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프로그래머스_LV1_달리기 경주(풀이 및 시간초과 해결하기) 오랜만에 돌아온 JAVA 알고리즘 문제풀이 갑자기 JAVA를 하는 이유는 사내
알고리즘대회에 어쩌다 보니 나가게 되어서 강제로 공부를 시작하게 되었다... 작년에 이직한 이후로 처음이니까 거의 1년 만에 해보니까 LV1도
쉽지않ㄷ ㅏ......⭐️ 나 이렇게 못했었나....👉 문제 링크 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭.
프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr간단하게 문제를
설명하면 players 배열을 순서를 재배치하는데 callings 배열에서 불린 이름이 players 배열에서 앞뒤로 순서가 바뀌게 정렬하면
된다.1. 순수 배열로만 풀기public static String[] Ar.. 2023. 9. 11.
[ADsP] 제 37회 ADsP 합격후기_직장인,비전공자 무사히 합격하고 쓰러 온 후기 지난주에 합격인 거 알았지만 바쁘다 바빠 현생을
살아가느라 후기 쓰는 거 까먹었다 👉 베이스 회사에서 데이터분석 쪽 일을 시작하게 되었고 어딘가에 쓸모 있지 않을까 해서 도전 웹개발 5년차로
SQL은 어느 정도 작성 가능하고 통계 쪽은 아는 게 없는 비전공자 아닌 비전공자 R은 하나도 모르는데 코딩할줄 알면 솔직히 눈치로 몇 개는
맞출 수 있다. 👉 준비 기간 생각보다 너무 잘 본 내 점수에 실망했다 머리 아깝게 넘 열심히 한 듯 직장인 퇴근하고 기준으로 이주잡고
시작했으나... 늘 그렇듯...이주전에는 술약속도 가고 놀았고... 일주일 동안 빡세게 퇴근하자마자 카페 가서 거의 공부만 했다...라고
당당하지 않게 말해본다. 회사에 유난 떠는 거 싫어서 점심시간에는 공부 안 .. 2023. 6. 19.
ADsP 기출문제 및 요약 모음_2023 1. 요약 2. 15~22회 기출문제 3. 21~35회 단답형 4. 기출모의 5. 36회 기출복원 ⭐️
문제 풀어보기 https://quizlet.com/de/377992872/adsp-part3-flash-cards/ 2023. 5. 16.
[ADsP 요약] 1과목_데이터의 이해_데이터 사이언스와 전력 인사이트(3) ✔️ 빅데이터 분석과 전략 인사이트 단순히 빅데이터에 포커스를 두지
말고 분석을 통해 가치를 만드는 것에 집중 핵심적인 비즈니스 이슈에 집중하여 데이터를 분석하고 차별적인 전략으로 기업을 운영 ✔️ 산업별 분석
애플리케이션 1) 금융 서비스 : 신용점수 산정, 사기 탐지, 가격 책정, 프로그램트레이딩, 클레임분석, 고객 수익성분석 2) 소매업 : 판촉,
매대 관리, 수요 예측, 재고 보충 3) 제조업 : 공급사슬 최적화, 수요 예측, 재고보충, 보증서 분석, 맞춤형 상품 개발 4) 운송업 :
일정관리, 노선 배정 5) 헬스케어 : 약품 거래, 예비 진단 6) 병원 : 가격책정, 고객 로열티 7) 에너지 : 트레이딩, 공급/수요 예측
8) 커뮤니케이션 : 가격 계획 최적화, 고객 보유, 수요 옟측, 생산능.. 2023. 4. 25.
[ADsP 요약] 1과목_데이터의 이해_데이터의 가치와 미래(2) ✔️ 빅데이터의 정의 [가트너 그룹(Gartner Group)의 더그
래니(Doug Laney)의 3V] ⭐️ 양(Volume) 👉 규모 ⭐️ 다양성(Variety) 👉 형태(데이터 유형과 소스) ⭐️
속도(Volume) 👉 데이터 수집과 처리 속도 ➕ ⭐️ 가치(Value) / 진실성(Veracity) / 정확성(Validity) /
휘발성(Volatility) - 3V에 가치를 추가하면 4V, 나머지를 추가하면 7V 정의의 범주의 변화 데이터의 변화(3V) -> 기술의
변화(데이터 처리 기술, 클라우드 컴퓨팅 활용) -> 인재, 조직 변화(Data Scientist 같은 새로운 인재 필요) 출현 배경 축적한
고객 데이터를 바탕으로 숨어있는 가치발굴, 아키텍처 및 통계 도구들의 발전, 관련 기술의 발달.. 2023. 4. 23.
[ADsP 요약] 1과목_데이터의 이해_데이터 이해(1) ✔️ 데이터의 정의 과거에는 '주어진 것'이라는 의미로 사용되었고 컴퓨터 시대 시작과
함께 기술적이고 사실적인 의미로 변화되어갔다. 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이나 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것을 의미하기도
한다. 📌 데이터의 특성 - 존재적 특성 : 객관적 사실 - 당위적 특성 : 추론,예측,전망,추정을 위한 근거 ✔️ 데이터의 유형 정성적
데이터(Qualitative Data) 정략적 데이터(Quanititative Data) 언어, 문자 등 비정형 데이터 수치, 도형, 기호 등
정형 데이터 주관적 내용 객관적 내용 통계분석이 어려움 통계분석이 용이함 저장,검색,분석에 많은 비용 소모 정형화된 데이터로 비용 소모가 적음
예) 회사 매출이 증가함 예) 나이, 몸무게, 주가 등 ✔️.. 2023. 4. 23.
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 * 사랑해요





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