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빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까? 빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까? from Yongho Ha 빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까? 1. What will come next? http://NUMBERWORKS.io 하용호 yongho.ha@gmail.com 빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 뭐가 이리 많아? 왜 자꾸 나타나? 2. 하 2 용호 용 호 안녕하세요. 하용호입니다. 이번에 SKTelecom을 나와서, 동료 데이터과학자들과 데이터회사를 만들었습니다. http://numberworks.io 재미난 일을 만들어볼게요 3. Cloud BigData IoT Data Analytics 개념들의 홍수개념들의 홍수 Machine Learning 4. Eve.. 2023. 3. 15.
실전 스타트업 데이터분석: 소셜데이팅 이음은 이렇게 한다 실전 스타트업 데이터분석: 소셜데이팅 이음은 이렇게 한다 from 승화 양 실전 스타트업 데이터분석: 소셜데이팅 이음은 이렇게 한다 1. 실전, 스타트업 데이터분석 소셜데이팅은이렇게한다 이음소시어스 양승화 2. 이 프리젠테이션은 2014년 3월 20일 D.Camp에서 진행된 ‘실전 스타트업 데이터분석: 소셜데이팅 이음은 이렇게 한다’ 강의 자료입니다. 애초에 강의용으로 만들어진 자료라서, 해설 없이 보시기에 그리 친절하진 않지만 ^^;;; 전체 큰 맥락을 파악하시는데는 무리가 없을 것으로 생각됩니다. 설명 없이 자료만 보는 경우 의도하지 않은 내용이 전달될 우려가 있어서 회사 내부데이터가 포함된 일부 페이지는 수정/보완 후 공유함을 알려드립니다. 내용에 대한 문의/피드백은 leoyang@i-um.net으.. 2023. 3. 14.
Joyfl 창업이야기.ssul Joyfl 창업이야기.ssul from Suyeol Jeon Joyfl 창업이야기.ssul 1. Joyfl 창업이야기.ssul 전수열 2. 저는요... Joyfl 대표 SW Maestro 2기 ceo@joyfl.net fb.me/devxoul 3. 취업하기가 굉장히 어렵다고들 합니다 4. 하지만 높지 않은 업무만족도 5. Why? 하고 싶은 일을 못한다 하고 싶은 일이 없다 6. 여러분들은 개발자가 되고 싶다는 꿈이 있음 7. 스타트업에 대해서 이야기 8. 목차 1. 스타트업이 뭥미 2. 스타트업 Joyfl 3. 배우고 느낀 것 4. 스타트업 할래요 9. 1. 스타트업이 뭥미 10. Start + Up 11. “확장성있는 비즈니스모델을 찾기 위해 만들어진 기업 또는 임시조직이다” - 위키피디아 12. “.. 2023. 3. 14.
인사팀 지망생들을 위해 인사팀 지망생들을 위해 from Doyoung Kwon 인사팀 지망생들을 위해 1. 인사팀의 일 인사담당자의 삶 2. 1978년생 (37세) 아주대 경영학부 96학번 ROTC 38 기 (정훈) 인사담당자 경력 12년 3개 월 - 팀장 2년 3개월 - 파트장 6년 10개월 - 담당자 3년 3개월 넥슨 인재성장팀장 권도영 3. 발표를 하기에 앞서 • 학생 • 직장인 (인사 담당자) • 직장인 (그 밖의 경우) 4. 발표 순서 • 지난 12년의 인사팀 경험 • 인사팀의 일, 그리고 담당자 요구 역량 • 그 밖에 미리 알아둬야 할 것들 • 그 밖의 조언 및 질의응답 주관적 5. 인사팀의 일 인사담당자의 삶 6. 인사팀에서 일하는 놈들 은 인사 잘 하냐? 구글에서 ‘인사팀에서 일하는’으로 검색하면 첫 페이지에 뜨.. 2023. 3. 14.
구직자들을 위한 자기소개서 작성법 구직자들을 위한 자기소개서 작성법 from Doyoung Kwon 구직자들을 위한 자기소개서 작성법 1. 취업 자기소개서 왜? 어떻게? 2. 스펙에 대한 기업과 구직자의 인식 차이 ※ 취업준비생 815명과 주요 기업 180사 설문 (전경련, 2013.8.30) 3. 들을 수 있게 4. Colleges teach the one thing that is perhaps most valuable for the future employee to know. But very few students bother to learn it. This one basic skill is the ability to organize and express ideas in writing and speaking. - Peter Druck.. 2023. 3. 14.
