개발 성장 노트

* 강의를 듣고 필기한 내용일 이후에 따로 정리한 내용입니다.git branch 어제 자 복습    - git 허브에서 새로운 (branches , readme 포함) repo를 만들어서 git clone의 방법으로 로컬저장소에서 가져오기    - hello.py를 만들고 print('hello')를 추가한 뒤 해당 내역을 add, commit, push 1. github 사이트에서 새로운 레포스토리를 만들고 url을 가져오기2. 터미널에서 dev 위치를 찾아가기     시작 위치 -> pwd로 확인 -> ls -> cd documents로 들어가기 -> ls -> cd dev -> dev 폴더 도착3. git clone branches 로포스토리_url      -> branches 폴더가 생긴 것을 ..

* 강의를 듣고 필기한 내용일 이후에 따로 정리한 내용입니다. - Git이라는 게 무엇인지, 어떻게 하는지 등등을 보고 git의 공부를 하는 수업- 팀단위 작업에서 어떻게 버전관리를 할지에 대해서- 도구자체는 사용법이 어렵진 않으나, 명령어 수행 수준정도이지만, 개념 이해가 필요- 작업 수행은 쉬우나, 작업순서에 대한 정리가 필요함! 반복해서 정리를 하는 과정이 될 듯.- 걔념만 이해하면 정말 쉬운 모듈 shell, vim commands 복습Shell 운영체제의 커널과 사용자를 이어주는 소프트웨어         - shell에 명령을 내리면 커널에 전달을 해줌 : 커널에서 결과물을 다시 사용자에게 전달 : 커뮤니케이션 도구   - sh(Bourne Shell): AT&T Bell 연구소의 Steve B..

* 강의를 듣고 필기한 내용일 이후에 따로 정리한 내용입니다.* https://glowdp.tistory.com/33 에서 이어지는 게시물 입니다.File system컴퓨터에는 다양한 파일들이 저장장치에 저장 - 운영체제가 저장장치에 있는 데이터를 효율적으로 CRUD 할 수 있는 것을 File system- File - Directory - block : 저장 장치의 고정된 데이터 저장 최소 단위(논리적인 단위) : 블록은 최소단위라서 통제로 가져온다.        - storge에 다녀오는 거 큰일 : 한번에 끝냄        - OS는 블록단위인데, 최대한 많이!!!! - inode : file, Directory의 구조에서 pointer를 이용한 관리를 위한 값        - unix기반이 모두 ..

* 강의를 듣고 필기한 내용일 이후에 따로 정리한 내용입니다.* https://glowdp.tistory.com/32 에서 이어지는 게시물 입니다.Memory Hierarchy1. Registers : CPU 내부에 위치하며, 가장 빠른 속도로 데이터에 접근할 수 있는 기억장치              - CPU가 처리할 데이터나 명령어를 저장하고, 중간 결과를 보관     2. Cache Memory : Register와 메인 메모리 사이에 위치하는 기억장치              - CPU가 처리할 데이터나 명령어를 미리 가져와 저장하므로, 더 빠른 속도로 접근이 가능              - 일반적으로 캐시는 L1, L2, L3 등의 레벨로 나누어져 있으며, 각 레벨마다 용량과 접근 속도가 다름  ..

* 강의를 듣고 필기한 내용일 이후에 따로 정리한 내용입니다.* https://glowdp.tistory.com/28 에서 이어지는 게시물 입니다.Sorting algorithms - 정렬 알고리즘은 주어진 데이터를 정해진 순서대로 재배열하는 알고리즘이다. (ascending, descending)Bubble Sort - Time Complexity : O(N^2)- 인접한 두 원소를 비교하면서 큰 값을 뒤로 보내며 정렬- 가장 큰 값을 가장 마지막으로 보내는 것 = 한번의 step    - 한번의 step이 끝나면 뒤에서부터 정렬- 버블정렬의 시간복잡도는 O(N^2)이고 어느정도 정렬된 상황에서는 swap이 많이 일어나지 않아 효과적이라고 볼 수 있음.# bubble sort를 구현해봅시다!def bu..

