로얄카지노 (주소:M M B7.top추천) 머신 걸 프로카지노 33바카라 마이크로게임 커뮤니티 검색 결과

머신러닝 관련 직무에 대한 질문.

안녕하세요. 머신러닝 분야로의 취업을 희망하는 취준생입니다. 먼저 저에 대해서 조금 설명드리면 인서울 대학원에서 딥러닝을 응용하는 분야에서 이번해 2월에 석사를 졸업했고(다만 너무 minor한 분야라 취업이나 실제업무에는 사실상 도움이 안되는 것 같습니다), 이번해초에 카카오 머신러닝엔지니어 인턴 경험이 있습니다. 인턴 후 개인적으로 머신러닝 이론, 통계학에 대해서 공부를 하였고 지금은 신입으로 취업준비를 하는 중입니다. 가고싶은 기업은 카카오,네이버,넥슨,펍지 입니다. 질문드리고 싶은 점은, 1. 파이썬은 어느정도 할 줄 알고, sql은 배우는 중입니다. 캐글에서 이미 지난 대회 몇개를 해보면서 공부를 한 경험이 있구요(깃허브에 정리 하였습니다). 머신러닝 이론 관련 질문이나 통계학의 특히 테스트에 관련된 부분에대한 이론 질문은 웬만하면 답변할 수 있게끔 깊게 공부하였습니다. 문제는 실무경험이 인턴밖에 없다는 것과 컴퓨터과학 기초지식(os, 네트워크, 데이터베이스 같은 것. 자료구조알고리즘은 공부했습니다)이 부족하다는 것입니다. 이런점들이 취업에 문제가 될지 궁금합니다. 특히 컴퓨터과학 기초 지식이 부족한 것이 많이 걱정스럽습니다. 2. 만일 소프트웨어 지식이 부족한 점이 문제가 될 경우의 질문인데요. 이건 머신러닝 엔지니어를 희망할 경우에만 그런건지요? 엔지니어라면 실제 서비스에 deploy해야 하니까 소프트웨어 엔지니어링지식이 필요할 거 같다는 생각은 듭니다. 카카오 인턴때도 어느정도 필요하다 생각했구요. 여러 명문대학에서 온라인강의와 과제까지 무료로 공개하기 때문에 공부할 수는 있겠지만 os,네트워크,db 같은 큼직한 과목을 공부하는 건 너무 시간이 오래 걸리는 것 같습니다. 그럼에도 컴퓨터과학 기초과목들을 시간을 투자해서 공부하는게 옳다고 보시는지요? 개인적으로 카카오에서 인턴할때는 기초과목들을 정말 잘 알아야 할 만큼 필요하다고 생각되진 않았습니다. 오히려 소프트웨어 기초지식들은 굵직한 개념만 알고(프로세스가 뭔지, 쓰레드가 뭔지 등등...) 코드 깨끗하게 잘 짜고 디버깅 잘하는게 더 중요하다고 생각했어요. 다만 신입공채를 보면 저런 기초과목을 깊게 물어보곤 해서 이러한 질문을 드립니다. 3. 2번질문에 이어지는 질문인데요. 만일 소프트웨어 기초지식이 필요하고 공부해야 한다면요. 그걸 안해도 되는 직무는 없는지요? 저는 솔직히 소프트웨어 기초지식을 배울 시간에 모델링에 대해서 더욱 깊게 공부하고싶습니다. 그래프이론, 베이지안 머신러닝, 강화학습 등등... 위에서 머신러닝 공부한것도 정말 재밌게 공부했구요. 여기서 더 깊은 내용도 재밌게 공부할 자신 있습니다. 근데 소프트웨어 기초지식에 대한 강의도 시작해봤는데 너무 재미가 없어서 하기가 힘들더군요. 저는 그냥 파이썬 잘하고 pytorch, sklearn같은 라이브러리 잘 다루는 정도 그리고 스파크 쓸 줄 아는 정도만 할 줄 알고 싶어요. 나머지는 모델링공부에 투자하고 싶습니다. 근데 이렇게하면 직장을 구하기 힘들까요...? 4. 위에서 머신러닝에 대해서 공부했다고 말씀 드렸었는데요. 공부하면서 과제에 머신러닝 모델을 scratch부터 구현하고 그 원리를 수학적으로 증명하는 그런게 있는데 이러한 것들을 깃허브에 정리하면 취업에 도움이 될지요?

