소개
(전) 엔코아 컨설팅
(전) 한국 오라클
AI 프리랜서 컨설턴트
파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자
강의
전체11로드맵
전체3수강평
- 고생하셨습니다
손명선
2024.05.30
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- 상세한 설명 좋습니다.
Jeremiah
2024.05.26
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- 엄청나게 자세한 강의 감사합니다.
Jeremiah
2024.05.25
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- 감사합니다
수뼈
2024.05.24
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게시글
질문&답변
2024.06.01
데이터엔지니어 역량
안녕하십니까, 제가 조언을 드리기에는 너무 오래된(?) 사람이라 저보다는 취업에 성공한 선배들이나 3년 이내의 직장인들에게 물어보는게 더 현실적인 답변이 되겠지만, 그래도 답변드리자면, 취업을 위해서는 Java와 Spring을 하는게 더 도움이 될 수도 있습니다. 왜냐하면 데이터 엔지니어로 바로 취업할 수도 있지만, 그렇게 되지 않을 상황도 가정해야 하기때문에 그때는 Java와 Spring으로 Backend로 일한 다음에, DB, Spark, Kafka 등을 다뤄보고 데이터 엔지니어로 전환해도 늦지 않을 수 있기 때문입니다. 조금 위상이 떨어지긴 했지만, 여전히 Java와 Spring은 기업에서 선호하는 요소입니다. Spring은 Spring boot만 해도 충분하다고 생각합니다. 다만 JPA는 호불호가 갈립니다. 네카라쿠배와 같이 잘 나가는 기업에서는 사용하는 걸로 알고 있습니다만, 사용하지 않는 회사들이 훨씬 더 많은 걸로 알고 있습니다. 저도 개인적으로 JPA는 선호하지 않으며, JPA에 투자하느니 좀 더 SQL 활용에 더 시간을 사용하는 것이 더 낫다고 생각합니다. 개인적인 의견이니, 주변의 다른 분에게도 의견을 구하고 판단하면 좋을 것 같습니다. 정리하자면 일단 취업을 위해서는 Java와 Spring을 먼저 해보는게 좋을 것 같습니다. Spring을 반드시 해야하는지, 저도 약간 의문이긴한데, 생각대로 데이터 엔지니어로 바로 취업하지 못했을 때의 대안을 일단 갖추는게 좋을 것 같습니다. 그리고 SQL 활용에 좀 더 시간을 투자하시고, 어려운 SQL들을 사용하는 실전 프로젝트를 많이 경험해보면 취업에 큰 도움이 되지 않을 까 싶습니다. 감사합니다.
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질문&답변
2024.05.31
초기화 진행 후 카프카 구동이 안됩니다.
안녕하십니까, 강의 대로 kafka-logs와 zookeeper 디렉토리를 다 삭제하면 zookeeper와 kafka가 재 기동할 시 필요한 메타파일들을 초기화 하면서 만들어지게 됩니다. 대부분의 경우 별 문제 없이 다 초기화됩니다. 강의대로 다시 지워 보시고, 기동시 zookeeper를 기동하고, 조금 시간을 두고 기다렸다가 kafka를 기동해 보십시요. 그래도 안되면 kafka를 다 지우고, 첫번째 강의 섹션의 kafka 설치부터 다시 해보시기 바랍니다. 여전히 안되면 다시 글 부탁드립니다. 감사합니다.
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질문&답변
2024.05.30
4강, 6강 실습용 스키마 관련강의 재생이 안되요
안녕하십니까, 4강, 9강이 어딘지 몰라서, 섹션0, 섹션 1의 영상을 다 수행해 보았는데, 문제없이 다 잘 수행됩니다. 아직도 여전히 안되신다면, 저 보다는 인프런 고객 센터에 한번 문의를 해주시면 좋을 것 같습니다. 고객 센터에 문의했는데도 여전히 안되면, 다시 글 부탁드립니다. 감사합니다.
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질문&답변
2024.05.27
마지막에 bird -> frog 말고도 deer -> frog 도 잘못된것 아닌가요??
안녕하십니까 강의 영상의 몇분 몇초에서 어느 부분에 대한 오류인지 좀 더 자세히 기술해 주시겠습니까? 감사합니다
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질문&답변
2024.05.25
일반적인 질문 (kaggle notebook사용)
안녕하십니까, 오, 강의 칭찬 감사드립니다. 강의 버전으로 모든 라이브러리를 backward 호환하기 위해서는 kaggle kernel 기동 시마다 해당 라이브러리들을 모두 backward 버전으로 재 설치해야 하는데, 실습 시 마다 이를 수행하는 것은 번거로운 작업이 될 것 입니다. 본 강의에서 사용되는 주요 라이브러리는 Tensorflow 입니다. 다른 라이브러리는 그렇게 많이 사용되지 않습니다. 그리고 아마 지금 들으시는 boston 주택 가격 데이터 세트 정도만 scikit learn 에서 가져오는데 과거 버전을 사용하면 됩니다. Tensorflow의 경우 강의 시점의 Tensorflow 버전과 현재 Kaggle에서 지원하는 버전이 많이 차이가 있습니다. 하지만 Kaggle에서는 과거 시점의 Tensorflow로 쉽게 Backward 할 수 없습니다. 바로 현재 설치된 Kaggle 커널의 Cuda 버전이 과거 Tensorflow와 맞지 않기 때문입니다. 본 강의에서는 현재 Kaggle에서 사용되는 Tensorflow 버전과 실습 코드가 안맞는 부분에 대해서는 실습 코드 변경 사항을 반영하고, 이를 전체 공지나 공지 영상으로 제공하고 있으니, 별 문제없이 강의를 수강하실 수 있으실 것입니다. 감사합니다.
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