머신러닝 썸네일형 리스트형 [네이버클라우드] 파파고 이미지 번역 인턴 지원 후기 4학년 2학기를 다니면서 네이버 클라우드 인턴 채용에 지원했다. 지난 겨울방학에 스타트업에서 AI/ML 인턴을 2개월 동안 진행하고난 후 좀 더 규모가 큰 기업에서의 인턴 경험을 쌓고싶어하던 중, 관심있던 컴퓨터 비전 분야의 체험형 인턴 공고를 확인하고 바로 지원했다. 마감 이틀 전에 해당 공고를 확인해 부랴부랴 자소서를 썼다.. 전형은 서류 - 코딩테스트 - 면접 순으로 진행됐다. 1. 서류 모집 분야는 파파고의 이미지 번역 AI 모델에 대한 학습, 고도화 쪽이었다. 마침 이전에 맡았던 인턴 업무 역시 컴퓨터 비전, 객체 탐지 분야였어서 서류에서 뽑힌 것 같다. 자소서는 일반적인 형식이라기보단 담당 업무와 관련된 본인이 수행한 프로젝트들을 간략하게 소개하는 것에 가까웠다. 한 문항 당 1000자 제한이.. 더보기 [머신러닝 인강] 14-1주차: Pandas DataFrame의 병합 (stack, unstack, Concat, Merge, join) 04. 데이터 분석을 위한 Python (Pandas) 23. DataFrame의 그룹핑 - 04. stack, unstack 함수의 이해 및 활용하기 24. DataFrame의 병합과 조인 - 01. Concat 함수로 데이터 프레임 병합하기 25. DataFrame의 병합과 조인 - 02. Merge, join 함수로 데이터 프레임 병합하기 23. DataFrame의 그룹핑 - 04. stack, unstack 함수의 이해 및 활용하기 - stack & unstack stack: 컬럼 레벨에서 인덱스 레벨로 dataframe을 변경 (데이터를 쌓아 올리는 개념) unstack: 인덱스 레벨에서 컬럼 레벨로 dataframe을 변경 (stack의 반대 operation) 두 함수 다 parameter을.. 더보기 [머신러닝 인강] 13-2주차: Pandas DataFrame의 그룹핑 (group by, transform, pivot, pivot_table) 04. 데이터 분석을 위한 Python (Pandas) 20. DataFrame의 그룹핑 - 01. DataFrame group by 이해하기 21. DataFrame의 그룹핑 - 02. transform 함수의 이해 및 활용하기 22. DataFrame의 그룹핑 - 03. pivot, pivot_table 함수의 이해 및 활용하기 이번 주차는 DataFrame의 그룹핑에 대해서 배워보는 시간이었습니다. 그룹핑이란 특정 column(feature, 변수)에 대해서 데이터를 묶어 처리를 하는 작업을 말합니다 ! >>수강 인증샷 더보기 [머신러닝 인강] 1-1주차: 파이썬 개발환경 설정 01. Python Programming 기초 01. 환경설정 - 파이썬 개발 환경 설정 (Mac) 02. 환경설정 - 파이썬 개발 환경 설정 (Windows) 03. 환경설정 - jupyter notebook 설치 및 사용법 소개 패스트 캠퍼스에서 [머신러닝과 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지 Online] 강의를 듣게 되었는데요, 오늘부터 완강하는 날까지 90일동안 일주일에 2번씩 학습 기록을 남겨볼까 합니다 ! >>수강 인증샷 더보기 이전 1 다음 반응형
