이게 왜 돌아가지 이게 왜 돌아가지

10월은 너무 바쁘게 보내서 11월의 책으로 돌아왔습니다.탑싯 마무리하고 고른 책은 우분투 리눅스입니다!컴퓨터네트워크 & 알고리즘 들으면서 같이 듣기 더 좋을 것 같아서 골랐습니다.​​ 목차​Part 01. 성공적인 학습을 위한 준비 작업과 우분투 리눅스 설치실습 환경 구축우분투 리눅스 소개우분투 리눅스 설치​Part 02. 우분투 리눅스의 기본 개념과 리눅스 관리자의 역할서버 구축 시 알아야 할 필수 개념과 명령어X 윈도우 시스템하드디스크 관리와 사용자별 공간 할당셸 스크립트 프로그래밍​Part 03. 네트워크 서버 구축 실무 Ⅰ원격지 시스템 관리네임 서버메일 서버데이터베이스 서버웹 서버​Part 04. 네트워크 서버 구축 실무 ⅡFTP 서버NFS 서버Samba 서버DHCP 서버프록시 서버방화벽 컴퓨터..

​이번에 고른 책은 cs 기술 면접을 준비할 때 읽기 좋은 책입니다.사실은 탑싯 신청을 했는데.. 시험 보기 전에 이 책을 읽고 가면 어떨까? 하는 생각도 들었고3학년이라 골랐습니당 그리고 지금 네트워크 ,자료구조 (알고리즘), 데이터베이스를 공부하고 있는데 그 부분을 정말 열심히 읽었습니다.​​ 목차​기술 면접과 실무를 위한 컴퓨터 과학원리를 모르는 개발자는 뛰어난 개발자가 아니다.컴퓨터 과학 지도 그리기 : 기술 면접에 대비하고 싶다면컴퓨터 구조컴퓨터 구조의 큰 그림컴퓨터가 이해하는 정보CPU메모리보조기억장치와 입출력장치운영체제운영체제의 큰 그림프로세스와 스레드동기화와 교착 상태CPU 스케줄링가상 메모리파일 시스템자료구조자료구조의 큰 그림배열과 연결 리스트스택과 큐해시 테이블트리그래프네트워크네트워크의..

​딥러닝, 머신러닝을 공부하면서 인공지능 관련 책 위주로 찾다가, 8월의 책은 'AI 딥 다이브' 를 골랐어요.책보다 매거진 같은 느낌이라, 더 재미있게 읽었어요.​AI 딥 다이브 > 목차총 4개의 파트와, 16개의 챕터로 구성되어 있습니다.​Part 01 : 지능이란 무엇인가, 딥러닝이란 무엇인가인공지능의 원리 해명사람의 학습Part 02 : 학습 기법학습 기법강화 학습고속화, 저전력화, 인프라Part 03 : 모델과 아키텍처생성 모델기억의 얼개Part 04 : 애플리케이션이미지음성공간생성/인식언어제어시뮬레이션게임바이오 생명 과학로봇​AI 딥 다이브 > 포인트PCA와 ICA  인자 간 분산의 경향에 차이가 없으면 인자를 추출할 수 없는 PCA와 생성 인자로 데이터를 분해하는 ICA에 대해 구체적으로 설..

​이번에는 한 번도 안 봤던 분야의 책을 골랐습니다. 파이썬을 이용해 짧은 시간에 많은 작업을 수행할 수 있는 방법을 알 수 있다고 해서 골라봤습니다.책이 얇아도 내용은 가득 들어있었습니다.​  처음 시작하는 FastAPI > 목차총 18개의 챕터와 2개의 부록으로 구성되어 있습니다.​모던 웹모던 파이썬FastAPI 둘러보기Starlette 비동기, 동시성Pydantic과 타입 힌트, 모델의존성프레임워크 비교웹 계층서비스 계층데이터 계층인증 및 인가테스트프로덕션데이터베이스와 데이터 과학, AI파일양식과 템플릿데이터 탐색 및 시각화게임더 읽을거리생명체와 탐험가​​처음 시작하는 FastAPI > 포인트Pydantic에 대한 설명  파이썬의 타입 힌트를 사용한 데이터 유효성 검사와 설정 관리를 하는 Pydan..

​작년에 선형대수학을 안 듣고 통계수학1,2 를 들었는데 후회가 큽니다..어차피 들을 거 같이 들을 때 공부할걸 싶은 마음이네요그런 기념에서 6월 도서는 '개발자를 위한 필수 수학' 을 골랐습니다.​개발자를 위한 필수 수학 > 목차총 9개의 챕터로 구성되어 있습니다.​기초 수학과 미적분확률기술 통계와 추론 통계선형대수학선형 회귀로지스틱 회귀와 분류신경망경력 조언과 앞으로의 진로부록​​개발자를 위한 필수 수학 > 포인트한 권에 담긴 미적분, 통계와 선형대수학    정수론을 포함해 간단한 미적분 내용으로 시작합니다. 이어서 확률과 통계, 선형대수학을 설명합니다.확률과 통계에서는 주로 쓰이는 조건부 확률, 모드, 가설 검정 등을 세세하게 다루고 있습니다.선형대수학 파트에서는 기저 벡터, 특수 행렬의 분류와 계..

