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이런 분들께 추천하는 클래스예요

- 프로젝트 버전관리를 체계적으로 하기 위해 기틀을 마련하고 싶으신분들 - 데이터 사이언스 관련 이직/취직을 준비하고 계신 분들 - Git 을 사용하고 있지만 체계적으로 다시 공부하고 싶으신 분들

제 클래스를 소개드리자면요,

◆ Git 을 왜 알아야 할까요? 제안서 초안.pptx 제안서 최종.pptx 제안서 최종.pdf 제안서 최종_수정.pptx 제안서 최종_수정_인력추가.pptx 제안서 완전최종.pptx 제안서 진짜완전최종.pptx ..... 여러 회사에서 여러 프로젝트를 수행하다보면 이런 폴더를 자주 보곤 합니다. 일반적으로 하나의 파일에 이름을 달리하며 작업을 하곤합니다만 이런 방법으로 버전을 관리하다보면 어떤 버전이 어떤 수정본인지 알기가 어렵고 실질적으로 파일 관리가 너무 어려워집니다. 게다가 혹시 하나의 파일을 두명이상이 수정하는 형태로 일이 이루어진다면? 다시 합치는 것도 쉽지 않습니다. Git은 이런 업무환경을 해결하기 위해 나왔습니다. 자동으로 버전을 관리해주고 여럿이 작업할 경우에도 변화된 부분을 스스로 추적해서 충돌없이 합칠 수 있게 해주기 때문에 손쉽게 최신버전을 유지하는 것이 가능합니다. 여럿이서 작업을 해야하고 소통이 많은 환경이라면 Git 같은 전문 버전관리 시스템을 사용해야 업무효율을 증대시킬 수 있습니다. 특히 야근을 많이 하고있다면 과연 그 야근이 잘못된 협업환경 때문은 아닌지 확인해봐야 합니다. ◆ 수업 후에는 무엇을 할 수 있을까요? - 파일 및 버전 관리를 보다 효율적으로 할 수 있다. - 개인 혹은 소규모 프로젝트에 git을 도입할 수 있다. - 사내에서 git 을 사용할 경우 바로 적응할 수 있다. ◆ 왜 이 수업을 들어야 할까요? 다른 글, 다른 영상들 보다 더 근본적인 원리를 다루기 때문입니다. 사람이 만든 모든 것은 그냥 그냥 만들어진게 없습니다. 특히 잘 짜여진 프로그램 같은 경우는 코드 한 줄 한 줄에 의미가 없는 것이 없지요. 그래서 Git 의 구조 하나하나도 이유가 없는 것이 없습니다. Untracked, Stage, Repository 등의 개념들이 등장해야하는 이유가 있기 때문에 그 이유만 하나하나 살펴본다면 암기할 것도 없고 그냥 이해만 하면 됩니다. 많은 사람들이 git 을 사용하려다 결국 포기하고 사용하지 못하는 이유 중 하나는 새로운 개념들과 많은 명령어들을 단순히 암기하려고 해서일지 모릅니다. 만약 잘 구조화된 그림을 통해 쉽게 이해를 할 수 있다면 어떨까요? 이 수업은 git 의 모든 단계를 구조화된 시각자료를 통해 진행합니다. 다 이해될 때까지 설명하여 소기의 목적을 달성하는 강의입니다.

