TIL - 10.18 자소서 넋투리

뭘 내가 아는척을 하려고 해도 아는 게 없으니 할 수 있는 말이 없다.

그것도 기업입장에서, 경력자 입장에서 바라본다면 난 그냥 일반인보다 조금 더 아는 수준에 불과한데 내가 무슨 할말이 있겠는가..

 

비전공자 인 이상 결국 할 수 있는 말은 ‘나 아픙로 자라쑤 이써요!’하는 혀짧은말정도

 

내가 하기 위해서 투자한 것은, 시간 : 자료구조, 네트워크, 클라우드, FastAPI

원한것은 데이터 엔지니어, 행한것은 백엔드에 가까운데요? - 라고 말하기에도 부끄러운..

수학이 싫어서 도망친자, 통계에서 벗어날 수 없다 - 데이터 분석

정확히는 투자 시간 대비 가성비가 안나올거 같아서 안건드렸다 정도

왜냐면 내가 전문적으로 공부하진 못하니까 / 시간이 부족하니까

 

그래서 추가 기능을 얻고자 하였고

지금와서 보니 내가 가진 것도 너무 불안정함 : 용어가 겨우 익숙해졌을 뿐 아는 것은 없다.

누구나 완벽한 것은 없다고 하지만 최소한 알기라도 해야하는 것 아닌가

 

그래서 나는

이해하지 못한 것을 혐오합니다. 모르면 알아야 직성이 풀리기에 그날 스쳐간 것도 블로그에 기록해놨었기에 프로젝트 도중에 대화가 저의 지식 부족으로 끊기는 일은 적었고 프로젝트에 대한 소개 및 발표를 쉽게 할 수 있었습니다.

 

그 예시로 파이썬의 method들을 직접 구현하고 싶어 자료구조를 배우기 시작했고 그 시작점이 C++이라 끝이 없음에 실수했음을 직감했습니다.

 

타입폼 설문의 엔드포인트를 3천개 이상 포인터로 이으면서 ‘다시는 이러지 말아야 겠다’ 생각하여 FastAPI를 통해 웹페이지를 만들어 설문 및 실제 유저 로그를 통해 분석하려 했으나 현실은 벽이었습니다.

 

기업에서 다루는 데이터를 만지려면 개인의 PC 성능으론 어림도 없다 생각하여 클라우드에 대해 입문하였습니다. 뭐가 뭔지도 감도 못잡고 있습니다.

 

위의 두 개를 뒷받침하기 위해 네트워크에 대해 알아보고 있고 그나마 좀 낫습니다

 

 

다만 새로운 것은

FASTAPI 의 pydantic 모델에서 영감을 얻어 머신러닝 의 파라미터를 바라볼 수 있게 되었고

 

클라우드의 연동성을 구현하기 위해 Git을 익히기 시작했으며

 

파이썬 list의 pop()이 왜 있는지 이해하지 못했었는데 드디어 존재 이유를 이해하기 시작하기도 하며 스택, 큐 이런 것이 따로 명령어로 구현되는 것이 아닌 내가 ‘정의’하면 되는 것이라는 걸 이해하기 시작했습니다.

 

아 그리고 외부 교육으로 Pandas Object 가 Unicode 구성 2차원 배열인 것도 알았고 머신러닝의 ‘정확도’와 ‘효율성’에 대해 고민하기 시작했죠

 

그래서 데이터 분석은 뭘 할줄 아냐고요?

부산 ICT 비전공자 대상 총 6일교육 ‘우수’ Wwwwwwwww

해봐야 딥러닝 용어 익숙해지기 정도지만 뭐 어떻습니까 있는걸 아 그리고 자격증도 있네요 ADsP

 

앞으로 내가 알아보고 싶은건 SVD, PCA구별 / Le, OHe 중 Le 혐오에 대한 근거 찾기

평가 지표 정확한 이해 - 통계적 이해
딥러닝 이용 포트폴리오 만들기