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개발자 이윤민의 기술 블로그
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2023
블로그 이전 -> https://yoonminlee.com
12-01
AWS Athena(아테나)와 Python(파이썬)을 활용한 데이터 Query 및 Pandas(판다스) DataFrame(df)으로의 변환
09-26
[MAC] 콘다(Conda) 환경에서 환경 변수 설정하기: AWS Access Key와 Secret Key 등록법
07-07
API란?
06-30
[CODE: 하드웨어와 소프트웨어에 숨어있는 언어] Chapter 1. 친한 친구와의 대화 ~ Chapter 2. 부호와 조합
06-13
[AWS] Amazon MWAA를 이용한 EC2 인스턴스 스케쥴링과 원격 Python 스크립트 실행(SSHOperators, AWSOperators 사용법)
05-17
[AWS] 람다(Lambda) 함수 정의 및 스케쥴링 방법 + 람다에서 판다스(pandas)사용법
04-19
[데이터 수집] 셀레니움(Selenium) 크롤링(Crawling) 속도 향상 전략
03-23
[클린 코드] 6. 코드 인덴트(indent) 단축
03-16
[클린 코드] 5. 에러 핸들링(Error Handling)
03-13
2023
[클린 코드] 4. 클래스(class)
03-08
[유튜브] 영상 ID를 통해 일반영상 or 쇼츠영상 분류 in 파이썬(python)
03-02
[AWS] 간단한 EC2 디스크(Disk) 사용량 모니터링 방법(Feat. 슬랙(Slack))
02-21
[소프트웨어 아키텍처 패턴] 모놀리스(Monolithic)와 마이크로서비스 아키텍처(Microservice Architecture)
01-31
[소프트웨어 아키텍처 패턴] 클린 아키텍처(Clean Architecture) 코드 실습
01-26
2022
[소프트웨어 아키텍처 패턴] 클린(Clean) 아키텍처
12-20
[소프트웨어 아키텍처 패턴] 헥사고날(hexagonal) 아키텍처
11-23
[소프트웨어 아키텍처 패턴] 레이어드(layered) 아키텍처
11-16
[소프트웨어 아키텍처 패턴] 소프트웨어 아키텍처의 필요성
11-07
[테스트 코드] TDD의 기본 개념
11-01
2022
[테스트 코드] 의존성을 대체하는 테스트 더블 코드
10-26
[테스트 코드] 종류별 테스트 코드 작성
10-16
[테스트 코드] 테스트의 기본 이해
10-08
[객체 지향] SOLID 원칙
10-06
[객체 지향] 의존성, 응집도, 결합도
09-18
[객체 지향] 객체 지향의 특성
09-07
[객체 지향] 객체 지향의 기본적인 개념
08-31
[객체 지향] 프로그래밍 패러다임 흐름: 함수형
08-26
[객체 지향] 프로그래밍 패러다임 흐름: 객체 지향
08-25
[객체 지향] 프로그래밍 패러다임 흐름: 절차 지향
08-20
2022
[클린 코드] 3. 함수(function)
08-04
[클린 코드] 2. 주석 및 포맷팅(formatting)
07-28
[에어플로우] Amazon EC2 ubuntu 환경에서 에어플로우 ETL 환경 구축
07-26
[클린 코드] 1. 네이밍(Naming)
07-17
[깃(Git)] 11. 깃플로우(Gitflow)란?
