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Commit 7b46ef7

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#83 파이콘 한국 2020 자막 파일 업로드 (#84)
* #44_불필요한 파일 삭제 * Upload Pycon.KR 2020 Script
1 parent 853f881 commit 7b46ef7

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2020-pyconkr/day1/Cheng-Lin_Yaang_Your_Escape_Plan_From_Numpy_+_Cython.srt

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2020-pyconkr/day1/Gajendra_Deshpande_Python_and_FOSS_in_Education_for_GenerationZ.srt

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2020-pyconkr/day1/Las_제로부터_시작하는_신나는_Python생활.srt

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2020-pyconkr/day1/Vaibhav_Srivastav_Building_Petabyte_Scale_ML_Models_with_Python.srt

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2020-pyconkr/day1/강지훈__음성인식기반대본프롬프터서비스에서의문장유사도알고리즘개발.srt

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2020-pyconkr/day1/김성렬_Django_ORM_(QuerySet)구조와_원리_그리고_최적화전략.srt

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2020-pyconkr/day1/김성현_파이썬으로_구현하는_신경세포_기반의_인공_뇌_시뮬레이터.srt

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2020-pyconkr/day1/김주현_글로벌_방송국_서비스_1인_개국기.srt

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2020-pyconkr/day1/김준기_Backend.AI에_점진적_typing_적용하기.srt

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2020-pyconkr/day1/문영기_청각_장애인의_발음_교정_어플리케이션을_위한_음성인식_모델_개발.srt

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3+
저는 지금 영문과에 다니고 있는 대학생인데
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7+
얼마 전에 데이터 분석 쪽에 인턴을 할 수 있는 기회가
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생겨가지고 이제 그때 경험하게 된 썰을 풀려고 합니다
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10+
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00:00:12,090 --> 00:00:17,136
12+
영문과가 데이터 분석을 한다고 해서
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되게 의아해하는 사람들이 많았는데
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15+
4
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00:00:18,454 --> 00:00:25,854
17+
이게 문과에서도 이제 데이터 분석이
18+
21세기에 가장 섹시한 직업이라고 하잖아요
19+
20+
5
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00:00:26,190 --> 00:00:31,525
22+
그래서 되게 핫한데 저도 궁금해가지고
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이번에 기회가 생겼어요
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00:00:31,557 --> 00:00:33,322
27+
한번 지원을 해보게 됐어요.
28+
29+
7
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00:00:34,020 --> 00:00:41,040
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그래서 이력서를 써가지고
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담당 박사님이랑 같이 면접을 보는데
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00:00:41,040 --> 00:00:46,719
36+
이제 박사님께서 이력서 대신에
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제 파이썬 실력을 보여달라고 하셔가지고
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00:00:48,870 --> 00:00:58,784
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제가 예전에 만들어놓은 작은 파이썬코드 같은 걸 보여드리면서
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같이 얘기를 나누다가 지속적으로 거기서 일을 하게 됐는데
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00:01:00,450 --> 00:01:10,254
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사람들이 저한테 진짜 많이 한 말이 영어를 잘 아니까 데이터
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분석 쪽에서 자료를 잘 찾겠네 이런 말을 진짜 많이 하셨는데
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00:01:11,160 --> 00:01:15,636
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제가 진짜 하면서 느낀 게 정말 잘해야 되는 거는
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00:01:16,200 --> 00:01:19,560
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뭐 파이썬은 당연하고 말을 잘한다거나
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00:01:19,560 --> 00:01:24,200
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아니면 numpy, matplotlib, pandas
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00:01:24,225 --> 00:01:31,340
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또는 통계 같은 PCA 아니면 그쵸 인공지능 이런 것도
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00:01:31,975 --> 00:01:38,856
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그래서 그런 거를 잘해야 되는데
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제가 대학교 4년 동안 한 거는 셰익스피어 같은 거
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72+
그래서 박사님께서 그러면 어느 정도 처리를 해보자
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그래 가지고 또 같은 언어 쪽이니까 괜찮겠다 싶더라고요
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00:01:47,250 --> 00:01:52,992
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제가 검색을 하다가 LDA라는 모델을 찾아가지고
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박사님한테 보여드렸어요.
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80+
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82+
LDA가 Latent Dirichlet Allocation이라는 모델인데
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84+
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85+
00:01:58,554 --> 00:02:01,335
86+
저의 이해도가 어느 정도였냐면
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88+
20
89+
00:02:02,371 --> 00:02:08,490
90+
블랙 박스라는 게 있으면 그 검은 상자 안에 인풋을 하고
91+
92+
21
93+
00:02:08,490 --> 00:02:14,910
94+
그리고 아웃풋을 하는 정도의 이해 수준을 가진 상태였는데
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96+
22
97+
00:02:14,910 --> 00:02:17,880
98+
박사님께서 원하시는 이해도는
99+
100+
23
101+
00:02:17,880 --> 00:02:23,034
102+
그래가지고 제가 인터넷 검색을 해봤어요
103+
LDA에 대해서
104+
105+
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00:02:23,059 --> 00:02:27,012
107+
LDA가 나온 지가 좀 돼서 영어 자료가 되게 많거든요
108+
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25
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00:02:27,360 --> 00:02:34,500
111+
그런데 검색 결과를 Dirichlet이라는 거에 대한 검색 결과인데
112+
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26
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00:02:34,500 --> 00:02:39,078
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여기서 제가 진짜 너무 신기했던 게
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00:02:39,780 --> 00:02:43,623
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그래서 produce a dice with equal weight 라는 표현이 있어요
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00:02:44,580 --> 00:02:49,900
123+
dice with equal weight는 dice의 무게라고 생각을 했는데
124+
125+
29
126+
00:02:50,448 --> 00:02:52,761
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그렇게 생각을 하면 전혀 해석이 안 되잖아요
128+
129+
30
130+
00:02:53,340 --> 00:02:57,402
131+
아니면 there be any bias for some sides 이렇게 나왔는데
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133+
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134+
00:02:57,441 --> 00:03:01,441
135+
bias를 편견이라고 생각을 하면 이게 전혀 해석이 안 되거든요.
136+
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00:03:02,160 --> 00:03:09,472
139+
그래가지고 박사님한테 도와달라고
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영어 좀 도와달라 SOS를 보낸 거죠
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142+
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00:03:10,650 --> 00:03:14,837
144+
그래서 저한테 weight는 무게고 bias는 편견인데
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00:03:17,220 --> 00:03:20,190
148+
그런 마인드셋의 박사님이 깜짝 놀라실 거예요.
149+
150+
35
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00:03:20,190 --> 00:03:22,134
152+
저한테 정의는 저스티스
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156+
박사님은 살아오시면서 박사님의 정의는
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00:03:26,684 --> 00:03:36,309
160+
Definition, equation 식, function은 함수, crytal은 결정,
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intercept는 절편, differentiation은 미분, 염소는 chlorine
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00:03:36,357 --> 00:03:40,935
165+
이렇게 살아오신 분한테 파~하신 거죠
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00:03:41,430 --> 00:03:47,460
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그래서 결국에는 서로의 마인드셋이 다르다는 걸 인정을 하고
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같이 두 달 동안 인턴을 하면서
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재미있는 시간도 많이보냈습니다
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영어도 많이 배웠어요
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00:03:56,940 --> 00:04:01,328
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결론. 문과도를 할 수 있다 열심히 하면
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00:04:02,190 --> 00:04:03,590
186+
감사합니다
187+

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