2021 정보처리기사 실기 총정리 요약 PDF(Updated)

정보처리기사 실기 시험 대비 기출+시나공+수제비+각종 자료들 단권화 & 압축 정리해서 만든 PDF 요약 자료 (총 11페이지) - 굵게: 단답형 - 밑줄: 약술형 or 키워드 (SQL/코딩 문제는 제외)

→2021.07.09

2022 데스크 셋업 - 트리플 모니터, 블랙 깔맞춤

얼마 전 자취를 시작하며 데스크 셋업과 방꾸미기를 해보았다. 좋아하는 것들로 나만의 공간을 채우고자 노력하였다. 지금은 거의 완성이 된 상태인데.... 나름 만족스럽다 데스크 아이템 데스커 컴퓨터 책상 (블랙 180x70cm) - 책상이 매우 두껍고 견고하다. 거의 흔들리지 않으며 책상 뒤편에 멀티탭과 전선들을 정리할 수 있는 작은 공간이 있어서 깔끔하게 쓸 수 있다는 장점이 있다. BOSE 사운드링크 미니 2 SE - 무선이고 크기가 생각보다 많이 작다. 블루투스로 연결 가능하며 충전식이라 외출 시 들고다닐 수 있다는 장점이 있다. Marshall과 고민하다가 이걸로 삼. 음질이 괜찮다. 샤오미 LED 미지아 모니터 조명 - 보통 방의 불 꺼놓고 모니터만 켜놓는 경우가 많은데, 명암 차이가 심한 곳에서..

→2022.01.02

Certificates

서울아산병원 의료정보분석전문가 심화과정 수료 및 최우수상

보건복지부/서울아산병원 주최 '의료정보분석전문가 심화과정'을 2개월 만에 수료함과 동시에 운좋게도 팀프로젝트에서 최우수상을 받게 되었다. 8주 간의 이론 및 실습 교육 이후 3주 동안 이어진 팀프로젝트는 사전에 정해진 6가지 주제 중 원하는 팀에 지원하여 구성된 팀원들과 멘토(교수님)분과 함께 진행되었다. 가장 흥미로웠던 의료 영상(CT 영상을 이용한 폐결절 검출 및 분석) 주제에 1지망으로 지원하였고, 지원자가 많아 사다리를 탔는데 다행히 원하는 팀에 들어갈 수 있었다. 멘토 분의 적극적인 지도와 지원, 그리고 훌륭한 팀원 분들의 노력 덕에 좋은 결과로 마무리지을 수 있었던 것 같다. 다양한 교수/의사/기업관계자 분들의 양질의 강의 뿐만 아니라 쟁쟁한 수강자들분들께도 많은 것을 배울 수 있었다. 부상으..

→2022.01.02

기사

2021 정보처리기사 필기시험 후기(공부법, 시험날 후기)

2021 정보처리기사 필기 2회차 (5월 15일 실시) 점수: 86 (75/100/90/85/75) 2회 합격률: 36.76% 공부 순서 1. 주간컴공 유튜브 1회독. (2배속) 2. 정보처리기사 필기 총정리 그리고 최신 기출문제 내용들을 3. 정보처리기사 필기 정리본 pdf 에 추가적으로 정리하면서 공부 4. 정리한 내용들 암기 5. 기출 풀기(4. 정보처리기사 필기 기출(건시스템, 도타비))에서 풀고 5. 정보처리기사 필기 기출 해설 에서 해설 보기 6. 시험 직전까지 4~5 반복(전날 밤샘) 공부 기간: 6일 공부 방법 1. 주간컴공 유튜브 1회독. (2배속) 장점: 전체적인 내용 파악하기 좋다. 핵심적인 내용 위주로 빠르게 한번 훑어보기 적절하다. 단점: 2020년 버전, 5과목이 없음(1~4 과..

→2021.05.17

Backend

Django - Locust를 이용한 로드 테스트(Load test)

로드 테스트: 시스템이 얼마만큼의 부하를 견뎌낼 수 있는 가에 대해 파악하기 위해 진행하는 테스트 What is Locust? - Locust 1.5.1 documentation If you want your users to loop, perform some conditional behaviour or do some calculations, you just use the regular programming constructs provided by Python. Locust runs every user inside its own greenlet (a lightweight process/coroutine). This enables you to write your tests like normal (blocki..