07-13
[깃(Git)] 10. 충돌(Conflict)을 해결하는 방법
07-07
[깃(Git)] 9. 다른 브랜치의 커밋을 가져오는 체리 픽(cheery-pick)
07-03
[깃(Git)] 8. 스쿼시 및 리베이스 머지(squash & rebase merge)를 통한 각종 머지 전략
07-01
[깃(Git)] 7. 이전에 쌓인 커밋을 변경하기 위한 어맨드 커밋 및 리베이스(amend commit & rebase)
06-26
[깃(Git)] 6. 이전 커밋 변경사항 되돌리기 위한 리버트(revert)
06-25
2022
[객체 지향] 리팩토링을 통한 객체 지향 설계 연습
06-23
[깃(Git)] 5. 변경 사항 임시 저장을 위한 스태시(stash)
06-22
[깃(Git)] 4. 리스토어 및 리셋(restore & reset)을 통한 커밋 초기화
06-19
[깃(Git)] 3. 로그(log & reflog)를 통한 히스토리 확인
06-16
[깃(Git)] 2. 브랜치(Branch)의 개념 및 흐름
06-12
[깃(Git)] 1. 작업 공간 및 흐름
06-09
[SQL] 유니온(UNION)
06-01
[SQL] 조인(JOIN)
05-28
[SQL] 조건문(CASE)
05-14
[SQL] 집계 함수(COUNT, SUM, AVG, MIN/MAX) 및 GROUP BY, ORDER BY
04-30
2022
[카프카] 도커(Docker)를 이용한 카프카(Kafka)
04-17
[아테나] 아테나(Athena)를 위한 Amazon S3 데이터 파티셔닝
04-02
[카프카] 컨슈머(Consumer)와 파티션(Partitions)의 관계
03-19
[카프카] 프로듀서(Producer), 컨슈머(Consumer) CLI
03-07
[카프카] 주키퍼(Zookeeper) 콘솔에서 브로커(Broker) 시작 및 토픽(Topic) 생성
03-03
[카프카] 카프카(Kafka)의 클러스터, 프로듀서, 컨슈머, 주키퍼 및 설치
02-27
[아테나] 아마존 아테나(Amazon Athena) + 리대시(Redash) 연동
02-26
[아테나] 분석용 데이터 적재를 위한 Amazon RDS ⚔️ S3 + Athena
02-16
[자료구조] 트리(Tree)란?
02-03
[자료구조] 해시 테이블(Hash Table)이란?
01-27
2022
[알고리즘] 알고리즘의 복잡도 표현 방법
01-21
[자료구조] 연결 리스트(Linked List)란?
01-19
[자료구조] 스택(Stack)이란?
01-18
[자료구조] 큐(Queue)란?
01-17
[자료구조] 배열(Array)이란?
01-16
[컴퓨터 사이언스] 자료구조와 알고리즘이란?
01-15
[카프카] 아파치 카프카(Apache Kafka)란?
01-13
[에어플로우] NFT 파이프라인 미니 프로젝트
01-09
[선형대수] 클러스터링(Clustering)이란?
01-08
[선형대수] 고차원의 문제와 PCA(Principal Component Analysis)
01-07
2022
[에어플로우] 에어플로우(Airflow)의 CLI와 UI
01-05
2021
[DE 프로젝트: 실시간 빅데이터 처리 'SIXAT'] 5. 에어플로우(Airflow)
12-31
[데이터베이스] RDB, RDBMS, SQL, NoSQL 개념
12-30
[에어플로우] 아파치 에어플로우(Apache Airflow)란?
12-29
[스파크] 스트리밍(Spark Streaming)
12-28
[스파크] 추천 알고리즘
12-26
[DE 프로젝트: 실시간 빅데이터 처리 'SIXAT'] 4. 스파크(Spark) MLlib
12-23
코드스테이츠 AI 부트캠프 5개월 차 회고
12-22
[스파크] MLlib이란?
12-22
[스파크] UDF(User-Defined Function)란?
12-21
2021
[스파크] 백엔드 카탈리스트(Catalyst)와 텅스텐(Tungsten)
12-20
[DE 프로젝트: 실시간 빅데이터 처리 'SIXAT'] 3. 스파크(Spark) SQL
12-19
[스파크] Spark SQL 소개 및 튜토리얼
12-18
[스파크] 셔플링(Shuffling)과 파티셔닝(Partitioning)
12-17
[스파크] 클러스터 내부 구조(Cluster Topology)와 리덕션(Reduction)
12-16
[스파크] Cache()와 Persist()란?
12-16
[스파크] 트랜스포메이션(Transformations)과 액션(Actions)
12-15
[스파크] 키-밸류 페어(Key-Value Pair) RDD란?
12-14
[스파크] 병렬(parallel)-분산(distribution) 처리란?
12-13
[스파크] RDD(Resilient Distributed Data)란?
12-12
2021
[스파크] 아파치 스파크(Apache Spark)란?
12-11
[DE 프로젝트: 실시간 빅데이터 처리 'SIXAT'] 2. 스파크(Spark) 환경 구축
12-10
[DE 프로젝트: 실시간 빅데이터 처리 'SIXAT'] 1. 프로젝트 개요
12-09
[알고리즘] 동적 계획법(DP)과 탐욕 알고리즘(Greedy)이란?
12-04
[알고리즘] BFS와 DFS란?
12-03
[자료구조] 그래프(Graph)란?
