GDSC SungShin Blog

안녕하세요! GDSC SSWU Member 이유진입니다.이번 포스팅은 취업대비용 코딩테스트 스터디팀의 스터디 진행 내용입니다. 스터디 시작 전스터디 진행매주 디스코드에서 스터디를 진행하였습니다. 정해진 발표자가 블로그 포스팅을 화면 공유하면서 설명하는 방식으로 스터디하였습니다.강의의 각 세션마다 퀴즈가 있어서, 함께 풀어보는 시간도 가졌습니다.스터디 회고평소 공부해보고 싶었지만 어려워 보여 엄두가 나지 않았던 Kafka를 스터디를 통해 접해볼 수 있어 좋았고, 굉장히 알찬 시간이었습니다. :)혼자였다면 강의를 잘 듣지 않았을 것 같은데, 함께 공부하니 시간을 내서 열심히 강의를 듣게 된 거 같아요!꾸준히 열심히 해준 팀원분들에게 감사를 표합니다. 😊

안녕하세요! GDSC SSWU Member 이유진입니다.이번 포스팅은 취업대비용 코딩테스트 스터디팀의 스터디 진행 내용입니다.스터디 시작 전  매주 정해진 공통과제를 스터디 시작 전에 풀고,블로그에 포스팅깃허브 레포지토리에 push하였습니다! (개인과제는 자유롭게 풀고 싶은 문제를 원하는 만큼 푸는 것이었습니다.)스터디 진행매주 디스코드에서 스터디를 진행하였습니다!간단하게 이번주에서 무슨 일이 있었는지 스몰토크로 시작하였습니다 ㅎㅎ각 팀원이 돌아가면서 블로그에 포스팅한 공통과제 내용을 발표하는 시간을 가졌습니다.발표가 끝나면 서로 질문도 하면서 문제에 대해 더 생각해 볼 수 있었습니다. 😀 스터디 회고스터디를 하지 않을 때는 어려운 문제를 잘 시도하지 않게 되었었는데, 스터디를 통해 강제적으로(?) 난..

안녕하세요! GDSC sungshin 멤버 오지윤, 김지현입니다.저희 머신러닝 팀의 6월달 스터디 활동 보고에 대해 포스팅하도록 하겠습니다.6월달에는 시험기간이 있어 6월 첫째주에만 스터디를 진행하였습니다.[파이썬 머신러닝 완벽 가이드] 책의 chapter 4 분류 파트애 대해 학습하고 공유하는 시간을 가졌습니다.스터디를 진행한 앙상블 학습, 랜덤 포레스트, GBM 에 대해 공유해보겠습니다.앙상블 학습: 앙상블 학습을 통한 분류는 여러 개의 분류기 (Classifier)를 생성하고 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법쉽게 말해서, 집단 지성을 이용해서 학습하는 것이라고 생각할 수 있다.앙상블 학습의 유형보팅 (Voting), 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting)의 세가..

안녕하세요! 파이썬 코딩 테스트 팀입니다.어느덧 스터디의 마지막 달이 다가왔는데요! 저희 팀은 4개월간 스터디를 진행 하면서 코딩 테스트와 조금은 가까워졌다고 생각합니다😉 📌진행 방식스터디 진행 방식은 5월과 동일하게 매주 토요일 23시 구글미트로 진행되었으나, 마지막 스터디는 대면으로 진행하여 팀원들과 공부도 하고, 네트워킹도 하였습니다.공통 문제 1개로 백준 문제풀이를 진행하였고,  자율 문제 4개를 풀은 후 노션에 깃허브혹은 블로그로 인증하였습니다. 회의 사진입니다. 📌스터디 보고6월달에는 DFS/BFS에 대해 공부하고 이를 코딩테스트 문제에 적용하는 실습을 진행하였습니다. 각자 문제를 풀이하고, 한 문제 씩 담당해 코드 리뷰를 하였습니다.자율 문제로 DFS/BFS의 기본적인 문제를 풀고, 공..

안녕하세요 GDSC Node.js와 Github 스터디 팀입니다!👥 멤버 : 강신영, 이현진, 임다인, 홍지현📖 진행 방식학기 중 : 매주 목요일 오후 6시 반 대면 스터디스터디 전까지 정해진 분량의 강의 듣고 정리 + 관련 문제 3개 만들어오기이해가 안되는 부분이나 안되는 부분 돌아가며 이야기 + 만들어온 문제를 각자 풀고 채점강의를 다 듣지 못한 경우 팀원들에게 도움이 될만한 정보를 가지고 다음 스터디때 발표🔍 스터디 내용SQL로 하는 데이터 관리,클라우드 컴퓨팅앞으로의 계획에서 작성했었던 SQL을 활용한 DB관리, 클라우드 컴퓨팅에 대해 학습했습니다💻 앞으로 계획아직 토이 프로젝트를 진행하지 못해 방학 기간동안 진행할 예정입니다!👥 멤버 : 강신영, 이현진, 임다인, 홍지현📖 진행 방식학..

