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🌱Stack

[ Data analysis ]

• Python, Pandas, NumPy, SciPy :
  • 데이터 직무를 수행하기 위한 기본적인 Python 스킬 보유.
  • pandas 패키지를 이용한 데이터 처리 및 가공 가능.
  • 데이터 직무의 필수인 과학 기술 계산을 위한 NumPy, SciPy 라이브러리 활용 가능.
• MySQL, SQLite3, PostgreSQL, NoSQL, MongoDB, Firebase :
  • 데이터 베이스 구축 및 데이터 수집을 위한 스킬 보유.
• Selenium, Beautiful Soup :
  • 웹 크롤러를 만들기 위한 Selenium, Beautiful Soup 스킬 보유.
• Matplotlib, Seaborn, Google Data Studio, Metabase :
  • 데이터 분석을 위한 시각화 스킬 보유.
• Flask, Heroku :
  • 웹 사이트 구축 및 배포를 위한 스킬 보유.

[Data science]

• Python, Pandas :
  • 데이터 사이언티스트 직무를 수행하기 위한 기본적인 Python 스킬 보유.
  • pandas 패키지를 이용한 데이터 처리 및 가공 가능.
• Scikit-learn, XGBoost, LightGBM :
  • Scikit-learn, XGBoost, LightGBM을 사용하여 머신러닝 모델링 및 파이프라인 구축 가능.
• Tensorflow, Keras, pytorch :
  • Tensorflow, Keras, pytorch를 사용하여 기본적인 딥러닝 모델(Computer Vision, NLP) 구축 가능.
• Git :
  • Git을 통해 동료들과 원활한 협업 가능.
• Docker:
  • 클라우드 환경을 이해하고 Docker를 통해 모델 구축을 위한 기본적인 환경 구축 가능.
• 기타 :
  • 머신러닝, 딥러닝 논문 연구.

✨[PROJECT]