AI와 함께 멋진 인생을 만들어가는 공간
인공지능과 함께 살아간다는 건 단순히 기술을 받아들이는 게 아니라, 기술과 협력해 더 나은 세상을 만들어가는 거예요. 우리 모두 AI의 가능성을 이해하고 그 잠재력을 최대한 활용해 삶을 풍요롭게 만들어봐요!
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나의 MBTI로 알아보는 AI 관련 직업 현재 핫한 AI 분야에서 나와 잘 맞는 직업을 찾아보고 싶으신가요? MBTI 유형에 어울리는 인공지능 관련 직업을 추천해 드립니다. 더보기
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실리콘 밸리-직업탐방 시리즈: SWE & MLE 스터디 클럽++(https://lnkd.in/ghBkdBJa)에서 대한민국 총영사관과 함께 "직업탐방 시리즈: SWE & MLE" 이벤트를 엽니다. (참고로, SWE, MLE 직군이 아니여도 들으실 수 있고 충분히 도움이 되리라 봅니다.) 온라인/오프라인 동시 진행으로 미국이든, 한국이든, 전세계 어디서든 참가하실 수 있으며, 아래와 같은 실리콘 밸리에서의 성장과 취업에 관한 이야기를 들으실 수 있습니다. 더보기
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실리콘 밸리-직업탐방 시리즈: SWE & MLE
스터디 클럽++(https://lnkd.in/ghBkdBJa)에서 대한민국 총영사관과 함께 "직업탐방 시리즈: SWE & MLE" 이벤트를 엽니다. (참고로, SWE, MLE 직군이 아니여도 들으실 수 있고 충분히 도움이 되리라 봅니다.)온라인/오프라인 동시 진행으로 미국이든, 한국이든, 전세계 어디서든 참가하실 수 있으며, 아래와 같은 실리콘 밸리에서의 성장과 취업에 관한 이야기를 들으실 수 있습니다.Chungha Yun- Staff Software Engineer, Google- “General SWE IC가 성장하며 생존하는 법" : 어떤 것이 성장 해다고 할 수 있을까요? 이에 대한 이야기를 IC 관점에서 해보려고 합니다. 성장에 고민이 있는 주니어 엔지니어, 성장이 멈춘 거 같은 시니어 엔지니어..
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학습 조언: 데이터 엔지니어 (Data Engineer)
데이터 엔지니어(Data Engineer)에게 가장 중요한 스킬은 데이터 파이프라인(Data Pipelines), 데이터베이스(Database), 그리고 배포(Deployment)입니다. 이 세 가지 스킬은 데이터를 처리하고 분석할 수 있도록 하는 데이터 인프라를 구축하고 최적화하는 데 필수적입니다. 데이터 엔지니어의 핵심 역할은 데이터를 원활하게 흐르게 하는 데이터 파이프라인을 설계하고 구축하는 것입니다. ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 이해하고 이를 구현하는 능력이 중요합니다. Apache Kafka, Airflow와 같은 데이터 파이프라인 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 수집, 처리, 저장하는 방법을 배우세요. 데이터의 정확성과 신뢰성을 유지하며 대규모 데이터를 처리할 수 있는 파이프라인..
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학습 조언: 데이터 사이언티스트 (Data Scientist)
데이터 사이언티스트에게 가장 중요한 기술인 머신러닝 모델링, 통계, 실험 설계, 그리고 비즈니스 인사이트를 효과적으로 익히기 위해서는 체계적인 학습과 실습이 필요합니다. 먼저 머신러닝 모델링 능력을 향상시키기 위해서는 다양한 머신러닝 알고리즘과 모델을 깊이 있게 이해해야 합니다. 이를 위해 Python과 같은 프로그래밍 언어를 숙달하고, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch와 같은 주요 머신러닝 프레임워크를 사용하여 실제 모델을 구축하고 학습시키는 경험을 쌓아야 합니다. 또한 교차 검증, 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 모델 최적화 기법을 학습하여 모델 성능을 향상시키는 방법을 익히는 것이 중요합니다. 실험 설계와 통계 지식을 강화하기 위해서는 실험의 신뢰성을 보장할 수 있는 가설 설정..
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학습 조언: 데이터 아키텍트 (Data Architect)
데이터 아키텍트(Data Architect)에게 가장 중요한 기술인 데이터베이스(Database), 데이터 파이프라인(Data Pipelines), 데이터 거버넌스 및 보안(Data Governance and Security)을 효과적으로 익히기 위해 다음과 같은 스킬들을 공부하는 것이 필요합니다. 먼저, 데이터베이스(Database) 기술을 마스터하기 위해서는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)인 MySQL, PostgreSQL, Oracle과 같은 시스템의 구조와 작동 원리를 깊이 있게 이해해야 합니다. SQL(Structured Query Language)에 대한 숙련도를 높이고, 데이터 모델링 기법을 학습하여 효율적이고 확장 가능한 데이터베이스 설계를 할 수 있어야 합니다. 또한, NoS..
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