12-02
[ML] Heteroscedasticity
12-01
[자료구조] 해시테이블(Hash Table)이란?
12-01
[알고리즘] 분할 정복(Divide & Conquer)과 퀵, 병합 정렬(Quick & Merge Sort)
11-28
[알고리즘] 이진, 선형 검색(Search)과 선택, 거품, 삽입 정렬(Sort)
11-26
2021
[자료구조] 트리(Tree), 검색과 재귀(Searching & Recursion)
11-25
[자료구조] ADT, 연결리스트(Linked List), 큐(Queue), 스택(Stack)
11-24
[ML] Basic Assumptions of Linear Regression
11-24
[자료구조] 빅오(Big-O) 표기법이란?
11-21
[깃허브 블로그] 맥 OS Monterey 'bundle exec jekyll serve' 에러
11-20
[파이썬] OOP(Object Oriented Programming)란?
11-19
데이터 엔지니어 로드맵
11-19
[파이썬] 파이썬에서의 문제 해결
11-18
[파이썬] 파이썬에서의 프로그래밍
11-17
코드스테이츠 AI 부트캠프 4개월 차 회고
11-16
2021
[DL 프로젝트: 패션 스타일 분류 앱 'FASI'] 4. 프로젝트 완성 및 회고
11-16
[DL 프로젝트: 패션 스타일 분류 앱 'FASI'] 3. 플라스크(Flask)에 텐서플로우(TensorFlow) 모델 서빙
11-15
[DL 프로젝트: 패션 스타일 분류 앱 'FASI'] 2. CNN 분류 모델링
11-14
[DL 프로젝트: 패션 스타일 분류 앱 'FASI'] 1. 개요 및 무신사 스냅 사진 크롤링
11-13
[Deep Learning] GAN tutorial(QuickDraw 고양이 낙서 생성)
11-04
[Deep Learning] GAN
11-04
[Deep Learning] Autoencoder
11-03
[Deep Learning] Image Segmentation & Data Augmentation
11-02
[Deep Learning] CNN(ResNet50) tutorial
11-01
[Deep Learning] CNN(Convolutional Neural Network)
10-31
2021
[Deep Learning] Transformer & BERT, GPT
10-29
[Deep Learning] 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)
10-28
[DL 미니 프로젝트] LSTM 활용 애플(APPL) 주가 예측
10-27
[DE 프로젝트: 음악 추천 챗봇 'Sixpotify'] 8. 프로젝트 완성 및 회고
10-26
[Deep Learning] Distributed Representation
10-26
[Deep Learning] Language Modeling with RNN
10-26
[Deep Learning] Count Based Representation
10-25
[Github Blog] jekyll 블로그 절대값 수학 수식 사용(vert)
10-23
[Deep Learning] Tensorflow & Keras
10-22
[Deep Learning] Hyperparameters
10-21
2021
[Deep Learning] Optimizer
10-20
[Deep Learning] Loss Function
10-19
[Deep Learning] Gradient Decent & Backpropagation
10-19
[Deep Learning] Perceptron & Artificial Neural Network
10-18
[DE 프로젝트: 음악 추천 챗봇 'Sixpotify'] 7. 페이스북 챗봇
10-17
[Deep Learning] TensorFlow & Keras Tutorial
10-16
[Deep Learning] Understanding
10-16
[DE 프로젝트: 음악 추천 챗봇 'Sixpotify'] 6. AWS EC2 크론탭(Crontab)
10-15
[DE 프로젝트: 음악 추천 챗봇 'Sixpotify'] 5. AWS EMR 스파크(Spark)
10-14
[DE 프로젝트: 음악 추천 챗봇 'Sixpotify'] 4. AWS S3 데이터 레이크
10-14
2021
[DE 프로젝트: 음악 추천 챗봇 'Sixpotify'] 3. AWS DynamoDB
10-14
[DE 프로젝트: 음악 추천 챗봇 'Sixpotify'] 2. AWS RDS PostgreSQL
10-14
[DE 프로젝트: 음악 추천 챗봇 'Sixpotify'] 1. 개요 및 스포티파이 API
10-14
코드스테이츠 AI 부트캠프 3개월 차 회고
10-13
[DE 프로젝트: 코로나 확진자 수 예측 앱 'CO-THER 19'] 6. 프로젝트 완성 및 회고
10-11
[DE 프로젝트: 코로나 확진자 수 예측 앱 'CO-THER 19'] 5. AWS EC2 크론탭(Crontab)
10-10
[DE 프로젝트: 코로나 확진자 수 예측 앱 'CO-THER 19'] 4. 태블로(Tableau)