→2021.06.01

Biomedical Data Science

[Biomedical Data Science] - 8. 바이오헬스와 데이터 모델링

[Biomedical Data Science] - 8. 바이오헬스와 데이터 모델링 바이오헬스와 데이터 모델링 모델: 의사소통에 대한 기록을 남기는 것 모델링: 일정한 표기법으로 모델을 만들어가는 일 자체 모델링의 특징 추상화(일정한 형식에 맞추어 표현) 단순화(제한된 표기법이나 언어로 표현 -> 쉽게 이해할 수 있도록) 명확화(애매모호함을 제거하고 정확하게 기술) 모델링의 관점 데이터관점(데이터 간의 관계) 프로세스관점(업무가 실제로 하고 있는 일은 무엇인지) 데이터와 프로세스의 상관관점(어떤 관계인지) 데이터 모델링: 데이터베이스의 골격을 이해하고 그 이해를 바탕으로 SQL 문장을 기능과 성능적인 측면에서 효율적으로 작성하기 위해 꼭 알아야 하는 핵심 요소 중요성: 파급효과, 복잡한 정보 요구사항의 간..

→2021.07.20

Coursera

무료로 Coursera(코세라) 수료증 취득하기

https://www.coursera.org/ Coursera | Build Skills with Online Courses from Top Institutions Join Coursera for free and learn online. Build skills with courses from top universities like Yale, Michigan, Stanford, and leading companies like Google and IBM. Advance your career with degrees, certificates, Specializations, & MOOCs in data science, com www.coursera.org 코세라 관련 정보가 잘 없어서 직접 이것저것 해보고 정리해..

→2021.02.02

Dev

파이썬을 파이썬답게

몫과 나머지 - divmod a = 7 b = 5 print(*divmod(a, b)) n진법으로 표기된 string을 10진법 숫자로 변환하기 - int 함수 파이썬의 int(x, base = 10) 함수는 진법 변환을 지원함 num = '3212' base = 5 answer = int(num, base) 문자열 정렬하기 - ljust, center, rjust s = 'JOFT' n = 7 s.ljust(n) # 좌측 정렬 s.center(n) # 가운데 정렬 s.rjust(n) # 우측 정렬 알파벳 출력하기 - string 모듈 import string string.ascii_lowercase # 소문자 abcdefghijklmnopqrstuvwxyz string.ascii_uppercase # ..

→2021.02.17

Data Science With Python

파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 1 - 데이터 분석 환경 구성

아나콘다 설치 아나콘다는 파이썬/R과 관련된 다양한 패키지들을 관리하고 있습니다. 아나콘다를 설치하려면 아래의 링크로 들어가서 자신의 OS에 맞게 다운받아서 설치하실 수 있습니다. 주피터 노트북 활용 아나콘다를 설치를 하셨으면 정말 정말 유용한 Jupyter Notebook을 사용하실 수 있습니다. 주피터 노트북을 실행하신다음 작업을 하실 폴더를 새로 만들어 주시는 것을 권장드립니다. 강의 영상에서는 'jupyter-tutorial'로 폴더를 만들었습니다. 주피터 노트북에서 파이썬3의 노트북을 실행하시려면 New -> Python3를 클릭하시면 됩니다. 주피터 노트북을 생성해 보았으면 "Hello World!"를 프린트 해봐야겠죠? 주피터 노트북은 아래와 같이 코드의 결과가 바로 볼 수 있는 것이 가장 ..

→2021.05.24

개발환경

LG U+ 테더링 제한 우회

통화 키패드에 "319712358"입력 OK 클릭 Password: "0821" 입력 Data Setting APN LGU+ APN 유형 default,supl 뒤에 ",dun" 추가 (=> "default,supl,dun") APN 유형 길게 누르기(저장) 끝

→2021.02.16

MIT- Introduction to Data Science

[MIT] Introduction to Computational Thinking and Data Science

Introduction to Computational Thinking and Data Science (6.0002, Fall 2016) Introduction to Computational Thinking and Data Science 6.0002 is the continuation of 6.0001 Introduction to Computer Science and Programming in Python and is intended for students with little or no programming experience. It aims to provide students with an understanding of the role computation can play in sol ocw.mit.e..

→2021.05.26

JOFTWARE