About

🙋🏻‍♂️ Profile ──

세상을 이해하고 이로운 것을 발명하기 위해 개발을 접하게 되었고,
지금은 더욱 나은 선택을 돕는 데이터에 푹 빠져 있습니다.
습관의 힘을 깨달은 덕에 ‘1일 1커밋’운동과,
기술 블로그를 운영하며 자신뿐 아니라 타인의 성장도 도모합니다.
문제를 정의하여, 가설을 세우고 데이터 수집 및 전처리부터
모델링 및 모델 성능 최적화, 프로덕트 개발 및 배포까지 진행하는 것을 즐깁니다.
실제 고객이 활용할 수 있는 유용한 프로덕트를 만드는 것이 목표입니다.

Python
- 자료구조와 알고리즘, OOP를 이해하고 있으며, 해당 개념에 따른 코드 작성 가능
- Pandas를 이용하여 데이터를 능숙히 다루며, 시각화 관련 라이브러리를 통해 분석 결과 시각화 가능
- Scikit-Learn을 통한 머신러닝 모델링과 파이프라인 구축 가능
- TensorFlow와 Keras를 통한 딥러닝 모델링 가능
SQL: RDBMS를 이해하며, 중첩 서브 쿼리와 Join, Window Function을 이용한 데이터 추출 및 분석 가능
Tableau, Redash: 비즈니스에 맞춰 데이터 시각화 가능

Apache Spark, Airflow
- Spark를 통한 대용량 데이터 분산 처리 및 Spark SQL을 활용한 분석 및 전처리, MLlib을 활용한 머신러닝 모델링 가능
- Airflow로 Spark job 오케스트레이션 가능
AWS: EC2, S3, RDS, EMR, Athena, Glue, Lambda
- 클라우드 환경에서 ETL & ELT 프로세스의 데이터 파이프라인 구축 가능
- RDS를 통한 MySQL, PostgreSQL 혹은 NoSQL(DynamoDB) 핸들링 가능
- EC2 서버에서의 데이터 수집 자동화 구현 가능
- EMR을 통한 Apache Zeppelin 접속 및 Spark 사용 가능
- Athena 이용 S3 데이터 작업 및 Glue 크롤러 이용 스키마 관리 가능
- Lambda serverless computing 핸들링 가능
Docker: 도커 환경에서의 개발 가능
Selenium, Beautifulsoup4: requestes 패키지를 이용한 커스텀 크롤러 제작 가능