반응형 분류 전체보기58 [Retrospective] 회고 - 통계학과 학부 졸업 회고 - 학부생활나는 17학번이고 주전공 통계, 부전공 컴공으로 졸업을 했다. 전체학점 4.2x / 전공학점 4.3x으로 졸업을 했고,학부연구생, 학생회, 동아리, 스터디 등 다양한 활동들도 했으니 학부생활을 열심히 했다 말할 수 있지 않나 싶다. 17년도에 입학에서 군대를 포함해 25살인 22년 8월에 7학기를 마치고 조기졸업을 했다.현재는 데이터 분석을 더 공부하고 싶어 타대학교의 산업공학부 소속 연구실에서 석사과정을 진행 중이다. 학부생활동안 내가 경험하고 느꼈던 감정들을 기록으로 남겨 졸업하고 난 직후의 생각과 감정을 기록하고자 글을 남긴다.통계학과나 컴퓨터공학에 관심 있으신 분들이 참고하면 좋지 않을까 생각한다. 통계학(주전공)나는 고등학교 때 대학교 과에 대해서 잘 몰랐을 때, 수학만 좋아하는.. 2023. 1. 9. [대학원] 대학원 준비 - 지원, 면접, 합격 후기(고려대학교 산업경영공학부 대학원) 고려대학교 산업경영공학부 대학원내가 지원했던 2023학년도 전기신입학 전형의 일정은 다음과 같았다.원서접수2022. 10. 04(화) 오전 10:00 ~ 10월 17일(월) 오후 05:00까지100% 인터넷 접수[전형료 85,000원(인터넷접수 대행수수료 포함) 공통]제출서류 접수2022. 10. 04(화) 오전 10:00 ~ 10월 18일(화) 오후 05:00까지출력한 입학지원서, 제출서류목록과해당 제출서류 일체전형일시 (구술시험)2022. 11. 19(토) 오전 09:00 부터*단, 법학과(02-3290-1292), 디자인조형학과 및 창의융합디자인협동과정(02-3290-2680)은 2022년 11월 18일(금) 예정11월 17일(목)에 대학원 홈페이지 "입학/구술시험안내"에서구술시험장소 확인합격자 발.. 2023. 1. 7. [대학원] 대학원 준비 - 지원, 면접후기(KAIST 데이터사이언스대학원) KAIST 데이터사이언스대학원(GSDS)내가 지원했던 카이스트 데이터사이언스대학원 2023년 전기(봄학기 1차) 일정은 다음과 같았다. 원서접수 : 07/01 10:00 ~ 07/12 17:30서류제출기한 : 07/14 18:00까지 도착1단계 합격자 발표 : 8/11 14:00 이후면접전형 : 08/15 ~ 08/22장소는 1단계 합격자 발표 시 게시개인별 면접전형 일정 확인 (해당 학과별 실시)최종합격자발표 : 09/22 14:00 이후카이스트 데이터사이언스대학원은 산업 및 시스템공학과에 포함된 느낌이라 산공과 자료도 참고하여 준비했다.대학원에 대한 정보는 입시설명회를 통해 많이 얻었다.카이스트 데이터사이언스대학원이 원하는 방향성을 알 수 있었다. 입시설명회를 들으면 정리한 내용을 추리자면 다음과 같.. 2023. 1. 7. [Error] jinja2.exceptions.TemplateNotFound: jinja2.exceptions.TemplateNotFound: Flask 공식문서의 Quickstart - Rendering Templates를 보게 되면 다음과 같은 설명이 있다. 결론부터 말하자면 templates 폴더를 생성해 안에 적용하고 싶은 template을 넣으면 된다. Generating HTML from within Python is not fun, and actually pretty cumbersome because you have to do the HTML escaping on your own to keep the application secure. Because of that Flask configures the Jinja2 template engine for you automat.. 2023. 1. 7. [Web] VSCode 닫기 태그 자동으로 생성 안될 때 - Auto Rename Tag Extension - Auto Rename Tag Visual Studio code에서 태그 생성 과정에서 자동으로 닫힘 태그가 생성되지 않을 때 Auto Rename Tag라는 Extension을 설치해주면 해결 가능하다. 자동으로 닫힘 태그가 생성되도록 수정하길 바라면 Auto Close Tage 라는 익스텐션을 사용해도 되지만 해당 익스텐션은 태그를 수정할 때 자동으로 닫힘 태그도 수정해준다고 하니 더 유용할 듯 싶다. Reference Auto Rename Tag Auto Rename Tag - Visual Studio Marketplace Extension for Visual Studio Code - Auto rename paired HTML/XML tag marketplace.visualstu.. 2023. 1. 7. [Recsys] 추천시스템 알고리즘 - 협업 필터링(Collaborative filtering) 본 글은 Recommender Systems(Charu C. Aggarwal), 추천 시스템 기법 연구동향 분석(손지은, et al.)을 참고하여 정리한 내용들을 바탕으로 작성한 글입니다. 협업 필터링 해당 포스팅에서는 추천시스템 알고리즘 중 협업 필터링 방식에 대해 정리해보았다. 협업 필터링은 '특정 아이템에 대해 선호도가 유사한 고객들은 다른 아이템에 대해서도 비슷한 선호도를 보일 것'이라는 기본 가정을 바탕으로 사용자 혹은 아이템간 유사도를 기반으로 선호도를 예측하는 방법이다. 콘텐츠 기반 접근방식이 사용자와 아이템 정보에만 의존하여 선호도를 예측하는 반면, 협업 필터링은 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보를 사용해 선호도를 예측한다. 이것이 가장 큰 차이점이다. 