전처리부터 딥러닝까지 포괄적으로 다루는 도서입니다. 데이터 분석을 공부하고 있지만 이론서도 보고 싶었는데, 예제가 많고 설명도 꼼꼼하게 되어있는 것 같아서 고른 책입니다.그런데, 이번 표지도 너무 예쁜 것 같아요!​ 목차총 23개의 챕터로 구성되어 있습니다.​벡터, 행렬, 배열데이터 적재데이터 랭글링수치형 데이터 다루기범주형 데이터 다루기텍스트 다루기날짜와 시간 다루기이미지 다루기특성 추출을 사용한 차원 축소특성 선택을 사용한 차원 축소모델 평가모델 선택선형 회귀트리와 랜덤 포레스트k-최근접 이웃로지스틱 회귀서포트 벡터 머신나이브 베이즈군집파이토치 텐서신경망비정형 데이터를 위한 신경망훈련 모델의 저장, 로딩, 서빙​​ 포인트 다양한 예제 문제와 해결 방법  예제 형식이 과제로 주어지고, 해결하는 코드와 ..

4월에 선택한 책은 '이것이 자바다' 입니다. 지난 학기에 자바프로그래밍을 들었는데! 다음 학기에 알고리즘 강의를 들어야하기도 하고, 뭔가 기억은 나는데 코드 짜는 게 어려워서 고른 책입니다. 이론 교재라 책 두께가 궁금했는데 두 권으로 분리되어 있었어요.1권에서는 주로 프로그래밍 기법에 대해 다루고 2권에서는 1권의 내용을 활용하는 느낌이 강했어요. 목차​자바 언어의 기초자바 시작하기변수와 타입연산자조건문과 반복문객체지향 프로그래밍참조 타입클래스상속인터페이스중첩 선언과 익명 객체라이브러리와 모듈예외 처리라이브러리 활용java.base 모듈제네릭멀티 스레드컬렉션 자료구조람다식스트림 요소 처리데이터 입출력네트워크 입출력데이터베이스 입출력최신 자바의 강화된 언어 기능자바 21에서 강화된 언어 및 라이브 처리..

파이썬으로 할 수 있는 여러 기능 중 잘 알려지지 않은 '인과추론'에 대한 도서입니다. 파이썬으로 데이터 분석을 해 본 경험은 있는데, 인과추론은 다루어본 적이 없는 것 같아 골랐습니다!데이터사이언스 관련 진로를 희망하고 있는데 인과추론이 중요한 접근법 중 하나라는 점도 책 선정 이유 중 하나입니다.(그리고 오라일리 표지 동물들이 대부분 멸종 위기 종인데, 색이 예쁘기도 했습니다.. ㅎㅎ)​ 목차​인과추론 기초인과추론 소개무작위 실험 및 기초 통계 리뷰그래프 인과모델편향 보정유용한 선형회귀성향점수이질적 효과와 개인화이질적 처치효과메타러너패널데이터이중차분법통제집단합성법대인적 실험 설계지역 실험과 스위치백 실험불응과 도구변수더 배울 내용​ 포인트 꼼꼼한 인과추론의 '추론' 리뷰  인과추론에 대한 기본적인 개..

데이터 분석 하면 떠오르는 것들 중 하나가 '딥러닝'입니다. 이번에 읽어본 책은 '딥러닝의 정석'입니다.본격적으로 데이터 관련 진로를 정한 후 빅데이터 캠프 + ADsP 준비하면서 읽어보고, 딥러닝 기초 지식이 얕게 있는 상태에서 좀 더 발전하기 위해 고른 책입니다. 목차​딥러닝을 위한 선형대수학 기초확률 기초신경망순방향 신경망 훈련PyTorch 기반 신경망 구현경사하강법합성곱 신경망임베딩과 표현 학습시퀀스 분석 모델생성 모델해석 가능성 방법론메모리 증강 신경망강화 학습 포인트 선형대수학과 확률 이론 제공  선형대수 내용에서는 행렬과 선형결합 등을 이해하기 쉽도록 예시가 함께 있고확률에서는 통계용어와 뜻, 공식의 생성 원리까지 자세하게 제공합니다.​​다양한 신경망과 실무 지식  순방향 신경망, 합성곱 신..