코딩하는 타코야끼

해당 게시글은 소정의 원고료를 받아 작성되었습니다.BUT! 말 그대로 소정의 리워드만 제공받았을 뿐, 제 카드로 직접 결제한 내돈내산 후기예요 :) 안녕하세요!1회차에서는 왜 내돈내산으로 결제했는지를, 2회차에서는 컨설팅으로 지원 순서가 어떻게 바뀌었는지를 적었어요. 이번 글은 현직자 멘토링 이야기입니다.컨설팅이 "어떤 순서로 움직일 것인가"를 잡아줬다면, 멘토링은 "내가 들고 있는 게 진짜 통하는 물건인가"를 때려보는 자리였어요. 📍 제로베이스 취업정보회사란?채용 정보부터 이력서·경력기술서 첨삭, 포트폴리오 구성, 면접 컨설팅까지 취업에 필요한 것들을 한 곳에서 받는 서비스예요. 신입만이 아니라 저 같은 경력 이직자도 대상이고, 직장이나 학교를 병행하는 사람에 맞춰 일정을 잡아줍니다.그중에서도 제가 ..

해당 게시글은 소정의 원고료를 받아 작성되었습니다.BUT! 말 그대로 소정의 리워드만 제공받았을 뿐, 제 카드로 직접 결제한 내돈내산 후기예요 :)안녕하세요!지난 1회차 후기에서 "직장을 다니면서 혼자 이직 준비를 하다가 막혀서 제로베이스 취업정보회사를 내돈내산으로 결제했다"는 이야기를 드렸었죠.그 뒤로 컨설팅을 3회차까지 받았어요. 이번 글은 그 컨설팅이 실제로 어떻게 진행됐는지, 그리고 제 이직 준비가 어디서 꺾였는지에 대한 기록입니다.결론부터 말씀드리면, 제가 가장 크게 바꾼 건 서류의 문장이 아니라 순서였어요. 📍 제로베이스 취업정보회사란?취업 준비생과 이직 준비자가 기업 채용 정보, 이력서·경력기술서 첨삭, 포트폴리오 구성, 면접 컨설팅까지 한 곳에서 받을 수 있는 서비스예요.여기에 현직자 멘..

해당 게시글은 소정의 원고료를 받아 작성되었습니다.BUT! 말 그대로 소정의 리워드만 제공받았을 뿐, 제 카드로 직접 결제한 내돈내산 후기예요 :) 안녕하세요!몇 년 전, 반도체 장비 제작부에서 일하다가 데이터 분야로 방향을 틀었던 비전공자입니다.국비 지원 부트캠프에서 6개월을 보내고, 그 뒤에 제로베이스 데이터 취업 스쿨을 수료하면서 지금 다니는 회사에 입사했어요. 그때 썼던 수료 후기가 아직 이 블로그에 그대로 남아 있는데, 몇 년 뒤에 같은 블로그에 또 취업 이야기를 쓰게 될 줄은 정말 몰랐네요 😅지금은 로봇·영상 인식 분야 회사에서 SW 개발을 하고 있어요. 검출기와 추적기를 만들고, 그 모델을 임베디드 보드에 올려서 실제 현장에서 돌아가게 만드는 일을 주로 합니다. 일 자체는 재미있게 하고 있..

안녕하세요! 저는 반도체 장비 제작부에서 근무하며 쌓은 경험을 토대로 데이터 분야로의 전환을 꿈꾸게 된 비전공자 입니다! 새로운 도전을 위해 국비 지원 부트캠프에 등록하여 6개월 간 오프라인 수업을 듣고 두 개의 프로젝트에 참여했어요. 다양한 분야의 지식을 접하긴 했지만, 이것만으로는 전문적인 지식을 쌓기에는 부족함을 느꼈어요. 오프라인 부트캠프를 통해 컴퓨터 비전 분야에 큰 관심을 갖게 되었고, 이 분야로의 취업을 목표로 설정했어요. 국비 지원 부트캠프를 마친 후 더 전문화된 교육을 찾아 제로베이스 부트캠프에 등록했는데, 데이터 직군에 특화된 커리큘럼이 인상 깊었어요. 온라인 부트캠프의 유연함이 큰 장점으로 다가왔고, 수강생들과 함께하는 Slack 커뮤니티와 강사님, 멘토님의 지원 덕분에 안심하고 학습..

1. Target Data(Web Page) 인터파크 영화 예매율 주간순위 Source: 인터파크 영화 랭킹리포트 하기 Image의 [영화 Top 10]이 Target Data 입니다. 2. Web Crawling & DataFrame 만들기_1 📍 import from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException import pandas as pd from selenium import webdriver: 웹 브라우저를 제어하기 위한 도구를 가져옵니다. from selenium.webdriver.common.by i..

1. Decision Tree를 이용한 Wine 분석 red_url = "" white_url = "" red_wine = pd.read_csv(red_url, sep=";") white_wine = pd.read_csv(white_url, sep=";") red_wine.head() white_wine.head() ⚡️ 레드/화이트 와인별로 등급 fig = px.histogram(wine, x="quality", color="color") fig.show() ⚡️ 데이터 분리 X = wine.drop(["color"], axis=1) y = wine["color"] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train..