안녕하세요! GDSC Sungshin Core 멤버 김나은, 송여경 입니다 :)6월에 진행된 코딩테스트 뿌셔뿌셔 자율스터디 팀의 진행상황에 대해 포스팅하려고 합니다 저희는 지난 보고서 이후  2번의 스터디를 진행했습니다!시험기간을 고려해 진도를 조정하면서 진행하였습니다. ## 정렬정렬은 알고리즘 중에서도 기본 중에 기본이었는데요! 그 중에서도 가장 재미있었던 정렬 알고리즘 몇가지를 소개해드리겠습니다 : ) ### 선택 정렬(Selection Sort)선택 정렬은 이름에 맞게 현재 위치에 들어갈 값을 찾아 정렬하는 배열입니다. 현재 위치에 저장 될 값의 크기가 작냐, 크냐에 따라 최소 선택 정렬(Min-Selection Sort)와 최대 선택 정렬(Max-Selection Sort)로 구분 할 수 있습니다..

5월 아파치 카프카 스터디 팀에서는 카프카 클러스터 운영, 카프카 프로듀서 애플리케이션 개발, 카프카 컨슈머 애플리케이션 개발에 대한 강의를 듣고 실습을 진행하였습니다.카프카 스터디에서는 아래의 강의를 수강한 후 진행하였습니다. [아파치 카프카 애플리케이션 프로그래밍] 개념부터 컨슈머, 프로듀서, 커넥트, 스트림즈까지!데브원영 DVWY | 실전 환경에서 사용하는 아파치 카프카 애플리케이션 프로그래밍 지식들을 모았습니다! 데이터 파이프라인을 구축하는데 핵심이 되는 아파치 카프카의 각종 기능들을 살펴보고www.inflearn.com  카프카 클러스터 운영5주차에서는 카프카 클러스터 운영하는 방법을 배웠다.카프카 클러스터는 서버를 직접 구매하여 운영하는 온프레미스, 클라우드 서비스를 통해 컴퓨팅 리소스를 발급..

코테 스터디 5월 결과 보고서 성준희 민서연 유정선 이누리 팀원들이 이번 달에 풀이한 문제 중 기억에 남는 문제를 하나씩 선정하여 정리하였습니다 문제 1"회의실 배정" (백준 문제 1931) (https://www.acmicpc.net/problem/1931)가능한 모든 조합 생성: 먼저 입력으로 받은 회의들 중에서 시작 시간과 종료 시간을 각각 저장. 각 조합의 면적 계산: 각 회의가 끝나는 시간을 기준으로 정렬하여 최대한 많은 회의를 배정. 최대 면적 조합 선택: 정렬된 회의들 중 가장 많은 회의를 배정할 수 있는 조합을 선택. 선택된 조합 출력: 선택된 회의의 개수를 출력. 코드 구성: 입력 → 회의들을 끝나는 시간을 기준으로 정렬 → 최대한 많은 회의를 배정할 수 있는 조 합 선택 → 선택된 회의..

안녕하세요! GDSC Sungshin 멤버 이가인입니다.GDSC Sungshin의 자율스터디 중 코딩 스터디 3팀의 5월 진행현황에 대해 포스팅하겠습니다!1️⃣ 스터디 진행방식스터디 진행방식은 4월 진행방식과 동일합니다.매주 금요일 오후 10시에 디스코드 비대면으로 진행합니다.1. 공통 과제 한 문제 해결 및 포스팅 작성2. 개인 과제 세 문제 해결 및 공유하고 싶은 내용 정리3. 매주 스터디 시작 전 일지에 공부 내용 블로그에 업로드 및 완료 여부 체크4. 스터디 시간에 공간복잡도, 시간복잡도 공유, 풀이 공유우리 스터디의 차별점인 위클리 스크럼도 꾸준히 작성하고 있답니다.😊스터디 시작 전 각자 이번주에 있었던 일상이나 가장 기억에 남는 일을 공유하면서 파이팅하고 있습니다.2️⃣ 스터디 진행과정아래는..

정확도정확도 = (예측 결과가 동일한 데이터 건수) / (전체 예측 데이터 건수)직관적으로 모델 예측 성능을 나타내는 지표이진분류의 경우 데이터 구성에 따라 ML 모델의 성능을 왜곡할 수 있기 때문에 정확도 수치 하나만 가지고 성능을 평가하지 않음import numpy as npfrom sklearn.base import BaseEstimatorclass MyDummyClassifier(BaseEstimator): # fit( ) 메소드는 아무것도 학습하지 않음. def fit(self, X , y=None): pass # predict( ) 메소드는 단순히 Sex feature가 1 이면 0 , 그렇지 않으면 1 로 예측함. def predict(self, ..