코린의 도이의 코딩 공부

먼저 최종 결과는 탈!이었습니당. 면접 편 보기 전에 서류, 인적성 후기는 아래 링크를 참고해주세요! https://doyyy.tistory.com/139 LG전자 - 고려대 스마트융합학과 지원 후기 - 서류, 인적성편 먼저 최종결과부터 알려드리면 불합격입니다...! 한 번도 코테를 준비해본 적 없는 쪼랩인 저는 한 문제도 완벽하게 못 풀고 코테에서 광탈했어요 ㅠㅠ AI 대학원에 대해 알아보던 중 LG전자 채용 doyyy.tistory.com 1차 서류&인적성에 합격한 후에는 코딩 테스트와 면접을 봐야 해요. 코딩 테스트 코테는 한 번도 준비한 적도 없어서 급하게 백준 풀어보면서 이번 기회를 통해서 코딩 테스트는 그냥 경험 삼아 보기로 했습니다...^^ 솔직히 제대로 준비해본 적이 없어서 후기를 작성하기..

제 기억으로는 제가 지원할 당시 유니스트에서 인공지능 대학원을 설립하고 나서 첫 1기 대학원생 모집이어서 지원 관련 정보가 없었던 걸로 기억합니당..! 그래서 나중에 지원하실 분들에게 조금이라도 도움이 되고자 후기를 남기려고 합니다! (최종 합격 후 입학금까지 입금하고 여러 이유로 고민 끝에 입학 포기서를 제출했어요...! 자세한 이유는 면접 합격 후기 편에서 쓰겠습니다!) 해당 학부에 지원한 이유 인공지능에 관심이 있었고 특히 데이터 분석에 관해서 심도 있는 공부를 하고 싶어서 인공지능 대학원에 지원했습니다. 학교 선정 조건 학교를 선정했을 때 제일 중요한 조건은 무조건 학비!!! 였어요. 한학기에 800이 넘어가는 학교도 있어서 최대한 지원받을 수 있는 대학원으로 알아봤어요! 물론 카이스트가 제일 좋..

1. 빈도 분석하기: collections패키지의 counter 함수 이용 import collections sal_all = [970,950,990,380,430,430,380,420,450,320,550,320,380,420,970] sal_count = collections.Counter(sal_all) print(sal_count) ⇨출력 값: Counter({380: 3, 970: 2, 430: 2, 420: 2, 320: 2, 950: 1, 990: 1, 450: 1, 550: 1}) 2. 최대 / 최소값 구하기: mix, max print('최대연봉:', max(sal_all)) print('최소연봉:', min(sal_all)) print('전체 건수:',len(sal_all)) ⇨출력 값..

운이 좋게도 서류, AI 역량 검사 합격 후 1차 면접의 기회가 주어졌다! AI역량검사에 당연히 떨어질 줄 알았는데 결과를 보고 놀랐다. AI역량검사 합격 불합격 기준이 뭔지 아직도 모르겠다,, 하필 면접일자가 GSAT시험 바로 전날이어서 면접 준비하고 전날 서울까지 갈 생각에 머리가 복잡했지만 그래도 면접은 많이 경험해볼수록 좋으니까 자소서와 1분 자기소개에 관한 꼬리질문을 생각해 준비해갔다. 면접은 다대다(3:3)로 시간은 약 한시간 정도 소요되었다. 면접관은 여자 1분 남자 2분으로 개발자, 기획 부서 팀장님들이 오신 것 같았다. 분위기는 생각보다 딱딱한 분위기였다. 처음에 여자 면접관 한 분께서 편하게 답변하라고 하셨는데 질문들과 분위기가 결코 편하지는 않았다... 먼저 면접관분이 웅진씽크빅 IT..

Q. What is exploratory data analysis? A. Exploratory data analysis or EDA is nothing but a data exploration technique to understand various aspects of the data. Q. 데이터 탐색에 명심해야 할 것은? A. 데이터가 깨끗하고 중복 또는 누락 된 값이 없거나 데이터 세트의 null 값을 확인해야 함, 데이터 세트에서 중요한 변수를 식별하고 불필요한 모든 변수를 제거해야 함 Q. What is the objective of EDA? A. Identifying the faulty points in data. helping us to understand the relationship be..

math - 기본적인 수학 모듈, 여러 수학적인 함수를 제공 import math #코사인 함수(모든 삼각함수는 라디안을 사용함) print(math.cos(0)) #로그 함수 print(math.log10(100)) random - 랜덤 한 숫자를 생성하기 위한 다양한 함수들을 제공 import random #랜덤한 정수 1