10-09
[DE 프로젝트: 코로나 확진자 수 예측 앱 'CO-THER 19'] 3. 플라스크(Flask)와 헤로쿠(Heroku)
10-08
[DE 프로젝트: 코로나 확진자 수 예측 앱 'CO-THER 19'] 2. LightGBM 회귀 모델
10-07
[DE 프로젝트: 코로나 확진자 수 예측 앱 'CO-THER 19'] 1. 개요 및 AWS PostgreSQL
10-06
2021
[SQLite3] index column 중복 방지 및 인자 미입력시 PK 값 자동 증가 in Python
10-02
[DE] Deployment and DashBoard
10-01
[DE] Docker basic
09-30
[Python] Flask
09-29
Python Advanced
09-28
[tweepy] twitter API user 및 search 크롤링 함수
09-27
[SQL] NoSQL
09-26
[DE] API
09-25
[MongoDB] Python Pymongo handling exemple
09-24
[Beautifulsoup] Naver Movie Reveiw Web Scraping and Exeport SQLite in Python
09-19
2021
[Python] Web Scraping
09-18
Python Basics
09-17
[SQL] Python에서 PostgreSQL로 CSV File execute하기
09-15
[Python] DB API
09-14
SQL practice
09-13
[SQL] Cheat Sheet
09-12
SQL advanced
09-11
SQL Basics
09-10
[conda] 콘다 가상환경 base 자동 activate 해제 방법
09-09
[DE] Git and Conda
09-09
2021
코드스테이츠 AI 부트캠프 2개월 차 회고
09-08
[Project] Landing Delay Prediction Machine Learning Model
08-31
[Github Blog] jekyll 블로그 Gitalk 댓글 기능 추가(Goodbye Disqus)
08-29
[Applied Predictive Modeling] Interpreting ML Model
08-27
[Applied Predictive Modeling] Feature Importances
08-26
[Pandas] Cheat Sheet
08-25
[Applied Predictive Modeling] Choose your ML problems
08-24
[Tree Based Model] 모델선택(Model Selection)
08-20
[Tree Based Model] 분류모델 평가지표(Evaluation Metrics for Classification)
08-19
[Tree Based Model] 랜덤포레스트(Random Forests)
08-18
2021
[ML] 결정트리(Decision Trees) 이용 H1N1 모델링 캐글 첫 제출
08-17
[Tree Based Model] 결정트리(Decision Trees)
08-16
[Python Numpy] Matrix에 대해 고윳값, 고유벡터 추출
08-14
[머신러닝] 로지스틱 회귀(Logistic Regression)란?
08-12
[머신러닝] 릿지 회귀(Ridge Regression)란?
08-11
[머신러닝] 다중공선성(Multicollinearity)이란?
08-11
[머신러닝] 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)란?
08-10
[머신러닝] 선형 회귀(Linear Regression)란?
08-09
Did Unknown List
08-08
코드스테이츠 AI 부트캠프 1개월 차 회고
08-04
2021
[Project] What game should I design?
08-03
[선형대수] 중급 선형대수(Linear Algebra)
07-29
[선형대수] 벡터와 매트릭스(Vectors & Matrices)
07-27
[통계] 베이지안 통계 개론(Bayesian Inference)
07-22
[통계] 예제로 이해하는 신뢰구간
07-21
[통계] 예제로 이해하는 베이지안(Bayesian)
07-20
[통계] 아노바와 CLT 그리고 신뢰 구간(CI)이란?
07-19
[판다스] CSV 파일 URL 및 File로 읽기.read_csv()
07-18
[통계] 가설 검정 방법(T-검정, 카이 제곱 검정)
07-17
[파이썬] 카이 제곱 검정 1, 2-Sample 예제
07-16
2021
[통계] 가설 검정(Hypothesis Test)이란?
07-15
[통계] 데이터 사이언스에서의 미분 기초
07-13
[데이터 사이언스] 데이터 조작하기
07-12
[데이터 사이언스] 피처 엔지니어링이란?
07-09
[데이터 사이언스] EDA(탐색적 데이터 분석)란?
07-08
코드스테이츠 AI 부트캠프 탑승기
07-07
깃허브와 블로그의 시작
05-29
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