d061120 님의 블로그

안녕하세요, KT 에이블스쿨 6기 DX트랙 교육생입니다.2025년 1월 24일에 진행했던 AICE Associate 시험에 합격하여자격증 취득을 희망하는 분들께 조금이라도 도움이 되는 후기를 남겨보고자 합니다. ※ AICE 시험 중 Associate 등급은 2025년 1월 1일 부로 국가공인자격으로 신규공인 되었음 1. 문제 구성AICE Associate 시험은 Python을 사용하고, Jupyter Notebook 환경에서 진행됩니다.시험의 문제 구성은 크게 3가지로 나뉩니다.데이터 분석데이터 전처리&시각화모델링난이도를 따지자면 모델링이 셋 중에 난이도가 높다는 평이 응시자들 사이에서 일반적입니다. 데이터 분석이나 전처리에 비해 익숙치 않은 코드가 많아 그럴 수도 있지만, 어느정도 암기와 반복적으로 연..

현재까지의 모델 학습 과정※ 클래스 설명①: b_off (후미등 꺼짐)②: b_on (후미등 켜짐)③: f_off (전조등 꺼짐)④: f_on (전조등 켜짐)⑤: plate (번호판)off: ① + ③on: ② + ④1. 모델링01_0108test.ipynb데이터셋: 4,966장(증강 X)train/ valid/ test: 3,770장/ 707장/ 489장사용클래스(5개): b_off, b_on, f_off, f_on, plate사용모델: yolov5mu, yolo11m하이퍼파라미터:results = model.train( data='/yaml 파일 경로 입력', # 데이터셋 경로 epochs=50, # Epoch 수 batch=16, ..

깃허브 python_analytics_atoz 프로젝트 내용 정리참고파일: 9) vehicle plate detection.ipynb[ Overview ]자동차가 있는 사진에서 먼저 자동차 이미지 추출해당 자동차 이미지에서 다시 번호판이 있는 부분 탐색해당 번호판이 포함된 사각형 이미지 부분 추출번호판 부분만을 찾아 다시 사각형으로 transform 진행마지막에 별도의 이미지 인식 ML을 구현해서 번호판의 숫자/문자 인식(번호판 부분의 숫자/문자를 하나씩 별도 이미지로 분리 후 인식)1. 데이터 및 모델 준비논문에서 공유된 wpod-net 모델 로딩모델 구조뿐 아니라 pre-trained된 weight 값도 로딩자동차가 포함된 이미지 파일을 읽어와, 컬러 변환 (opencv는 RGB, jpg는 BGR 사..

※ DAY. 03 복습1일차고객가치 = 필요성 + 차별성만약 필요성은 있는데 차별성이 없다?→ 가격 경쟁으로 넘어감만약 차별성은 있는데 필요성이 없다?→ 구매할 이유가 없음2일차조사: 대상이 있어야 함→ 결과물 = 미래시점의 고객니즈시계열 데이터 분석(Forecasting):환경에 따른 고객니즈와 그것을 예측하는 것요즘은 Forecasting만으로는 예측이 어려워 Backcasting을 많이 사용함3일차포지셔닝:고객의 마음속(인식)에 자리잡는 과정인식 = 범주 + 속성[ 가치제안 정의 _ 부가가치 정량화 시 고려요소 ]모든 원가는 동일한 기간(월, 연)을 기준으로 합산하라.금전의 시간 가치를 고려하라. → 이자계산 내용을 보여주라.자료를 가능한 한 간단하고 명확하게 만들라.그래픽을 사용하라.과거의 경험을..

※ DAY. 02 복습사업에서 리스크를 최소화하려면?고객 맞춤화 제품/서비스를 제공한다.일반적으로는 제품/서비스가 표준화되었으나 고객 맞춤화를 하면 리스크를 줄일 수 있다.[ 세분화를 위한 핵심요소 ][ 시장 세분화 ]성공적 시장 세분화의 5가지 조건측정 가능성(Measurable):시장 세분화에 사용된 변수들은 측정 가능하고 Data를 구할 수 있는가?접근 가능성(Accessible):최소한의 비용과 투자로 접근이 가능한가?시장의 중요성(Substantial):이윤을 보장할 만큼 충분히 큰가?차별성(Differentiable):세분화된 시장들은 마케팅활동에 각각 다르게 반응하는가?실행가능성(Actionable):그 세분 시장을 공략하기 위한 효과적이고 실행 가능한 마케팅 프로그램이 개발될 수 있는가?[..

