[TIL] Spark 기초 개념 정리
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in Project on SKTFellowship
안녕하세요.
in Tip on Webcrawling, Html, Css
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github
에 대한 포스팅을 마무리 짓고 이번에는 python
을 활용한 웹크롤링을 주제로 글을 써보려고 합니다. 웹크롤링 (Web Crawling)이란 웹(Web)에서 데이터를 가져오는 행위를 통칭하는 말입니다. 본격적으로 웹크롤링을 다루기에 앞서 웹페이지를 구성하는 언어인 HTML
과 CSS
에 대해 간단한 빌드업을 하고 넘어가려고 합니다.
in Life on Chuseok
추석 때 시간도 남아돌고 해서 공부도 하고 포스팅도 쓰고 이것 저것 열심히 할 생각이었지만 나태함의 끝을 보여주며 놀아버렸습니다. 오늘만 놀아야지 하다가 오늘이 어제되고 모레되고 결국 연휴가 끝나버렸어요. 알고리즘 문제 끄적끄적 하루 풀다가 다음날부터 던지고… 추천 시스템도 읽다말다 읽다말다… 시간이 많으면 많은대로 펑펑 쓰다 탕진해버렸네요.
백준 단계별로 풀어보기 중 문자열 파트 입니다. 알게된 점이 있는 문제만 정리했습니다.
어제 github
에 대한 정리를 끝마치고 정리한 내용을 학회 DSL 내부에서 하는 공모전에 제출했습니다. 상금도 준다고 하는데 열심히 썼으니 입상했으면 좋겠어요. 생각보다 학회원들 중에 github
를 어려워하고 사용하기를 주저하는 분들이 많았던 것 같습니다. 구글링을 해보면 단편적인 팁들은 이곳 저곳 있는데 막상 기본적인 빌드업부터 주요 기능들까지 차근차근 정리되어 있는 글은 없었던 것 같아 아쉬웠습니다. 업계에서는 github
가 협업의 표준이라고 하는데 복잡한 협업에 접근하기 어려운 학생의 입장에서는 공부하기 어려운게 사실입니다. 저도 단순한 저장소로서의 기능 외에는 별로 사용할 일이 없었는데 이번 포스팅을 통해 대략적인 개념들만 알고 있었던 기능들을 직접 사용해보고 정리할 수 있어서 개인적으로 뜻 깊었다고 생각합니다.
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in TIL on DataScience
추천 시스템 이란 사용자의 과거 행동 데이터를 포함한 여러 데이터를 바탕으로 사용자가 관심을 가질만한 정보나 제품을 제시해주는 시스템입니다. 주요 추천 알고리즘은 다섯 가지가 있습니다
in Tip on Github, Git
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in TIL on DataScience
저는 현재 연세대학교 데이터 사이언스 학회 DataScience Lab (DSL)에서 학회원으로 활동하고 있습니다. 학회에서는 다양한 주제의 심화스터디를 운영하고 있는데 그 중에서 저는 추천시스템을 주제로 스터디 및 프로젝트에 참여하고 있습니다. 추천시스템에 관한 서적이 대부분 영문판으로 되어 있거나 한글판이라도 R을 이용하는 경우가 많아 토종 한국인이고 Python 유저인 저는 상당한 고통을 겪고 있었습니다. 그러던 와중 때마침 가뭄의 단비 격으로 국내 서적이 출간되어 바로 구매했습니다.
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저는 현재 삼성 Multi-Campus라는 곳에서 딥러닝 과정을 수강하고 있습니다. 수업 과정 중에 강동주 강사님이 진행하시는 “github
특강”을 듣게 됐는데 내용이 너무 좋아서 정리하여 공유하고자 합니다. 거기에 더해 gitbhub
블로그를 구축하는 법에 대해서도 포스팅 하려고 합니다. github
에 본격적으로 들어가기 앞서 빌드업이 필요한 부분이 Markdown
문법과 Shell
명령어입니다. 그 중에 먼저 Markdown
문법에 대해 포스팅하고자 합니다.