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[2024년 상반기 IBK기업은행 신입행원 채용][디지털] 필기시험 합격 후기
2024년 상반기 IBK기업은행 신입행원 채용 디지털 직무로 지원했습니다!필기 시험 합격 후기를 간단히 적어볼까 합니다!시험 개요시간 : 120분문제 수 : 75문제 (1문제당 약 1분 30초만에 풀어야함)문제 구성- 직업기초 40문제 (1.5점)- 직무수행 객관식 30문제 (1점)- 직무수행 주관식 5문제 (2점) 우선, 지금까지는 디지털이라는 이름으로 IT와 디지털을 함께 뽑았다면, 이번 공채부터 디지털과 IT를 분리해서 채용하게 되었습니다. 그에 따라 필기, 실기 시험에 차이가 생겼습니다. 이 점을 잘 인지하고 필기와 실기를 준비해야할 것 같습니다. 새로운 디지털 분야는 필기시험 직무수행 영역에서 데이터베이스, 데이터분석, 인공지능 모델링, 블록체인, 시사 주로 총 5과목이 주로 출제됨을 알 수 ..
2024.06.15
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트랜스포머(Transformer) - 입력(포지셔널인코딩)
https://arxiv.org/abs/1706.03762 Attention Is All You Need The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new arxiv.org 트랜스포머란? - 인코더-디코더 구조를 따르면서, RNN을 사용하지 않고 어텐션으로만 구현한 모델 인코더-디코더 구조 - 인코더 :..
2023.07.15
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현직자 데이터 사이언스 직무 경험 공유 스토리
현직자 데이터 사이언스 직무 경험 공유 스토리데이터 사이언스 일반적인 흐름- 스타트업 입사 초반에는 우리 회사 데이터베이스가 이렇게 생겼구나, 쿼리를 이렇게 짜야하는구나 등등 공부하고 실습 하며 시간을 보냄.- SQL이 익숙해진 뒤에는 기존의 쿼리 유지 보수, 쿼리를 통해 나오는 결과를 사람들이 보고 인사이트를 얻을 수 있게 대시보드 형태로 개발- 점차 복잡하고 비즈니스적인 고급 분석을 하게됨. 관심 있으면 모델링이나 기술적인 부분도 하게 됨. : 시작은 쿼리다. 쿼리 공부가 주니어들에게는 중요. 데이터 사이언스 직군 분류1. 데이터 애널리스트2. 데이터 엔지니어3. 머신러닝 엔지니어 데이터 애널리스트- 주로 분석에 집중- 비즈니스에 도움이 될 만한 인사이트 추출- 비즈니스에 대한 이해와 경험도 중요 ..
2023.01.31
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select 문 총정리
가장 많이 사용되고 중요한 select 문에 대해서 정리하고자 한다 select 문에 함께 작성할 수 있는 구들과 작성법에 대해 정리했다 select 구는 컬럼을 표시할지 말지 정하는 것, 지정하지 않은 컬럼을 잘라내는 게 아니라는 것을 다시 한 번 상기하자! * select 문 실행 순서 select 문은 작성 순서와 실행 순서가 다르다 select 문에 등장하는 구들의 실행 순서를 이해하고 있어야 최적화된 오류가 없는 쿼리를 짤 수 있다 select문 내부의 실행 순서는 다음과 같다 1.from : 테이블을 지정하고 전체 레코드 추출 2.where : 조건에 따라 레코드 축소 3.group by : 그룹을 통합 4.having : 그룹에 조건을 줘서 그룹을 축소 5.select : 가져올 데이터 선택..
2023.07.09
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트랜스포머(Transformer) - 인코더, 디코더
이 글을 통해 트랜스포머의 인코더와 디코더에서 각각 어떤 일이 일어나는지, 뭐가 사용되는지를 총 정리해보고자 한다 인코더의 구조 - num_layers : 트랜스포머의 하이퍼 파리미터. 지정한 개수의 인코더층을 쌓음. 트랜스포머의 인코더는 크게 2개의 sublayer로 나눠짐 1. 멀티헤드어텐션층 2. 포지션-와이즈 피드포워드 신경망 층 자세하게는 다음과 같이 나뉨! 1. 임베딩 벡터에 포지셔널 인코딩을 수행 -> 단어의 위치 정보 반영 2. 셀프 어텐션 층을 지남 - 멀티 헤드 셀프 어텐션 3. 잔차 연결과 층 정규화 4. 피드포워드 신경망 층을 지남 5. 잔차 연결과 층 정규화 - 포지션 와이즈 피드포워드 신경망, 일반적으로 알고있는 피드 포워드 신경망 인코더의 멀티 헤드 셀프 어텐션 어텐션 개념 복..
2023.07.19
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SVR(Support Vector Regression)
서포트 벡터 머신 회귀(support vector machine regression) - 비모수적 방법 - 커널 함수를 기반으로 함 - 제한된 마진 오류 안에서 가능한 한 많은 관측치가 마진에 포함되도록 학습하는 방법 - 마진 안에 관측치가 많은 초평면이 좋은 초평면이다 - svm과 마진을 고려하는 건 똑같지만, svr은 마진 밖에 있는 error가 최소가 되도록 동작함 - 마진의 폭은 하이퍼파라미터 ε(입실론)으로 조절(slack variable 과 혼동 x) - 마진을 통해 오차에 반응하지 않는 영역 마련 -> 노이즈에 영향을 받지 않도록 - 마진에 들어가는 학습데이터를 추가 -> 예측 능력에 영향 X - 모델은 입실론에 민감하지 않다 - 입실론이 아니라 규제 C에 민감하다 - SVR의 규제 C - ..
2023.04.01
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개념적 데이터 모델링, ERD
관계형 데이터베이스(RDB) 모델링 개념적 데이터 모델링 : 파악한 업무에서 개념을 뽑아내는 과정 ERD(Entity Relationship Diagram) - 현실에서 개념을 추출하는 필터 적용 - 개념에 대해서 다른 사람들과 대화하게 해주는 언어 - 현실을 3개의 관점으로 바라볼 수 있는 finder 제공 정보 - 정보를 발견하고 다른 사람들에게 표현할 수 있게 도와줌 그룹 - 서로 연관된 정보를 그루핑해서 인식하고 이것을 다른 사람들에게 표현할 수 있게 도와줌 관계 - 정보, 그룹 사이의 관계를 인식하고 다른 사람들에게 표현할 수 있게 도와줌 현실로부터 개념을 인식하는 도구, 그것을 다른 사람들도 알아볼 수 있게 표현하는 도구 -> ERD ERD 만들기 - RDB는 내포관계를 허용하지 않음. 포함관..
2023.02.07
