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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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  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

• [데이터 분석을 위한 SQL 레시피] 1~4강 https://www.yes24.com/Product/Goods/59411396 데이터 분석을 위한 SQL 레시피 - 예스24 현장에서 바로 써먹는 SQL 데이터 분석 실무 지침서 이 책은 집필진이 실제로 업무에서 작성했던 리포트나 SQL 코드를 범용화하여 정리한 지침서입니다. 데이터 집계와 가공, 매출 파악, 웹사이트 www.yes24.com 동아리 스터디에서 SQL을 공부하게 되었다. 이 교재를 바탕으로 기억에 남는 문구나 기억해야 할 내용, 공부한 것들을 기록할 예정이다 Postgresql로 실습 진행 이 책은 데이터 분석 담당자와 엔지니어가 서로 원활한 커뮤니케이션을 하는 것이 중요하다고 말하고 있다. 그리고 그것을 가능하게 하는 것이 SQL이다. 분석 담당자가 SQL을 알아야 무엇을 집계할 수 .. 2023.09.08

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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

• 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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  [데이터 분석을 위한 SQL 레시피] 11강 - 사용자 전체의 특징과 경향 찾기 사용자를 위한 서비스를 제공할 때 사용자와 관련된 정보로 알고 싶은 것은?- 사용자의 속성(나이, 성별, 주소) : 마스터 테이블- 사용자의 행동(구매 상품, 빈도) : 액션 로그 테이블 어떤 속성의 사용자가 사용하는지 or 사용자가 어떻게 사용하는 지 알 수 있어야 함  1. 사용자의 액션 수 집계하기UU : Unique User, 중복 없이 집계된 사용자 수사용률(usage_Rate) : 특정 액션 UU를 전체 액션 UU로 나눈 것 with stats as( select count(distinct session) as total_uu from action_log)select l.action ,count(distinct l.session) as action_uu ,count(*) as action_co.. 2023.10.02

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  어텐션(인코더-디코더 Attention, Dot-Product Attention) https://tgwon.tistory.com/52 시퀀스-투-시퀀스(seq2seq) 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, seq2seq) - 입력된 시퀀스를 다른 시퀀스로 변환하는 작업을 수행하는 딥러닝 모델 - 주로 자연어 처리(NLP) 분야에서 활용 - ex) 챗봇, 기계 번역, 요약, STT 아래 그 tgwon.tistory.com RNN에 기반한 seq2 seq 모델의 한계 - 컨텍스트 벡터로 정보 압축 과정에서 정보 손실 발생, 입력 시퀀스가 길어지면 심함 - RNN의 고질적인 문제인 기울기 소실 문제 -> 그래서 등장한 게 어텐션(attention) -> 입력 시퀀스가 길어지면 출력 시퀀스의 정확도가 떨어지는 것을 보정 어텐션 아이디어 디코더에서 출력 단어를 예측하는 매 .. 2023.06.27