박기수님 마인드 셋
경진대회시 과정을 블로그에 정리하는 것이 나중에 도움이 됨. 그렇지 않으면 남는 기억들이 휘발될 수 있음.
그룹스터디 활용에서는 기본 규칙을 잘 정해서 지키도록 하고, 사이드 프로젝트 진행을 하는 것이 좋음. 인원수 너무 많지 않게.
💡 프로젝트 진행
- 파이썬 프로젝트
팀플. - EDA 프로젝트
팀플-대쉬보드
너무 어려운 주제 하지말자.
데이터가 없는 것은 피하자. - ML Learing 프로젝트
submission하는 것부터 연습해보자.
팀 분위기가 중요하다.
💡 경진대회
멘토링도 같이 진행(실시간 & 서면)
순위의 순서로 발표순서 고정. (잔인해!)
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ML 경진대회
데이터 전처리와 파생변수 생성이 핵심! -
CV 경진대회
문서타입 분류 경진대회
OCR에 집착하지 않는 것이 큰 핵심.
우선 구현하고 시간이 남으면 OCR을 적용 -
NLP 경진대회
갑자기 높아지는 레벨
음성대화를 요약 텍스트화.
편협적인 사고를 버리자.
분석보델보다는 데이터 전처리가 관건. -
AI 경진대회
한대회에만 집중하여야 함.
김남혁 특강
모두가 동일한 커리큘럼을 배우기때문에 차별성을 갖기 어려운 것이 부트캠프의 단점.
ai 대회에 관해서는 4가지 분야중에 모든것을 다 잘할 필요는 없다. 선택과 집중이 더 중요.
💡 공부 방법.
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키워드를 중심으로 전체적인 흐름을 이해하는 것이 중요.
그러나 키워드를 중심으로 기본기를 쌓는 것도 중요. -
코테에 대한 꾸준한 준비가 필요하다.
참고 : 프로그래머스
💡 cs 면접 단골질문.
- 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 네트워크, 데이터베이스
- 정보처리기사로 공부해도 괜찮다.
- 빅데이터분석기사 크게 추천하진 않지만 그중에는 나쁘지 않다.
- 백엔드.
💡 논문스터디
부트캠프의 한계를 극복하기 위해 나만의 차별화를 위한 사이드 프로젝트
1. 캐글, 데이콘등의 competition
- GitHub Repo를 만들어서 깔끔하게 관리.
- 자주성을 보여줄 수 있게 하자.
2. Demo page
- 특정 문제를 정의하고, 이를 위해 ai를 활용한 데모 페이지를 구현하는 것.
- 시각적 이펙트가 큼.
- 현업과 밀접한 연관이 있기 때문에, 포트폴리오를 더욱 풍성하게 만들어 줌.
