Vision

<aside> 💡 Data Engineer 트랙 수업을 통해, 데이터 분석과 처리 과정에 대한 전반적인 내용을 공부하는 것이 우리 스터디/크루 목적입니다.

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우리에게 힘을 주는 글

<aside> 🪜 화이팅 ! 🙂

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📢 금주 스터디 공지

<aside> 📢 첫 만남은 2/20, 일요일 10:00 에 예정되어 있습니다.

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지난 공지

• [01.05 공지사항 - 1주차]

자료 아카이빙

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Ground Rule

1. 발표
   • 발표 시간은 챕터 별 30분 내외 권장 (자유롭게 변경 가능)
   • 발표 자료는 템플릿 형식 또는 jupyter notebook 등 자유롭게 활용 가능
2. 주 1회 블로그 포스팅 업로드
   • 학습 내용 관련
   • 형식 자유
   • 정규회의 종료 후 일괄 업로드 확인
3. 스터디 수료 기준
   • 무통보 결석 누적 2회 시 수료 불가 (OT는 출결 제외)
   • 무통보 지각(30분 이상) 누적 4회 시 수료 불가
4. 청강
   • 청강 허용
   • 모든 발제는 녹화되며 가짜연구소 유튜브에 업로드

학습 활동

1. 기초 (8주)
   • 모두를 위한 딥러닝 시즌 2 - PyTorch 내용 학습
   • 주 1회 정규 미팅에서 내용 발표 (강의 챕터 별 1명, 녹화O, youtube 업로드)
   • 주 1회 학습 내용 정리 블로그 포스팅 권장 (스터디원 전원, 정규회의 후 일괄 확인)
2. 심화 (3주)
   • 파이토치 튜토리얼(링크2) 코드 리딩
   • 주 1회 정규 미팅 전 개인 발제 준비 (스터디원 전원, 어려웠던 부분, 질문 위주로 정리)
   • 주 1회 정규 미팅에서 내용 발표
   • 주 1회 학습 내용 정리 블로그 포스팅 권장 (스터디원 전원)

스터디 계획표

계획표