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포트폴리오 최신 뉴스와 핵심 해설

포트폴리오 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 9편을 최신순으로 모았습니다.

AI·ML·Quant 스터디2026. 8. 14.

TDA 포트폴리오 구성 리뷰: 케플러 매퍼와 UMAP, DBSCAN으로 상관 클러스터 나누기

위상수학 기반 클러스터링으로 S&P 500 상위 200종목을 묶어 분산투자하는 전략을 한 스터디에서 코드까지 직접 검증했습니다. 파이프라인 구조와 백테스트 결과, 원저자 코드의 허점까지 정리했습니다.

괴발자2026. 8. 12.

마우스에 반응하는 3D 웹사이트를 코드 없이 만드는 방법. 3D 인터랙티브 디자인 툴 Spline의 핵심 기능과, 기존 포트폴리오 템플릿에 OpenAI Codex로 3D 에셋을 붙이는 실습 과정을 단계별로 정리했다.

Boris Meinardus2026. 8. 4.

6년을 준비해 머신러닝 연구자가 된 이가 정리한 입문자 조언. 생성형 AI로 곧장 뛰어들지 말고 고전 ML 기초를 다질 것, 강의를 그만 듣고 프로젝트로 옮겨 갈 것, 최신 라이브러리를 좇기보다 소프트웨어 엔지니어링 역량을 쌓을 것.

The Cloud Girl2026. 7. 25.

AI 엔지니어 채용에서 포트폴리오가 몇 초 만에 걸러지는 네 가지 이유와, 세 층위 역량·실전 프로젝트 3개·이력서/깃허브/면접 전략까지 정리한 현실 로드맵.

Anas Riad2026. 7. 24.

타이타닉·아이리스처럼 흔한 예제 대신, 채용 담당자의 눈에 띄는 데이터 프로젝트 5가지와 좋은 프로젝트의 다섯 가지 조건을 정리했다.

Anas Riad2026. 7. 10.

자격증 수집이 아니라 '증명'을 만드는 6개월 계획. 기초와 통계·머신러닝, MLOps 배포, 온라인 노출과 포트폴리오까지 단계별로 정리한 데이터 사이언티스트 로드맵.

Zen van Riel2026. 7. 8.

소프트웨어 경력을 AI 엔지니어링으로 전환하려는 두 사람의 이력서를 전직 GitHub 엔지니어가 첨삭하며, 한 페이지 원칙과 명확한 전직 스토리, 노스스타 프로젝트의 중요성을 구체적 사례로 짚었다.

Anas Riad2026. 7. 4.

수백 명의 데이터 사이언티스트 구직자와 대화한 경험을 바탕으로, 취업을 어렵게 만드는 5가지 흔한 실수를 짚는다. 문제 해결 중심 사고, 배포까지 하는 포트폴리오, 온라인 존재감, MLOps, 니치 집중이라는 해법을 제시한다.

Marina Wyss - AI & Machine Learning2026. 6. 25.

트위치 응용과학자가 7년 경력과 200명 코칭 경험을 바탕으로, 수학 교재 정복이 아니라 직관·파이썬·실전 프로젝트·AI 엔지니어링 순서로 머신러닝에 진입하는 법을 제시한다.