즉, 추천대상이 되는 고객과 취향이.. 2022. 12. 22. [Recsys] 추천시스템 알고리즘 - 콘텐츠 기반(Content-based) 본 글은 Recommender Systems(Charu C. Aggarwal), 추천 시스템 기법 연구동향 분석(손지은, et al.)을 참고하여 정리한 내용들을 바탕으로 작성한 글입니다. 콘텐츠 기반 접근방식 해당 포스팅에서는 추천시스템 알고리즘 중 콘텐츠 기반 접근방식을 정리해보았다. 콘텐츠 기반 접근방식은 아이템의 콘텐츠를 직접 분석하여 아이템과 아이템 혹은 아이템과 사용자 선호도간 유사성을 분석하여 이를 토대로 고객에게 아이템을 추천해주는 방식이다. 위 그림은 콘텐츠 기반 접근방식 추천 기법을 보여주고 있다. 사용자가 직접 입력한 정보나, 사용자가 아이템에 대해 평가한 점수 혹은 과거 구매내역을 바탕으로 생성 된 정보를 통해 선호하는 아이템을 파악. 미리 선정된 기준을 통해 분류된 아이템 카테고리.. 2022. 12. 19. [Recsys] 추천시스템 - 데이터 형태, 평가지표 본 글은 Recommender Systems(Charu C. Aggarwal)라는 책과 다양한 블로그를 참고하여 정리한 내용들을 바탕으로 작성한 글입니다. 데이터 형태 요즘 다양한 분야에서 추천시스템이 활용되면서 다양한 알고리즘들이 생겨나고 적용되고있다. 추천시스템의 대표적인 알고리즘 전에 추천시스템에 활용되는 데이터의 형태와 평가지표를 먼저 정리해보고자 한다. Explicit Data vs Implicit Data 추천시스템에 활용되는 데이터 형태를 크게 다음과 같이 나눌 수 있다. Explicit Data 유저가 자신의 선호도를 직접(Explicit) 표현한 Data 유저의 호불호를 명백히 알 수 있기 때문에 강력하지만 데이터를 얻기 힘듬 ex) 평점, 영화 리뷰, 구독, 차단 데이터 등 Implic.. 2022. 12. 13. [Recsys] 추천시스템이란? 본 글은 Recommender Systems(Charu C. Aggarwal)라는 책과 다양한 블로그를 참고하여 정리한 내용들을 바탕으로 작성한 글입니다. 추천시스템 추천시스템은 사용자(user)에게 상품(item)을 제안하는 소프트웨어 도구이자 기술이다. 이러한 제안은 어떤 상품을 구매할 지 또는 어떤 음악을 들을지와 같은 다양한 의사결정과 연관되어있다. 인터넷이 발전됨에 따라 아이템 구매 및 선호에 대한 사용자의 피드백을 얻기 쉬워졌고, 이런 피드백을 바탕으로 과거의 사용자-아이템 간 데이터를 활용해 취향을 고려한 아이템을 추천하는 것이 추천시스템의 기본적 아이디어이다. 추천시스템의 진정한 묘미는 사용자 자신도 좋아하는지 몰랐던 취향을 시스템이 발견하고 그에 맞는 콘텐츠를 추천해주는 것이다. 이러한 .. 2022. 12. 12. [MySQL] Programmers - MySQL Lv.3,4,5 Programmers - MySQL Lv.3,4,5 https://school.programmers.co.kr/learn/challenges?order=recent&languages=mysql&page=1&levels=3%2C4%2C5 코딩테스트 연습 | 프로그래머스 스쿨 개발자 취업의 필수 관문 코딩테스트를 철저하게 연습하고 대비할 수 있는 문제를 총망라! 프로그래머스에서 선발한 문제로 유형을 파악하고 실력을 업그레이드해 보세요! school.programmers.co.kr 1. 없어진 기록 찾기 SELECT animal_id, name FROM animal_outs WHERE animal_id NOT IN (SELECT animal_id FROM animal_ins) ORDER BY animal_id.. 2022. 11. 29. [MySQL] Programmers - MySQL Lv.2 Programmers - MySQL Lv.2 https://school.programmers.co.kr/learn/challenges?order=recent&levels=2&languages=mysql&page=1 코딩테스트 연습 | 프로그래머스 스쿨 개발자 취업의 필수 관문 코딩테스트를 철저하게 연습하고 대비할 수 있는 문제를 총망라! 프로그래머스에서 선발한 문제로 유형을 파악하고 실력을 업그레이드해 보세요! school.programmers.co.kr 1. 최솟값 구하기 SELECT MIN(DATETIME) AS 시간 FROM ANIMAL_INS 2. 고양이와 개는 몇 마리 있을까 SELECT ANIMAL_TYPE, COUNT(*) AS count FROM ANIMAL_INS GROUP BY ANIM.. 2022. 11. 16. [MySQL] Programmers - MySQL Lv.1 Programmers - MySQL Lv.1 https://school.programmers.co.kr/learn/challenges?order=recent&page=1&languages=mysql&levels=1 코딩테스트 연습 | 프로그래머스 스쿨 개발자 취업의 필수 관문 코딩테스트를 철저하게 연습하고 대비할 수 있는 문제를 총망라! 프로그래머스에서 선발한 문제로 유형을 파악하고 실력을 업그레이드해 보세요! school.programmers.co.kr 1. 모든 레코드 조회하기 SELECT * FROM animal_ins; 2. 역순 정렬하기 SELECT name, datetime FROM animal_ins ORDER BY animal_id DESC; 3. 아픈 동물 찾기 SELECT animal_.. 2022. 11. 3. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
