[11/17 Thu] 선생님 피드백 + 팀장 회의록

업무 분담

데이터 분석(딥러닝) : 2~3명

장고(백엔드 / 프론트엔드 / 서류작업) : 3~4명

- 정/부 처럼 책임자 두기

 

진행

* 프로젝트 일지 작성 + 주기적인 회의 + 진행상황 공유 

 

* 데이터 분석

1. 전통적인 분석 방법(파이썬, R)

2. 딥러닝(텐서플로우, 케라스?)

프로젝트에 둘 다 녹여내는 것이 다양함을 어필하기 좋다 

 

* ppt는 전체 15장 정도로, 산뜻하고 깔끔한 양식으로 작성하기

* 처음 5페이지 안에서, 어떤 주제를 어떻게 표현했는지가 다 나와야 한다.

 

주제

* 주식 및 금융 데이터 / 고객데이터 분류 및 맞춤 서비스 / 이미지 분석 이용 마케팅 / 이미지 분석 이용 유통관리 / 인구데이터 이용 생활서비스 -> 5가지 중에서 하나만 적당히 참조하여 주제를 선정하면 된다. 

* 주제를 정할 때는 분석할 데이터가 선행되어야 한다.

* 실제 서비스나 다른 프로젝트를 참고하여 벤치마킹하라.

* 다음주 월요일까지 정해서 선생님께 말씀드리기

 

기타

- 완성된 전체 프로젝트 4개는 반 전체가 공유할 것이다. (수업 때 말한 것처럼)

- 데이터 및 이미지 출처 반드시 밝히기

- 멘토는 팀장급이시며, 주제에 맞는 멘토로 정해진다. 프로젝트, 자소서, 코드, 취업 등 다양한 도움을 받을 수 있다.

- 마지막 2주 정도만 오후 시간에 프로젝트 할 시간 준다.

 

 

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선생님 공지

1팀: 황하늘 - 김정연, 박종혁, 석연호, 윤지수, 윤하진, 이재연 
2팀: 이승훈 - 김기덕, 윤성훈, 이용환, 이은석, 조동현, 최진혁 
3팀: 이승경 - 문준욱, 이소현, 이은숙, 임세진, 황이란
4팀: 최호경 - 김신혜, 민현진, 변시우, 윤현성, 정다정, 최현호     


데이터 분석 프로젝트 주제는
  - 주식 및 금융 데이터 분석, (3조)
  - 온라인 고객데이터 분류 및 맞춤 서비스, (1조)
  - 이미지 분석을 이용한 마케팅 서비스, (2조)
  - 이미지 분석을 통한 유통관리 효율화 분석, (2조)
  - 생활인구 데이터를 통한 실생활 서비스 (4조)

중 하나를 선택하면 됩니다.
위 주제를 반드시 따라야 하는 것은 아니고 조금이라도 관련 있으면 됩니다. 
이미지도 그냥 이미지 그림만 있어도 됩니다.
어떤 주제를 선택할 것인지 천천히 생각해 보길 바랍니다.
팀별로 주제가 겹쳐서는 안됩니다.

프로젝트 결과는 파이썬 장고로 출력할 수 있도록 합니다.

데이터 분석 프로젝트이므로 분석에 관심있는 친구들이 적극적으로 참여해 주세요.
전혀 부담을 가질 필요없습니다.
고수준의 프로젝트를 원하는 것이 아니라, 복습이라 생각하고 수업시간에 배운 내용을 바탕으로, 
팀에서 선택한 주제에 맞게 팀원들이 같이 의논해 가며 조금씩 만들어 가는 것이 중요합니다.