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DS school - 데이터 분석 입문반
 
2019년 10월 - 2019년 11월 
python3, pandas, matplotlib, seaborn 을 통해 데이터를 시각화하였고, scikit-learn을 통한 classification 및 regression 예측 모델을 구현하였습니다.
박정이  Application Engineer @한국내쇼날인스트루먼트
450RP · 서비스기획 상위 2%
삼성전자 자재예측 프로젝트
 
2019년 6월 - 2019년 8월 
- 삼성 SDS 프리랜서로 3개월간 참여 - Part : ML Engineering - 기존 HIVE, pyspark, zeppelin 기반 xgboost 코드 분석 - DAE, PCA, tf-idf 방식으로 feature 추가 test - NN, svm, naive bayes 등의 비 boosting 모델들과 ensmble, stacking test - 데이터 구조 변경으로 multiclass 에서 binary classification으로 문제 변경 - lightgbm, xgboost, catboost의 비교 및 선정 후 파라
이진수  한서대학교 항공교통물류학부
330RP · Python 상위 4%
19대 대선 예측
 
2017년 3월 - 2017년 5월 
김민성  퀀트 
450RP · Python 상위 4%