* 특강으로 진행된 부캠 활용방법에 대한 정리입니다.Data Manager인공지능에 필요한 데이터 관련된 모든 업무를 수행    - 학습 데이터 구축 ( 수집, 라벨링, 규칙, 품질 ... )    - 평가 데이터 구축 ( 샘플링, 기준, 점수 ... )    - 데이터 구축에 필요한 라이브러리 개발 ( 전처리, 후처리, 자동화 ... )    - 데이터 구축에 필요한 툴 개발 (수집 툴, 라벨링 툴, 관리 툴 ...)데이터 매니저는 인공지능 + 개발 + 데이터(도메인)에 대한 지식을 골고루 갖추고 있어야 함취업을 목표로 부트캠프 알차게 보내는 법장점단점밀도 높은 수강 기간 (짧고 굵게!) 탄탄한 커리큘럼 네트워크의 확장 (동기, 강사 등) 이력서 한 줄 추가 다양한 포트폴리오 제작 커리어 전환의 기회너..

* 강의를 듣고 필기한 내용일 이후에 따로 정리한 내용입니다. 추천 사이트 : 오픈 소스로 셀프스터디를 할 수 있는 곳 : https://github.com/ossu/computer-science- OSSU(OSSU: Open Source Society University) 컴퓨터 과학(Computer Science)- GitHub 페이지는 누구나 컴퓨터 과학 학위를 무료로 온라인에서 공부할 수 있도록 돕는 학습 로드맵을 제공- 무료 온라인 강의를 통해 컴퓨터 과학의 기초부터 고급 과정까지 배울 수 있도록 설계     - 기초 학습 과정: 수학, 논리, 프로그래밍 기초 등의 기본적인 컴퓨터 과학 지식을 다룹니다.     - 핵심 과정: 데이터 구조, 알고리즘, 운영체제, 컴퓨터 네트워크 등 컴퓨터 과학의..

* 강의를 듣고 필기한 내용이며, 수업 이후에 따로 정리한 내용입니다.* https://glowdp.tistory.com/24 에서 이어지는 게시물 입니다.ANOVA분산분석- 분산의 원인이 어디에 있는가를 알아보는 통계적 방법- 통계학자이자 생물학자인 로날드 피셔(R. A. Fisher)에 의해서 만들어짐- 두 개 이상 다수의 집단을 서로 비교하고자 할 때 집단 내 분산을 사용   - 집단 간 분산의 비교를 통해 만들어진 𝐹분포를 이용하여 가설검정을 함   -  3개 이상의 집단에 대한 평균의 차이를 검정하는 분석 방법- 집단 간 분산과 집단 내 분산을 확인하여 모집단의 특성을 찾아내기에 적합한 분석 방법 - 평균의 차이를 분석하는 방법임에도 불구하고 분산분석이라고 부르게 된 이유는 분산을 비교하여 평..

* 강의를 듣고 필기한 내용일 이후에 따로 정리한 내용입니다.* https://glowdp.tistory.com/18 에서 이어지는 게시물 입니다. Random Variable & Probability Function 확률변수와 확률함수확률변수- 확률변수란 확률적 시행의 결과(사건)를실수로 대응시키는 함수- 확률변수가 특정값을 가질 확률을 나타내는 함수 - 이산확률변수: 수집한 데이터의 확률변수중에서 셀 수 있는 값들로 구성되거나 일정한 범위로 나타낼 수 있는 확률변수         - 이산확률 변수의 확률 함수: 이 경우 확률함수는“확률질량함수(PMF, Probability Mass Function)”                                                    이산 확률..

* 강의를 듣고 필기한 내용일 이후에 따로 정리한 내용입니다.Orientation 학습목표Statistics의 기초 개념과 원리, 방법을 토대로기술통계 : 어떻게 수집한 데이터의 특성을 요약정리할 수 있는지,추리통계 : 어떻게 분석한 데이터를 근거로 모집단의 특성을 추론할 수 있는지,회기와 분류 : 어떻게 불확실한 미래의 사건을 예측할 수 있는지 를 학습하는 것 코스 소개인공지능 분야에서 필수적인 확률과 통계에 대한 걔념과 원리를 학습  - Statistic는 데이터 분석, 패턴 익식, 의사 결정 등 다양한 인공지능 응용분야에서 중요한 역할을 함  - 확률과 통계의 기본걔념 이해, 이를 통해서 데이터를 효과적으로 요약및 분석하고 해석할 수 있는 능력 키우기Rule of Sum & Rule of Produ..