즘(Greedy Algorithm) 어떠한 문제가 있을 때 단순 무식하게, 탐욕적으로 문제를 푸는 알고리즘 즉, 현재 상황에서 지금 당장 좋은 것만 고르는 방법 코딩테스트에서 문제 유형을 파악하기 어렵다면 먼저 그리디 알고리즘을 의심 거스름돈 문제 당신은 음식점의 계산을 도와주는 점원이다. 카운터에는 거스름돈으로 사용할 500원, 100원, 50원, 10원짜리 동전이 무한히 존재한다고 가정한다. 손님에게 거슬러 줘야 할 돈이 N원 일 때, 거슬러 줘야 할 동전의 최소 개수를 구하라. 단, 거슬러 줘야 할 돈 N은 항상 10의 배수이다. 내 풀이 n = int(input()) answer = 0 lst = [500, 100, 50, 10] for i in lst: answer += n // i..

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• · 2024. 3. 25.
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[KT AIVLE] KT 에이블스쿨 5기 DX트랙 5주차 후기(데이터 수집, 2차 미니 프로젝트)

5주차 (3월 18일 ~ 22일)데이터 수집(3월 18일 ~ 19일)5주차에는 박두진 강사님께서 웹 크롤링을 주제로 2차 미니프로젝트 전 이틀 동안 강의를 해주셨습니다! 개인적으로 이전에 유튜브를 통해 웹 스크래핑을 잠깐 공부한 적이 있었는데, 그때는 제대로 이해하지 못한 채로 끝나서 조금 아쉬움을 남긴 채로 끝났었습니다. 이번 강의 역시 쉽지는 않았지만 웹 크롤링을 네이버, 직방, 카카오 등 다양한 사이트에서 다뤄보면서 실습까지 진행할 수 있어서 재미있게 학습할 수 있었습니다! 나중에 시간 내서 다양한 주제로 다뤄보려고 합니다. 2차 미니프로젝트(3월20일 ~ 22일) 2차 미니프로젝트에는 서울시 공공데이터를 가지고 전처리부터 분석 그리고 인사이트를 도출해내는 과정을 3일에 걸쳐 진행되었는데 에러도 많..

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• · 2024. 3. 23.
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