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[회고] 2023 1분기 & 글또 중간 회고 (4L+KPT & marimba) 글또 첫 다짐글을 쓴 지도 벌써 2달이 지났다. 1분기 회고를 언제 한번 해야하는데..라고 생각만 하고 있다가 글또에서 더 좋은 기술 글을 쓰는 강의를 듣고 회고를 작성하는 부분이 있어서 잊고 있던 회고를 떠올리게 되었다. 입사한 뒤에도 1개월차 회고만 진행한 뒤 3년을 슬슬 채워가는 동안 한번도 진행하지 않았었고, 내가 뭘 하고 지내는지 스스로 파악하지도 못한채 계속 달리고 있다는 생각이 들던 터라 한번 나를 돌아볼 시기가 찾아왔다고 생각이 들어 전반적인 회고 글을 써보게 되었다. 비록 회고라는게 어떤 틀을 정해서 해야한다라고 생각하진 않지만, 좀 더 본격적으로 회고를 해보고자 어느 정도 정의되어 있는 회고 방식을 찾아보았다. AAR(After Action Review) 일의 진행과정에 대해 되돌아보는..
[글또] 8기를 시작하며 "개발 블로그를 꾸준히 키워나가야지!" 하고 마음먹은지 근 5년이 지난듯하다 😥 나에겐 강제성을 부여하지 않으면 이대로 계속 흘러만 가겠구나 싶어서 지원하게 된 글또..! 매번 고민하다가 다른 일에 더 집중하자는 핑계로 여러 기수를 날렸었는데, 올해가 되어서야 마음을 다잡고 처음 8기로 참여하게 됐다. (이 첫 글또 시작 글도 제출 마감 직전에 쓰고 있는걸 보니 정말 하길 잘했다는 생각이 든다..😅) > '글또'란? "글쓰는 또라이가 세상을 바꾼다"의 줄임말인 글또는 개발자 글쓰기 모임이다. (링크: https://www.notion.so/zzsza/ac5b18a482fb4df497d4e8257ad4d516) 보통 개발자 관련 모임이라면 서비스를 개발하거나 스터디 중심의 모임이 많은데, 글쓰기 모임이라는..
[Review/Tableau] 플랜잇 데이터 시각화 커뮤니티 11기 후기 Tableau를 활용한 빅데이터 동아리 프로젝트를 진행하면서, Tableau 장인 팀원으로부터 알게된 플랜잇 데이터 시각화 커뮤니티! 이 플랜잇 데.시.커뮤니티는 BI컨설팅 회사이자 국내 최초 태블로 골드 파트너사인 '플랜잇'에서 진행하고 있는 커뮤니티로, Tableau를 현업에서 다루고 있거나 관심있게 배워보고 싶은 사람이라면 꼭 도전해볼 가치가 있다고 생각한다. 커뮤니티를 통해 배워가는 것도 많을 뿐더러, 얻어갈 수 있는 혜택이 많기 때문이다. (과제와 SNS 포스팅만 열심히 하면 플랜잇 교육을 계속 무료로 들을 수 있다는 점이 최고의 메리트..!) 모집은 플랜잇 네이버 블로그(https://blog.naver.com/withplanit)를 통해 진행되었다. 꼭 지원해보고 싶었기에 주기적으로 블로그를..
[NLP] 자연어처리 기초 (for 기술면접 대비) Tokenization - corpus를 의미 있는 단위인 token으로 나누기 - 구두점, 특수문자 단순히 제외하면 안됨 Lemmatization & Stemming - Lemmatization : 표제어 추출 (뿌리 단어 찾기, am → be) - Stemming : 어간 추출 (going → go) Language Model - 단어 sequence에 확률을 부여하는 모델로, 이전 단어들 주어졌을 때 다음 단어 예측하는 모델 n-gram - 통계적 언어 모델에서 앞의 n개 단어 보고 확률 계산 BoW (Bag of Words) - 단어 순서를 고려하지 않고 출현 빈도만 고려 TF-IDF - DTM : 문서별 단어 빈도를 행렬로 표현 - tf(d,t) : 특정 문서 d에서 특정 단어 t가 나오는 횟수..
[ML] 머신러닝 기초 (for 기술면접 대비) 출처 : https://www.springboard.com/blog/machine-learning-interview-questions/ 머신러닝 기초 Bias & Variance - Bias : 참값과 추정값들의 차이 - Variance : 추정값들의 흩어진 정도 - train data에 bias를 최대한 낮출 경우 모델 복잡도가 높아져 variance가 커지고, variance를 줄이기 위해 모델 복잡도를 낮출 경우 bias가 높아지는 trade-off 관계가 존재 Supervised & Unsupervised ML - 지도 학습 (Supervised Learning) : 정답 알려주며 학습, label된 train data 필요, 분류 + 회귀 - 비지도 학습 (Unsupervised Learning..
[CS] Python 기초 (for 기술면접 대비) 출처 : https://www.edureka.co/blog/interview-questions/python-interview-questions/#basicinterviewquestions Python 기본 질문 list 와 tuple 의 차이 - list : 가변성, 더 느림 - tuple : 불변성(수정 불가), 더 빠름 Python 주요 특징 - interpreted language : 실행 전 컴파일이 필요 없음 - dynamically typed : 변수 사용 전 선언할 필요 없음 - 객체지향적 프로그래밍 : 상속 등과 함께 class(객체) 정의 허용 - 함수가 first-class object : 변수에 할당 가능, 다른 함수에서 반환 및 전달 가능 Scripting & Programming ..
[CS] 자료구조 (for 기술면접 대비) 선형 구조 List Array List - 배열 이용하여 구현 - 장점 : index 통한 순차적 접근 유리 - 단점 : 삽입, 삭제 시 계산량 많아짐 (해당 index 기준으로 앞/뒤 shift 연산 필요) Linked List - node = data + next로 구성 : next에 다음 node 위치 저장 - 단일 연결 (Singly Linked List) : 동적 메모리 사용하지만, 특정 데이터를 찾으려면 head부터 찾아야 함 - 이중 연결 (Doubly Linked List) : 양방향으로 각 node의 전, 후 알 수 있지만, pointer를 2개 보유해야 함 - 원형 연결 (Circular Linked List) : 마지막 node의 next가 첫번째 node 가리킴 Stack - LIF..
[INTERVIEW] 엔씨소프트 2020 Summer Intern 면접 준비 나의 상반기 인턴 마지막 카드인 ncsoft... 지원동기 시작을 '게임에 대해 아는 것이 거의 없고, 게임을 잘 할 줄도 모르는'이라고 했던 서류가 붙었다니 신기하면서 이거 참 큰일났다는 생각이 들었다. 그래도 어려운 코로나 시국 속 면접을 보게해 준 유일한 곳이라 너무 감사하면서도, 학교 현장실습이 아닌 공식 채용 면접은 처음이라 너무 긴장이 된다. 미래에 나처럼 벌벌 떨고 있을 다른 누군가를 위해 조금이나마 도움이 되지 않을까 하여 준비 과정을 적어보려고 한다. 지원 직군 : AI R&D - Knowledge AI (여기를 넣은 이유는... 다른 직군은 내가 지원할 수 없었기에....😅) 1. 지원 서류 관련 준비 본인은 긴장을 너무나도 많이 하는 쫄보 스타일이기에, 1차 면접 진행 소식을 들었을 ..

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