머신러닝 엔지니어와 데이터분석 업무 차이

머신러닝 엔지니어와 데이터 분석 업무 간에 차이를 몇몇 글에서 읽으면서 분명 업무 상 차이가 있다는 것을 알았습니다. 그런데 데이터 분석에서도 머신러닝 모델을 활용해서 분석을 진행하는데, 머신러닝 모델을 활용한다는 점은 같지만 쓰임이 다른 것인가요? 회사 취업 공고에서 머신러닝 엔지니어를 원하는지, 데이터분석을 원하는지 명확한 구분이 잘 서지 않습니다. 취업공고를 보고 어떻게 머신러닝 엔지니어와 데이터분석을 구분할 수 있을까요?

일정 & 주소지 문제

이번에 LG전자, LGD, 삼성전자 지원하려는데 LG전자는 채용연계형 인턴입니다. 1. 인턴을 만약 합격한다면 LGD랑 삼성전자 면접 일정이 꼬이는 것 같은 느낌이던데 이럴 경우 보통 어떻게 하나요? 2. 그리고 만약 인턴십을 하던 중 아예 다른 회사에 합격해서 가려고 하면 추후 불이익이 있나요? (다음 번 LG계열로 이직 시) 3. LG 전자랑 LGD 채용 지원서 상 주소지 입력하는 칸이 있던데 주민등록상주소지를 쓰는 건가요? 4. 제 원룸이 5월 초중반에 이사할 예정(서울->서울)이라 가족들이 있는 본가 주소지(전남)로 작성할까 하는데 괜찮을까요? 아니면 나중에 이사하고 채용 일정 도중에 전화해서 바꾸는 것도 가능할까요?

주소지 문제

이번에 삼성전자 공채 지원하려고 합니다. 지원서 상 주소지 입력하는 칸이 있던데 현 주민등록상주소지를 쓰는 건가요? 제 원룸이 5월 초중반에 이사할 예정(서울->서울)이라 가족들이 있는 본가 주소지(전남)로 작성할까 하는데 괜찮을까요? 아니면 나중에 이사하고 채용 일정 도중에 전화해서 바꾸는 것도 가능할까요?

머신러닝 엔지니어가 되기 위해 필요한 컴퓨터공학 지식

머신러닝 관련 직군 취업을 준비중입니다. 그 중 머신러닝 엔지니어에 관심이 있는데요. 머신러닝 관련 직군이면서 컴퓨터공학 지식을 요구하는 직군으로 알고 있습니다. 여기서 어떤 컴퓨터공학 지식(os, DB, 네트워크 등)을 얼마나 요구하는지 궁금합니다. 예를 들어 DB에 대한 지식,경험을 DB 엔지니어 만큼 요구하진 않을 거라 생각합니다. 그러면 DB에 대해서 얼마나 알아야하는지 예를 들어 DB의 원리를 이해하고 그에맞게 SQL을 효율적으로 쓸 줄 아는 정도면 되는지와 같은 것이 궁금합니다. 답변 부탁드립니다.

머신러닝 개발자(엔지니어) 진로 관련 질문드립니다.

안녕하세요. 저는 수학과를 전공하고 데이터과학을 복수전공하고 있습니다. 데이터 분석가를 생각하며 머신러닝, 딥러닝을 공부하다가 코딩에 재미를 느껴 머신러닝 개발자(엔지니어)를 진로로 선택하게 되었습니다. 팀프로젝트를 좋아하고 자율적으로 일하는 편이라 대기업보다는 스타트업에 관심이 생겼고 특히 수평적인 기업문화와 복지가 좋은 IT 기업을 목표로 하고 있습니다. 이제 4학년이 돼서 대학원 진학과 취업 준비 중에 고민하고 있는데요. 1. 실제로 머신러닝 개발자(엔지니어) 취업공고들을 보면 비전만 잘하는 사람을 원하지도 않고 석사도 우대사항이라 컴퓨터 비전에 관심이 있어 비전랩실로 석사를 하게 되면 오히려 취업 문이 좁아질까 걱정입니다. 2. 2년동안 연구할 의지와 자신이 없으면 취업을 준비하는게 맞겠죠? 대학원이 고민되는 이유는 졸업하고 나면 원하는 기업에 수월하게 취직할 수 있기 때문입니다. 질문이 더 있는데 글자수 제한이 있어 또 올리겠습니다(ㅜㅜ)

머신러닝 엔지니어에게 필요한 컴퓨터 수업이 무엇인지 궁금합니다.

