- 데이터 분석 스터디 활동 Git 입니다.
- 기본적으로 개인주제(데분관련 플젝), Kaggle, Dacon, 공공데이터 등 1주일 간 본인이 공부한 것을 발표하는 것으로 진행합니다.
- 매주 발표하는 내용을 서로 피드백하고, 의견을 자유롭게 공유하면서 공부해 나가는 방식입니다.
- 진행 속도나 발표 준비내용 등은 전적으로 개인에 환경이나 학습 속도에 따라서 진행합니다.
- 매주 발표 내용 및 분석내용은 Git에 업로드 하고 학습내용에 대해 질문사항은 카톡방이나 갠톡을 이용해서 자유롭게 수시로 질문합니다.
- 일정 분기가 끝나면 (개인 진행 사항이 어느정도 정리되면) Git or 포토폴리오로 문서화를 진행 합니다.
- 4.05 (일) 오리엔테이션
- 4.11 (토) 스터디 1주차
- 4.18 (토) 스터디 2주차
- 4.25 (토) 스터디 3주차
- 5.2 (토) 스터디 4주차
- 5.9 (토) 스터디 5주차
- 5.16 (토) 스터디 6주차
- 5.23 (토) 스터디 7주차
- 5.30 (토) 스터디 8주차
- 6.6 (토) 스터디 9주차
- 6.13 (토) 스터디 10주차
- 6.20 (토) 스터디 11주차
- 7.11 (토) 스터디 12주차
- 7.25 (토) 스터디 13주차
- 8.8 (토) 스터디 14주차 종료
- https://www.kaggle.com/datasets // 캐글 데이터 홈페이지
- https://www.kaggle.com/allen-institute-for-ai/CORD-19-research-challenge // 캐글 코로나 데이터 (예시)
- https://dacon.io/competitions // 데이콘 대회 데이터셋 제공
- http://www.aihub.or.kr/ai_data // 국내 AI 데이터 (영상, 음성, 이미지 등 ) AI Hub
- https://www.data.go.kr/ // 공공데이터포털 (데이터 파일 및 API 방식으로 제공)
- https://data.seoul.go.kr/ 서울 열린데이터 광장 (보건 / 환경 / 교통 / 교육 등 제공)
- https://www.kdnuggets.com/ // 외국 유명한 데이터셋 홈페이지 (컴피티션은 아님)
- https://github.com/TarrySingh/Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials/blob/master/kaggle/titanic.ipynb
- https://github.com/dimitreOliveira/MachineLearning
- https://kaggle-kr.tistory.com/32 // 캐글 커널 이유한님
- https://bigdata.seoul.go.kr/noti/selectNoti.do?r_id=P430&bbs_seq=274&sch_type=&sch_text=¤tPage=1 // 서울시 빅데이터 캠퍼스 (서울시 그늘막 설치 적합장소 분석)
- https://bigdata.seoul.go.kr/noti/selectNoti.do?r_id=P430&bbs_seq=228&sch_type=&sch_text=¤tPage=1 // 서울시 빅데이터 캠퍼스 (저소득 어린이 급식카드 사용 분석)
- ** OKKY 글 중 '포토폴리오 vs 지원서 수행이력(경력기술서)
- 경력기술서 : 프로젝트 설명 / 수행역할 / 사용기술 / 결과물 -> 포토폴리오 : 사용됩 입력,출력 데이터 / 사용기술 (면접관을 위한 최대한 이해하기 쉽게 그림 & 도표 위주로 )
- https://okky.kr/article/544920