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포트폴리오

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Sung Yun Byeon edited this page Jan 10, 2021 · 14 revisions

Kaggle

  • Kaggle은 데이터 경진대회 플랫폼입니다.
  • Kaggle에 참여해서 메달을 따는 것도 굉장히 좋은 결과지만, 꼭 메달을 따지 않아도 꾸준히 참여하면 좋은 포트폴리오가 될 수 있습니다
  • 박조은님의 KaggleStruggle를 보면 꾸준히 캐글을 공부한 것을 알 수 있습니다
  • Kaggle Competition은 Kernel이라고 다른 참가자들의 진행 과정을 참고할 수 있습니다. 이런 커널들을 하나씩 공부하는 것도 좋은 학습 방법입니다
  • Kaggle Past Solutions에 과거 우승자들의 솔루션이 나와있습니다
  • Github에 정리할 경우 정권우님의 Santander Product Recommendation의 README를 참고하면 좋을 것 같습니다
  • 참고하면 좋은 문서 : Kaggle Knowhow, Hello-Kaggle-KOR
  • 캐글코리아의 이유한님 유튜브도 강추합니다!
  • 다른 경진대회도 많습니다! 몇개만 소개시켜드리면

공모전 및 경진대회

  • 이 부분에선 어떤 공모전이 있는지, 데이터 경진대회는 어떤 것이 있는지 위주로 알려드리겠습니다
  • 공모전을 진행하며 Github에 코드를 남길 경우, 데이터 저작권 이슈가 있을 수 있으니 반드시 확인해보시는 것을 추천합니다
    1. 빅콘테스트
    • 매년 기업 데이터를 활용한 공모전이 열립니다
    • 2018년엔 SKT, 신한은행, 엔씨소프트 데이터와 관련된 대회가 열렸습니다
    1. L.POINT 빅데이터 공모전
    • L.POINT에서 주최하는 빅데이터 공모전으로 주로 거래 데이터를 활용한 주제로 공모전을 열고 있습니다
    1. SAS 분석 챔피언십
    • SAS에서 주최하는 공모전으로 매년 다른 주제로 공모전을 열고 있습니다
    1. NAVER AI 해커톤
    • 네이버 AI 해커톤은 2018년 처음 진행한 해커톤으로 자연어 처리 주제로 해커톤을 열었습니다
    • 참가 후기
    • Data Science Competition 2018도 열렸습니다
    1. 날씨 빅데이터 콘테스트
    • 기상청에서 주최하는 날씨 빅데이터 콘테스트입니다
    • 2017년부터 시작했으며 2년째 열리고 있습니다
    1. 교통데이터 활용 공모전
    • 국토교통부에서 주최하는 교통데이터 활용 공모전로 주로 교통 데이터를 활용한 주제로 공모전을 열고 있습니다
    1. 미래에셋대우 빅데이터 페스티벌
    • 미래에셋대우에서 주최하는 빅데이터 공모전으로 주로 금융 데이터를 활용한 주제로 공모전을 열고 있습니다
    1. 해양수산 공공데이터 및 빅데이터 활용 경진대회
    • 해양수산부에서 주최하는 빅데이터 공모전으로 해양수산 공공데이터를 활용한 주제로 공모전을 열고 있습니다
    1. 카카오 아레나
    • 카카오에서 주최하는 대회입니다
    1. AI Rush
    • 네이버와 라인이 주최하는 대회입니다
    1. KOREA CLINICAL DATATHON
    • 의료 도메인은 데이터 확보도 어렵고, 의료 지식에 대해 어느정도 진입 장벽이 필요합니다
    • 의사분들이 직접 발제하시기 때문에 다양한 관점에서 매우 좋은 것 같은 대회입니다
    • 라인웍스의 임정님이 제보해주셨습니다! 감사합니다 :)

블로그

  • 개발 블로그를 꾸준히 운영하면 포트폴리오로 블로그 URL을 제출하기도 합니다
  • 블로그를 하면 좋은 점
    • 생각을 정리하는 습관을 기를 수 있음
    • 글을 작성하는 동안 더 많은 지식을 쌓을 수 있음
    • 오랜 기간이 흐른 후, 특정 컨텐츠에 대한 기억을 상기할 수 있는 수단
    • 개인 브랜딩
  • 글을 잘 쓰기 위한 조건
    • 좋은 (개발) 글 많이 보기
    • 글을 꾸준히 작성하기
  • 개발자를 위한 (블로그) 글쓰기 intro에 "글을 꾸준히 쓰게 위해 어떤 노력을 했는지" 발표한 내용이 있습니다

개인 프로젝트

  • 개인 프로젝트는 정말 다양한 이야기가 나올 수 있을 것 같습니다
  • 공개 데이터셋 또는 캐글 데이터를 가지고 프로젝트를 하시는 경우가 많지만, 그래도 데이터 수집을 직접 하는 프로젝트를 추천드려요!
  • 실제로 데이터 수집, 가공하는 단계가 실제 업무에서 절반 이상 해당됩니다! 이 경험도 바닥부터 해보세요! (모델링과 시각화는 의외로 비중이 적게 차지합니다)
  • 또한, 개인이 흥미를 가지는 도메인에서 프로젝트를 하길 추천합니다
  • 구글에서 "deeplearning portflio github"라고 검색하면 다른 사람들이 올린 포트폴리오를 볼 수 있습니다.
  • 프로젝트의 퀄리티를 신경쓰기 보다 전체적인 사이클을 해보는 것을 초점에 맞춰 진행하면 마음이 조금 더 편할 수 있습니다
  • 마이크로소프트웨어 잡지에서 개인 프로젝트를 진행한 내용을 싣곤 합니다

프로젝트 사례

카일스쿨 유튜브를 시작했습니다-! 이 Wiki 문서에서 다루지 않은 현업 이야기를 공유할 예정입니다!

궁금하시거나 요청할 내용이 있으시면 [email protected]으로 메일 보내주시면 감사하겠습니다 :)

License: CC BY-ND 4.0

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