안녕하세요. 저는 수학과를 전공하고 데이터 과학을 복수전공하고 있는 학생입니다. 이제 4학년이 되었는데, 개발 공부를 제대로 하고 싶어 소프트웨어융합학과(컴퓨터공학과)도 부전공하려고 하는데요. 참고로 저는 Python이 주 언어고, C++과 R도 어느 정도 하는 편입니다. 자료구조 수업을 들은 적 있고 현재는 프로그래머스로 코테 준비를 하고 있습니다. 1. 머신러닝 엔지니어에게 필요한 컴퓨터 수업은 무엇인가요? 제 생각엔 <컴퓨터구조>, <컴퓨터알고리즘>, <운영체제>, <데이터베이스>, <데이터통신및네트워크>를 더 들으면 될 거 같은데 맞나요? 2. 머신러닝 엔지니어 공통 자격요건에 간혹 Java가 보이던데 자바프로그래밍을 배우는 게 좋을지 아니면 안 배워도 될지 궁금합니다. 3. 그리고 혹시 <모바일앱프로그래밍>과 <웹프로그래밍>도 들으면 좋을까요? 질문이 세 개지만 사실 머신러닝 엔지니어에게 어떤 과목이 필수이고 선택인지 궁금합니다. 바쁘실텐데 시간 내주셔서 감사합니다!

카카오모빌리티 머신러닝 엔지니어 과제전형

카카오모빌리티 공고를 보고 질문 드립니다..! 1. 머신러닝 엔지니어 공고를 보니 '과제전형'이라는 과정이 있던데, 어느 정도 시간을 주고 어떤 주제로 과제를 진행하는 걸까요..? 2. 학교 수업 중 머신러닝/딥러닝/데이터분석/컴퓨터비전 등의 과목들 수강하면서 다수의 괜찮은 퀄리티로 프로젝트를 진행한 경험이 있는데, 난이도는 어느정도일까요? (예를 들면, 어떤 머신러닝 모델을 텐서플로우로 구현 가능하고, 모델을 좀 더 과제에 맞게 수정하는 정도만 하면 충분하다 등..) 3. Live Coding이라는건 어느 정도의 난이도일까요? 코딩 테스트를 이제 막 준비해보고 있는 입장이라 지금 지원해도 될지 막막합니다. 감사합니다!

데이터 분석 관련 진로 결정에 조언 부탁드립니다.

현재 제가 알고 있는 데이터 분석과 관련된 직종은 크게 3가지로 분류가 됩니다. 1. 데이터 엔지니어: 데이터를 수집하고 관리하며 데이터 분석가를 위해 대량의 데이터로부터 핵심 데이터를 추출 2. 데이터 분석가: 비지니스의 서포터. 분석결과를 설명하고 이해 시키기 위해 시각화/커뮤니케이션 능력이 필요. 3. 머신러닝 엔지니어: 머신러닝과 딥러닝으로 통계분석 수준을 넘어선 정확도와 분석력을 목표로 한다. 위 3개 중 가장 희망하는 진로는 머신러닝 엔지니어 분야입니다. 그래서 저는 국비지원 교육을 통해 간단한 SQL 문법과 Python으로 웹크롤링과 Pandas, sklearn 라이브러리를 활용하여 영화 추천 시스템, 유튜브 댓글 긍정/부정 분석을 주제로 간단한 프로젝트를 해보았습니다. 현재 저의 고민은 제 학력과 스펙으로는 머신러닝 엔지니어로 대기업은 힘들고 중소기업은 취업해야 될 거 같은데 대부분의 중소기업은 데이터 수집 시스템이 구축이 되지 않아 머신러닝 엔지니어 기술만 가지고는 취업이 힘들다고 알고 있습니다. 그래서 데이터 수집과 분산처리(Hadoop, AWS..), 리눅스를 공부해서 데이터 엔지니어 분야도 준비를 해야되는지 아니면 시각화툴(BI, Tableau)과 캐글을 공부해서 계속 머신러닝 엔지니어를 준비해야 되는지 정말 고민이 많이 됩니다. 저의 고민을 들어주셔서 감사드립니다.

