코딜리티(Codility) 사이트

최근 DSC KOREA 네트워킹 데이에 참여했습니다!

송호연님과 조은님의 강연을 들었는데 아래에 간단히 정리해보았습니다!

 

[ AI 엔지니어 테크트리 _ 송호연(ML GDE) ]

* Schientist : Ph.D.

 Engineer : 과학 기술로 문제 해결하고 가치(돈,만족)를 만드는 사람

* AI 분야에서 돈을 벌고싶으면 석사까지,

돈은 관심 없고 연구 자체가 좋으면 박사까지

* 머신러닝은 돈이 많이 듭니다.

 그래서 가치 있는(돈 되는) 일에 써야만 의미가 있습니다.

* AI 엔지니어가 되고 싶으면 소프트웨어 개발 기본기를 먼저 다지세요

 - ML 기본기

  : 확률/ 우도(Likelihood)/ Cross Entropy/ L0, L1, L2 정규화/ 이산확률분포, 연속확률분포/

    PDF(Probability Density Function)/ Stochastic Gradient Descent/ Non-linearity             는 무엇인가?

   왜 딥러닝에서는 하나의 퍼셉트론으로 XOR 문제를 풀 수 없는가?

  - Backend 기본기

   : 데이터베이스 인덱싱(+왜 중요한가)/ Microservice Architexture/ Dependency Injection/ Singleton Pattern    이란?

     Cloud 운영에서 비용을 최적화하는 방법?

     RDB와 NoSQL의 차이 및 장단점?

     장애가 나면 어떤 식으로 대응해야 하는가?

     장애 요인을 빠르게 인지하기 위해 어떤 기법을 사용하면 좋은가?

     Test Engineering은 왜 필요한가?

     Unit Test, Integration Test는 왜 필요한가?

 

[ 개발자의 성장 커리어 가치 창출 _ 조은 ]

* 개발자는 코드를 작성하는 사람(X)

               문제를 해결하는 사람(O)

* 개발 언어는 문제 해결 수단

   언어가 아닌 '문제'에 집중

* 문제해결을 위해 필요한 것 : 개발지식

 - 알고리즘/ 자료구조/ 논리구조/ 컴퓨터구조

 - 백준알고리즘/ 코딜리티

* 개발자 실력 증명

 - 깃헙/ 블로그/ 코딜리티 스코어 하세요!!

 

조은님의 강연을 듣고 저도 코딜리티를 시작해봐야겠다는 마음이 들었습니다.

 

코딜리티 사이트 ↓

https://app.codility.com/programmers/

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코딜리티 Lessons

총 21개 정도가 있는 것 같습니다!

다양한 언어 지원

View버튼을 클릭하면

각 언어에 맞게 문제를 볼 수 있습니다.

 

그럼 이제 코딜리티 시작해 볼까요?!