✨ 팀 소개

<aside> 💡 머신러닝에 대한 기본적인 이해와 활용 방법을 숙지하는 것을 목표로 합니다. 본 과정은 동일한 강의를 수강하며 동등한 위치에서 함께 공부하는 것을 지향합니다. 강의자와 학습자의 관계가 아닌 모두가 학습자의 위치에서 함께 고민하며 스터디하는 모임입니다!

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🚩 빌더 소개

(이름) 김동섭

(소속) Soomgo

(간단 소개) O2O 서비스에서 데이터 분석가로 일하고 있습니다. 커리어패스를 많이 고민하는 요즘, 장기적인 관점에서 모델링, 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 공부하고 싶다는 추상적인 목표가 생겨 아카데믹 빌더 5기로 참여하게 되었습니다. 본 과정이 꽤나 긴 호흡으로 진행되는 모임이지만 매일 매일 조금씩 나아간다는 생각으로 함께 열심히 공부했으면 좋겠습니다!

📢 스터디 공지

<aside> 📢 다음 만남은 11/16 수요일 20:00 에 예정되어 있습니다.

• 참여 링크 : 가짜연구소 게더타운 Room C

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🖱️ 기능 메뉴

출석 체크 (빌더 작성)

공유용 노션(매주 정기 모임 전 꼭 작성해주세요)

정기 모임 아젠다 (빌더 작성)

개인 Github

⚽ Ground Rule

<aside> 📢 스터디 규칙

• 시간을 잘 지켜주세요.
• 출석체크를 위해 실명으로 참여 부탁드려요.
• 서로간의 Respect 부탁드립니다.
• 5회(OT 제외) 이상 무단 불참 시 제명 및 수료 불가합니다.
• 매주 정기 모임 전 공유용 노션을 꼭 작성해주세요. (인당 최소 1개 이상 필수)
• 모든 코드는 수요일 정기 모임 이전에 개인 github 레포에 꼭 올려주세요. </aside>

모집 대상

지원 대상

<aside> 💡 꾸준히, 포기하지 않고 ML을 함께 공부해갈 의지가 있으신 분들!

</aside>

• Python, Pandas에 대한 기본적인 이해가 꼭 필요해요~!
• 5개월 동안 스터디를 빠지지 않고 꾸준히 참여가 가능하셔야 해요~
• 머신러닝과 딥러닝을 공부해보고 싶으신 분
• 다른 스터디원의 의견 사고방식을 존중하면서, 활발하게 Discussion 할 수 있으신 분
• 무엇보다도 강의 수가 많기 때문에 꾸준히 공부하실 분이시면 좋을 것 같습니다!

모집 인원

• 6~8명

👟 학습 활동

• **계획서 링크 (꼭 확인해주세요!)**

• 학습 자료

  • Datacamp의 Machine Learning Scientist with Python
    • 스터디 참여 러너 전원에게 무료 라이센스가 발급됩니다.

• 스터디 활동 방법

  <aside> 💡 외부인 청강은 불가능하며 모든 진행 자료는 가짜연구소를 통해 공개적으로 배포할 수 있도록 할 예정입니다.

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  1. 온/오프라인 정기 모임 진행

     • 출석체크를 위해 실명으로 참여 부탁드립니다.
     • 온라인에서 여러분을 만나는 환경이므로 가급적 웹캠과 마이크를 꼭 준비해 주세요~
     • 발표자 대신 진행자를 선정합니다. 진행자는 매주 선정하며 진행자의 역할은 온/오프라인 정기 모임의 해당 주차 진행을 매끄럽게 해주는 엑셀러레이터입니다.
     • 모임에서 공유된 모든 자료는 노션에 정리 및 공유합니다.

  2. 학습 활동 (필수)

     • 온/오프라인 정기 모임 전
       • 주차별 Course 학습 및 개인 github에 정리
       • 어려웠던 부분(이론적인 부분이나 코드 등 어떤 것이든 좋습니다) / 함께 논의하거나 공유하고 싶은 내용을 공유용 노션에 정리
       • 공부하시면서 이론적인 부분이나 코드 등 그 어떠한 것도 논의의 대상이 될 수 있습니다. 사소한 것이라도 좋으니 무엇이든 정기 모임 전 공유용 노션에 남겨주세요. 여러분의 적극적인 공유가 스터디 모임의 긍정적인 시너지 효과를 일으킬 수 있습니다!
     • 온/오프라인 정기 모임
       • 공유 거리가 3개 이상일 경우 해당 주차 정기모임 진행
         • 3개 미만일 경우 해당 주차 정기모임은 진행하지 않되,
         • 복습주간의 정기모임은 공유거리 개수와 상관없이 필수로 진행
       • 공부를 하며 어려웠거나 함께 논의/공유하고 싶었던 내용을 해결

💫 팀 멤버

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📜 스터디 계획표

Weekly Plan

📚 자료 아카이빙

자료 아카이빙