소프트웨어 엔지니어의 한국/미국 직장생활 소프트웨어 엔지니어의 한국/미국 직장생활 from Joon Hong 소프트웨어 엔지니어의 한국/미국 직장생활 1. SDE in Korea SDE in U.S. 5개월차 신입(?)같은 경력직의 직장생활 견문록 2. Joon | 홍준모 • Microsoft Korea (Intern) • LG CNS (Full Time) • LINE+ / Naver / NHN Entertainment (Intern + Full) Microsoft Korea LG CNS LINE+ / Naver / NHN Entertainment Seattle 3.5 yr 5 mo 3. SW업계의 4대 축 LG CNS, Samsung SDS Banks, Public Service, … KAKAO, NHN Family, NC, Nexon, CO.. 2023. 3. 14.
스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판) 스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판) from Yongho Ha 스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판) 1. 하 2 용호 2. ‘저 녀석은 뭐하는 놈일까?’ 3. 데이터 사이언티스트 =이게 무슨 설명이야;; Data Scientist 4. = 데이터에서 데이터 사이언티스트 Data Scientist + 패턴을 찾아내어 + 비지니스 기회로 프로그래머 통계학자 컨설턴트 5. 상상 속의 나 6. 별에서 온 그대 SBS (2013) 7. 실제의 나 8. 삽질하는 두 남자 빈센트 반 고흐 (Two Peasants Digging After Millet ) (1889) 9. 삽질하는 두 남자 장프랑수와 밀레 (Two Men Turning over the Soil) (1866) 10. 하.. 2023. 3. 14.
코로나19로 인해 변화된 우리 시대의 데이터 트랜드 코로나19로 인해 변화된 우리 시대의 데이터 트랜드 from Yongho Ha 코로나19로 인해 변화된 우리 시대의 데이터 트랜드 1. 코로나19로 인해 변화된 우리 시대의 데이터 트랜드 하용호 2. 하용호 용 호 3. = 데이터에서 데이터사이언스 + 패턴을 찾아내어 + 비지니스 기회로 프로그래머 통계학자 컨설턴트 4. HBR2012년 데이터사이언티스트 21세기가장섹시한직업 HBR2018년 데이터사이언티스트들을 망하게하고있진않나요? 5. +메신저 +모빌리티T +결제 +게임 +O2O +전국민의반절 +진짜엄청난데이터 +데이터프로덕트 +살기위한여러컨설팅 그래도참이것저것많이겪어볼수있었다. 통신사 데이터사이언티스트 스타트업 창업,대표,엑싯 IT회사 데이터팀,이사 6. 험난한데이터과학자의길이지만 이경험들을근거로 많.. 2023. 3. 14.
메타버스 서비스에 Android 개발자가 할 일이 있나요? 메타버스 서비스에 Android 개발자가 할 일이 있나요? from Myungwook Ahn 메타버스 서비스에 Android 개발자가 할 일이 있나요? 1. NAVER Z Android Dev 팀 메타버스 서비스에 Android 개발자가 할 일이 있나요? 2. 안명욱 NAVER Z Android 개발 GDG Korea Android Organizer 3. 메타버스 서비스에 Android 개발자가 할 일이 있나요? 발표 내용 • ZEPETO를 개발하는 모바일 개발자가 받는 오해 • ZEPETO Android 구성 • SAA와 Jetpack Navigation Component • 우리가 업무하는 방식 • 오픈소스 Antonio 4. 모바일 개발자가 할 일이 많지 않지 않아? ZEPETO를 개발하는 모바일 .. 2023. 3. 13.
스마트폰 위의 딥러닝 스마트폰 위의 딥러닝 from NAVER Engineering 스마트폰 위의 딥러닝 1. 스마트폰 위의 딥러닝 신범준 HYPERCONNECT 이 슬라이드는 네이버에서 제공한 나눔글꼴이 적용되어있습니다 2. 하이퍼커넥트의 머신러닝 성과 3. 하이퍼커넥트의 머신러닝 성과 PaaS 신고 이미지 검수 (클라우드) 4. 하이퍼커넥트의 머신러닝 성과 PaaS 신고 이미지 검수 (클라우드) 이미지 분류기 (모바일) 5. 하이퍼커넥트의 머신러닝 성과 실시간 배경따기 (모바일) PaaS 신고 이미지 검수 (클라우드) 이미지 분류기 (모바일) 6. 작은 딥러닝 모델을 잘 만들어 모바일에 배포해본 이야기 오늘의 주제 7. 왜 모바일 딥러닝? 8. 왜 모바일 딥러닝? 높은 지연 시간 9. 왜 모바일 딥러닝? 높은 지연 시간 .. 2023. 3. 13.
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