# 학습 경험이틀 동안 git에 대한 것을 배웠다. 학교에서 OSS를 들었던 경험이 있어서 github에 대한 것이 어렵거나 그러지 않았다.다만 git과 github를 나눠서 인식해야 하는데 정확하지 않게 인식을 하고 있다가이번 수업과 강의를 통해 정확하게 인식 할 수 있어서 좋았다. (feat.최주호 강사님) 그리고 협업에 맞춰서 git강의가 구성되어 있었는데 그것도 좋았다. 이번 학습 일지는 다른 학습 일지와 다르게 내가 알았던 내용을 적을 예정이다.이미 알았거나 익숙하게 사용하고 있는 내용은 적지 않을 예정이다.그럼 시작한다. ()# 공부 내용git -> 파일 관리 시스템github -> 로컬에서 했던 파일 관리를 협업을 할 수 있도록 도와주는 도구(OSS)[완벽한 정의는 아니지만 나의 기존 이해를..

전반적인 총평대부분 그렇게 어렵지 않았다. 학교에서 python에 대해 알려주는 내용 정석대로 커리 큘럼이 구성되어 있었다.녹화된 인터넷 강의랑 실시간 인터넷 강의가 동시에 진행되었다. 두 개로 나뉘어서 작성해보겠다.#1 실시간 Zoom 강의김용담 강사님께서 강의를 해주셨다.강의의 전반적인 구성과 진행 방식은 좋았다. 수업을 받을 때마다 '여러번 많이 진행해본 분이시구나'라는 생각이 들었다. 적절한 쉬는 시간의 분배, 적절한 난이도의 분배가 좋았다.조금은 난이도가 있었던 것은 프로그램이 작동할 때 CS단위에서 어떻게 프로그램이 작동되고 구성되는지에 대해 알려주실 때이다. 그래도 대부분이 아는 내용이라 크게 어려운 것은 없었다. 가장 많이 배운 부분은 API이용해서 날씨 정보 가져오고, 모듈 단위 개발하는..

진행사항부트캠프를 시작하고 7/17(수) - 7/25(목)까지 컴퓨터 구조에 대한 내용으로 수업을 했다. 기본적인 CS지식을 강의로 제공 받았다.컴퓨터구조OS네트워크시스템 프로그래밍DB리눅스 운영오후에 진행되는 Zoom강의로 실습에 가까운 수업을 했는데데이터 모델링 실습html과 python을 활용해서 간단한 서비스 페이지 구조와 서버자료구조, 알고리즘 실습리눅스 실습 및 AWS로 서버 만들기위와 같은 수업을 진행했다. 그리고 마지막 날인 25일에는 Upstage 현직자로 근무하고 계시는 김남혁 강사님께서 특강을 해주셨다.일주일간 진행하며강의로 주입되는 지식은 생각보다 많았고, 어떤 것은 어려웠다. 컴퓨터 구조, OS는 그래도 할만 했는데 네트워크, 시스템 프로그래밍은 솔직히 들어도 이해가 되지 않는 순..

부트캠프 정보의 주입 속도가 어마어마하게 빠르다.걱정이 되는 거는 이렇게 많은 정보를 소화할 수 있을까, 어떻게 하면 시간과 돈이 아깝지 않게 만들 수 있을까 고민을 많이 하고 있다. 그래서 내린 결론!1. 포트폴리오도 같이 생각해야 함 -> 블로그 작성 꾸준히2. 폭풍처럼 몰아치는 정보의 양 -> 얼만큼 소화하느냐에 성공 여부가 있음 -> 당일 학습, 당일 복습 원칙으로 공부 그렇다. 화이팅이다. #1 컴퓨터 구조프로그램을 이루는 두 정보명령어데이터컴퓨터의 핵심 부품CPU (레지스터[값을 임시 저장], ALU[연산 수행], 제어장치[명령어 해석하고 제어 신호를 내보내기])메인 메모리 & 캐시 메모리 (전원꺼지면 삭제)보조기억장치(전원꺼져도 저장 유지), 입출력장치+ 메인 보드(마더 보드) : 핵심 부품..

진행 기간 : 24.07.16(월) - 25.02.14(금) 첫 시간이다.24년에 세운 개인적인 목표중 하나가 학업적인 스킬을 쌓는 것이었다.상반기에는 혼자 공부하려고 했으나 생각보다 잘 되지 않았다. 만학도 학술동아리 들어갔으나... 부캠 합격하고 CCC와 병행 여부를 생각하니 뭐 하나 잘 할 수 없을 것 같아서 학술 동아리를 포기했다.(근데 수업 시작 전날에 만학도 운영진 중 한 분께서 이런 카톡을🫢 열심히 해보자!) 스마트인재개발원, 구름, 패캠의 Upstage 중에서 패캠을 선택했는데 시작 시기도 그렇고 가장 좋아보였다.아직 구체적인 진로를 정하지 못해서 다양한 경험을 하고 싶은데 Upstage에서 CV/NLP/RS 다 해준다고 해서 골고루 배워보자는 마음으로 참여했다. 우선은 대학원가서 AI최..

Numpy란?Python의 과학 계산용 라이브러리. 벡터나 행렬 같은 선형대수의 표현법을 Python 코드로 처리하는 표준 라이브러리로 사용되고 있음.Numpy 배열 객체 다루기array 함수함수 설명배열을 생성하는 함수array(데이터, 데이터 타입)예시 코드import numpy as nptest_array = np.array([1,2,3,4], float)arange 함수함수 설명range 함수와 같이 차례대로 값을 생성해줌.arange(시작 인덱스, 마지막 인덱스, 증가값)증가 값에 실수 형이 입력되어도 값을 생성할 수 있다예시 코드예시1np.arange(10)array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])예시2np.arange(0,5,0.5)array([0., 0.5, 1.,..