클래스는 이렇게 진행됩니다

안녕하세요, ML·AI 분야에서 활동하고 있는 홍정현 튜터입니다

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홍정현 튜터

<h2><b>주요 이력</b></h2>현) 글로벌 컨설팅 회사 (EY 한영) Data Scientist 전) 한국은행 Data Engineer 전) 법무법인 (성진) Data Analyst <hr><h2><b>주요 수행 프로젝트</b></h2><b> 삼성전자</b> - 갤럭시 시리즈 수요예측 모델링 - 무선사업부 Bigdata Platform 구축 <b> 한국은행</b> - 조사연구지원 플랫폼 구축 - 행내 보고서 협업 시스템 PI <b> NH 투자증권</b> - 고객맞춤형 상품/서비스 추천 모델링 및 모니터링 시스템 개발 ... <hr><h2><b>주요 강의 이력</b></h2>- SK Broadband - 실무에 적용하는 머신러닝 - 사내 DataScience Bootcamp - 수학으로 풀어내는 머신러닝 <hr> 안녕하세요. ^^ 빅데이터 컨설턴트로 일하면서 관련 업종으로 이직 혹은 취직을 원하시는 분들을 만나 상담할일이 많이 있었는데요, 가장 많이 들었던 질문은 데이터 사이언스는 어떤것부터 공부해야하냐는 질문이었습니다. "빅데이터 인공지능 관련 대학원을 가야하느냐?" "수학,통계학부터 공부해야 하느냐?" "R 이랑 Python 중에 어떤걸 해야하느냐?" 등등 참 다양하기도 했지만 본질적으로는 크게 다르지 않기도 했습니다. 핵심은 해보고는 싶은데 시작을 어떻게 하는지를 모르겠다는 것이었죠. 제가 진행할 강의는 제 동료였던, 제 친구였던, 제 후배였던 분들께 알려드렸던 내용들을 다시 엮어 진행하는 강의입니다. 데이터 관련 직종은 무엇이 있는지, 그 직종들은 어떤일을 하는지, 어느정도의 급여를 받는지, 얼마나 일이 많은지 부터 시작해서 어떤 프로젝트들을 진행하고, 어떤 스킬들을 갖고 있어야하고, 그 스킬이 무엇인지, 이후에는 어떻게 준비해야하는지 등에 대한 내용입니다. 강의는 준비되는 대로 런칭하면서 여러 파트로 진행할 예정입니다. <hr><h2><b>[Gomguard's DataScience Class]</b></h2> <b>DS-00 : DataScience?</b> - 데이터사이언스 분야에 속한 직업들, 필요한 스킬들, 프로젝트는 어떻게 진행이 되는지 전반적인 것들을 다룹니다. <b>DS-01 : Git & Github</b> - 프로젝트를 진행할 때 혼자서 모든것을 진행하는 경우는 없습니다. Git은 가장 기본적인 협업툴이며 실무에서 사용하는 상황 그대로 실습하며 효율적으로 학습해야합니다. <b>DS-02 : Database & SQL</b> - Database 의 필요성과 종류, 특징을 알아보고 Database 를 조작하는 언어인 SQL 에 대해 학습합니다. <b>DS-03 : Data Crawling with R & Python</b> - Data Crawling 의 핵심은 network 에 대한 이해입니다. network 및 브라우저가 어떻게 페이지를 렌더링하는지에 대해서 알고 있다면 R 이든 Python 이든 언어에 관계없이 원하는 데이터를 수집할 수 있습니다. <b>DS-04 : Data Wrangling</b> - Data Wrangling 은 데이터를 원하는 모양으로 변경하고 조작하는 것을 의미합니다. <b>DS-04-R : Data Wrangling with R (Tidyverse)</b> - R 중 Tidyverse 패키지를 통해 데이터를 조작하는 방법을 학습합니다. <b>DS-04-P : Data Wrangling with Python (Pandas)</b> - Python 중 Pandas 라이브러리를 통해 데이터를 조작하는 방법을 학습합니다. <b>DS-05. Machine Learning Algorithm</b> - Regression 및 Tree Algorithm 의 수학적 기초와 작동방식등의 기본 이론을 배우고 구현하는 것을 다룹니다. <b>DS-06. Deep Nueral Networks Algorithm</b> - AI 라고 불리는 딥러닝 기술이 어떤 방식으로 작동하고 어떻게 구현하는지에 대해서 학습합니다. <b>DS-07. Data Visualization with R (ggplot2, rmd)</b> - 분석결과를 그래프로 시각화하고 Markdown 언어로 문서화 하는 것을 다룹니다. ** DS-03 이후의 모든 강의는 실무환경과 동일하게 원격 DB 및 Git 을 사용하며 진행합니다. **
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[3시간 완성][DS-01] 현직 머신러닝 엔지니어에게 배우는 Git

29,590/시간

3시간

88,770

그룹 클래스 · 2-6
원데이 · 3시간

일정이 없습니다.

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