주니어 개발자들이 읽으면 좋은 테크 아티클 모음
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✅ 결론만 말하자면 평생입니다.
핵심적인 기초 통계는 데이터를 분석하는데 꼭 필요하지만, 다양한 기술 통계 및 추론 통계는 보다 깊이 있게 데이터를 분석을 하는데 큰 지침서가 됩니다. 다만 처음 시작부터 다 익히려고 하기보다, 필수적인 내용을 먼저 익힌 다음 다음 내용으로 적용해 나가는 과정이 필요합니다.
기본적으로 확률, 기술통계, 추론통계, 회귀분석 등의 개념을 숙지해야 하며, 초반에는 이런 기본적인 개념을 혼자 설명할 수 있을 만큼 확실히 이해하는 습관을 기르는 것이 중요합니다. 기초 통계 개념을 바탕으로 데이터 분석의 다양한 분야인 머신러닝, 시계열 분석, 베이지안 통계, 딥러닝 등 더 전문적인 영역으로 나아가며 지식을 확장해 나갈 수 있습니다.
통계를 배우는 가장 좋은 방법은 실제 데이터 분석 프로젝트를 통해 배운 내용을 적용해보는 것입니다. 실제로 데이터 분석 프로젝트를 수행하면서 배운 이론을 적용해보고, 문제를 해결하는 과정에서 자연스럽게 필요한 새로운 지식을 배우는 추가적인 학습이 이루어지게 됩니다. 따라서, 기초 통계를 탄탄히 다진 후 실전 경험을 통해 계속해서 배움을 이어나가는 것이 중요합니다.
통계에서 가장 많이 사용되는 개념은
- P-value
- Central limit theorem
- Normal Distribution
- Normalization, Regularization
- Error, Residual
- Confusion Matrix
등이 있습니다.
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2024년 3월 12일 오전 12:07
OpenAI가 발표한 Codex의 핵심은 AI와 함께 진짜 팀으로 일하는 것 같은 경험을 준다는거네요.
기존의 코딩 어시스턴트는 Agent라는 이름을 붙였어도 결국은 자동완성의 확장에 그치는 것이라, 즉, 나의 뇌를 확장하는 것이라 한계가 좀 명확했는데요.
이번에 우아한형제들 기술 블로그에 "타입 안전한 API 모킹으로 프론트엔드 생산성 높이기"라는 새 글을 발행하게 되었습니다.
... 더 보기📰 인공지능만으로 운영된 스타트업의 실패
카네기 멜론 대학교의 연구자들은 “TheAgentCompany”라는 회사를 만들었다. 이 회사는 AI 모델들이 소프트웨어 엔지니어, 재무 분석가, 프로젝트 매니저로 일하는 곳.