2024. 7. 2. 17:29ㆍ회고/TIL(매일)
✏️도전한 점
1. 아티클 스터디 및 요약
2. 파이썬 코드훈련
3. 데이터 분석 독서 완독
01 아티클 스터디
🔎아티클 스터디: 뽑히는 개발자의 이력서
01 오늘의 아티클 뽑히는 개발자 이력서는 어떻게 만드나요? | 요즘IT25년 차 개발자로 꾸준히 멘토링을 하다 보니 신입 개발자의 이력서를 볼 일이 많습니다. 신입 또는 경력이 짧은 주니어 엔지
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02 파이썬 코드훈련
알쿼리즘: 파이썬 코드훈련 22, 23, 24번
01 두 정수 사이의 합(07.02)나의 로직: 크기 순 정렬 → 사이의 모든 정수를 리스트화 → 집계함수 SUMdef solution(a, b): a1 = sorted([a,b])[0] b1 = sorted([a,b])[1] return sum(list(range(a1, b1+1)))멘토님 코드: 부등호
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03 데이터분석 독서 후기
- 데이터 사이언티스트에 필요한 역량은 1. 통계 2. 프로그래밍 3. 비즈니스 인사이트이다. 그런데 세개를 전부 잘하는 데이터 과학자는 많지 않다. 존재하더라도 매우 높은 연봉을 가진 현업이다. 신입 기준으로 두루두루 적당히 하는 것보다 하나라도 잘하는 인력을 성장시키는 게 낫다고 한다. 그리고 기업 내부에서 쉽게 찾을 수 있는 인재는 비즈니스 인사이트를 잘 볼 줄 아는 사람이다.
- 내가 제일 관심 있어 하는 분야는 프로그래밍과 비즈니스 인사이트 도출이다. 물론 세 분야 다 모두 필요한 분야이고 중요하지만 같은 시간 내에 해야 할 훈련의 양이 정해져 있다면 우선순위를 두고 학습을 해야겠다고 생각한다.
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