※ DAY. 01 복습제안 컨설팅을 위한 사업 프로세스사업의 이해환경 분석 - 미래 지향적으로표본 고객의 Pain Point 분석전략 수립가치 제안문제를 보는 시각 (문제의 정의 part)특정 현상을 문제로 헷갈려서는 안된다![ 가설 지향 프로세스 ]설정한 가설과 관련된 Data 분석 등을 통해 수정하는 활동을 거쳐 정확한 가설로서 결론에 도달함1. 핵심이슈2. 가설설정3. 가설수정4. 가설설정5. 가설수정6. 결론 2 ~ 3회 반복 [ 전략 요소의 이해 ]※ 기본 전략 실행 과정조사 → 분석 → 전략 → 실행※ 전략 요소: 전략적 의사결정을 수행하시 위해파악해야 하는 요소들그 요소들의 변화에 큰 영향을 주는 핵심 환경 요소를 의미일반적으로 Question을 만든 후 도출하는 것이 편리함전략 구조와 프로..

제안컨설팅Chapter 1. 비즈니스의 이해[ Biz 체계의 이해 ]고객중심: 해야하는 것 → '가치'관리중심(기업중심): 할 수 있는 것 → '효율', '효과'→ Biz Nature: 고객 가치 기반의 사업 추구사업 프로세스:정의: 분석 평가 등의 과정도 포함창출: 제품, 서비스전달:정보(마케팅)물적 전달(유통)교환(영업)[ 경영전략을 위한 전략적 사고 ]기업의 존재 이유: '고객'기업의 목적: '시장 창조'[ 회사의 가장 귀중한 재산: 고객의 평판 ]고객 중심 경영→ 좋은 평판→ 충성 고객 확보→ 매출 증가 → 비용 감소 → 이익 증가[ 컨설턴트 사고의 기본 MECE ]※ MECE (Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive):중복되지도 않고 누락되지도 않으면..

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1. 스토리지 서비스[ 스토리지 유형 ]블록 스토리지: Amazon EBS파일 스토리지: Amazon EFS/FSx객체 스토리지: Amazon S31. 블록 스토리지특징: 데이터를 고정된 크기의 블록으로 나누어 저장.구조: 블록 단위로 주소를 관리하며 파일 시스템은 사용자가 설정.장점:빠른 데이터 접근 및 고성능.낮은 지연 시간과 높은 IOPS 처리.단점:추가적인 파일 시스템 관리 필요.공유하기 어려움(한 번에 하나의 서버에 연결).사용 사례:데이터베이스, 가상 머신(VM), 고성능 애플리케이션.예시: AWS EBS, iSCSI SAN.[ Amazon EBS ]주요 특징:유연한 크기 조정: 필요에 따라 스토리지 용량 확장 및 축소 가능높은 성능: SSD 및 HDD 기반 옵션을 제공하며, 애플리케이션 성능..

1. 클라우드 컴퓨팅 소개[ DX와 클라우드 컴퓨팅의 관계 ]DX와 클라우드 컴퓨팅의 정의DX: 조직이 디지털 기술을 활용해 프로세스, 제품, 서비스를 혁신하고 경쟁력을 강화하는 과정클라우드 컴퓨팅: 인터넷을 통해 데이터 저장, 서버, 네트워킹, 소프트웨어 등의 IT 자원을 필요에 따라 제공하여 사용한 만큼만 비용을 지불하는 기술DX를 위한 클라우드 컴퓨팅의 역할유연성 제공: 클라우드는 IT 인프라를 유연하게 확장하거나 축소할 수 있어 DX 추진 시 필요한 기술 환경을 쉽게 구축할 수 있음비용 효율성: 초기 투자 비용이 큰 전통적인 인프라와 달리, 클라우드는 사용량 기반의 비용 구조를 제공하여 DX 실행 비용 절약신속한 혁신 지원: 클라우드 기반의 서비스는 애플리케이션 개발, 테스트, 배포 속도를 높여 ..