머신러닝 개발자(엔지니어) 진로 관련 질문드립니다2

안녕하세요. 저는 수학과를 전공하고 데이터과학을 복수전공하고 있습니다. 데이터 분석가를 생각하며 머신러닝, 딥러닝을 공부하다가 코딩에 재미를 느껴 머신러닝 개발자(엔지니어)를 진로로 선택하게 되었습니다. 팀프로젝트를 좋아하고 자율적으로 일하는 편이라 대기업보다는 스타트업에 관심이 생겼고 특히 수평적인 기업문화와 복지가 좋은 IT 기업을 목표로 하고 있습니다. 이제 4학년이 돼서 대학원 진학과 취업 준비 중에 고민하고 있는데요. 이어서 질문드립니다. 3. 학교에서 R, Python, C++ 프로그래밍을 배웠고 알고리즘과 자료구조도 들었지만 개발을 제대로 배운 적이 없어서 아예 부전공으로 컴퓨터공학을 전공할지 고민입니다. 다만 이렇게 되면 최소 1학기를 추가학기로 다녀야 합니다. 필요한 부분만 독학하는게 좋을까요? 4. 독학해도 된다면, 어떻게 공부하는 걸 추천하시나요? 코딩테스트를 보는 기업도 꽤 있어서 알고리즘 공부와 코딩테스트 준비를 생각하고 있습니다.

머신러닝 엔지니어에게 필요한 경험을 어디서 쌓을 수 있는지 궁금합니다.

안녕하세요. 저는 머신러닝 엔지니어를 희망하는 취준생입니다. 머신러닝 엔지니어/개발자 채용 공고를 정리면서 필요한 경험을 추려봤는데요. 그중에서도 (1) 서비스에 반영 및 운영해 본 경험과 (2)Hadoop이나, Spark, Hive 같은 빅데이터 분석 플랫폼 사용 경험은 어디서 쌓을 수 있는지 궁금합니다. 독학으론 쉽지 않을 것 같아서요. 네이버 부스트 캠프 AI TECH에서 serving에 대해 공부하고 경험을 쌓을 수 있을 것 같긴 한데 (2)는 실제로 대용량 데이터 분산 처리에 대한 이해도 같이해야 하는데 실무를 직접 경험해봐야 할까요? 요약하자면 (1), (2)를 쌓고 싶은데 조언 부탁드립니다.

머신러닝 개발자에서 백엔드

안녕하세요 27살 1년차 머신러닝 엔지니어 입니다. 저는 컴퓨터공학과를 졸업하고 학부 연구생 경험을 기반으로 스타트업에서 머신러닝 엔지니어로 일하고 있습니다. 2가지 이유로 이직 또는 퇴사를 고민하고 있습니다. 첫번째는 머신러닝 직업에 대한 저의 경쟁력 때문입니다. 석사, 박사 출신들과 경쟁하는 AI 라는 분야에서 학사 출신에 저의 경험이 그렇게 경쟁력 있는 인재라고 생각되지 않고 저 또한 더이상 AI 분야의 개발에 흥미를 느끼지 못하고 있기 때문입니다. 두번째는 서비스 개발자로 전향입니다. 사내에서 진행한 외부 외주 프로젝트에서 2달 가량 지능형 모니터링 시스템을 개발하고 이 당시 워킹 쓰레드, 실시간을 위한 최적화등 개발을 즐겁게 수행했습니다. 회사에서 웹을 하지 않기 때문에 사내에서 개발 분야 이동은 불가하며 최근에는 문서 작성, 기술 연구등 타 업무량이 현저히 높습니다. 앞으로 웹 백엔드 개발자로 커리어를 쌓고 싶은데 현 직장에서 이직 준비를 하는 것이 과연 유효할까요?