파이썬 하는 파이리

1.데이터프레임(DataFrame) 데이터프레임 사용은 데이터를 처리,조회,분석하기에 가장 효율적인 방법 직접만드는것도 가능, 보통은 csv 파일, 엑셀파일 DB에서 가져옴 index(행이름), columns(열)로 구성되어 있음 index는 이름이 없이 (0,1,2,3 ..) 형태 많음 (시계열 데이터에서 날짜가 인덱스인 경우 많음) 열 이름이 없는 경우는 거의 없다.. => 이름이 없으면 무슨 데이터인지 어캐 아누 1-1.데이터프레임 사용하기 위한 pandas라이브러리 불러오기 주로 pd라는 별칭을 사용 # 라이브러리 불러오기 import numpy as np #그냥 판다스랑 세트라고 생각하고 무조건 불러오기 import pandas as pd 1-2. 데이터프레임 만들기 -pd.DataFrame()..

파이썬에서 배열을 활용하기 위해 numpy 라이브러리를 사용 # numpy 불러오기 주로 np라는 별칭을 사용 import numpy as np 1. 배열을 왜 사용하는가? 1-1. 리스트로는 반복문을 사용해야할 연산이 배열을 활용하면 간단하게 해결가능(다만 행렬의 곱합은 단순 연산x) # 리스트 a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 짝수 구하기 [x for x in a if x%2==0] #배열 활용 b = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # 확인 print(b) # 짝수만 표시 print(b[ b%2==0 ]) 1-2. 리스트로부터 배열을 만들거나 , 머신러닝 관련 함수 결과값이 배열이 된다. 2. 용어정의 axis : n차원 ..

1.함수 프로그래밍에서의 함수 : 반복해서 사용할 코드를 미리 정의하고 필요할 때 사용하는 모듈 함수의 구성요소 : 입력(input)-매개변수(생략가능) 처리 : 코드(반복문, 조건문 등) 출력(output) : 처리결과(생략가능) def 함수명(매개변수(생략가능)): return return은 여러 개를 받을 수 있다. ex) def calculate(a, b): sum1 = a + b mult = a * b return sum1, mult # 함수 만들기 def hello(name, x=1): if loud == 1: print(f'{name}님 안녕하세요? 반갑습니다.') else: print(f'{name}님 안녕하세요? 반가워요.') # 함수 사용 hello(name='홍길동', x=1) # 매..

1. 리스트 슬라이싱(Slicing) 인덱스(index)를 사용하여 특정 범위의 요소를 찾는 과정 a[m,n]의 형태 m번쨰부터 n-1까지 # 리스트 만들기 member = ['가', 85, '나', 95, '다', 90,' 라', 75] # 슬라이싱 print(member[:2]) print(member[-4:-2]) print(member[3::-1]) #거꾸로 가져오기 2. 리스트에 자주 사용되는 메소드 append() : 맨뒤에 요소를 하나 추가(리스트를 추가하는것도 가능 리스트 내 요소결합X) ex) a.append(5) , a.append([7,8]) insert(위치,값) : 원하는 위치에 요소를 추가하기 ex) a.insert(2,30) => 2번째 자리에 30일 넣는다. 기존 2번째 요소..

2022.1.26 노트북 수령한 날 KT에이블스쿨은 교육생에게 교육기간 동안 LG그램을 렌탈해준다. 노트북을 새로 장만할 필요가 있던 나에겐 반가운 소식! 같이 합격한 친구와 함께 수령장소로 출발 하...서울 살고 싶다.. 진짜... 합격발표 이후 다음 일정이 노트북 수령이고 국취제 신청도 꼬여서 정신도 없어 실감이 안 났는데 수령장소로 와서 기다리고 있으니까 이제 진짜 곧 시작이구나 하는 실감이 났다. (운동만 하다가 뭔가를 할 생각에 좀 들떴음ㅋㅋ) 노트북을 수령 후 설치 프로그램 확인, 노트북 이상유무 확인 시리얼 번호 등록 등등 간단한 절차를 마치고 최종 수령. 렌탈이라 상태가 안 좋으면 어떡하지란 걱정이 있었는데 22년 8월에 제조된 쌔삥~(사양도 좋다..) 비록 교육기간 동안의 렌탈이지만 노트..

자소서,인적성은 제일 아래로 ㄱㄱ +4기 모집이 시작되고 많이들 검색해서 오시는거 같아 짧게 추가합니다. 현재 저는 step3인 빅프로젝트를 진행 중에 있으며 정말 끝없이 토론하고 몇 번의 실패를 경험하며 고쳐나가는 중에 있습니다. 빅프 빡세요~~ㅋㅋㅋㅋ. 물론 그만큼 얻는게 큽니다. 본론으로 들어가 DX컨설턴트에 대해 생소 하실텐데 한 줄로 정의하자면 고객사의 니즈를 파악해 DX 즉 디지털 트렌스포메이션으로 솔루션을 제시하고 시스템을 구축 해주는 일입니다. 따라서 데이터분석 역량,IT 인프라 구성 역량,클라우드 지식 제안요청 수립 및 작성의 역량이 필요합니다. 고객사의 니즈를 파악하고 솔루션을 제시할 수 있는 것이 가장 중요하다고 볼 수 있습니다. 개발의 영역과는 꽤 거리감이 있으니 본인이 아이디어를 ..

공부를 위해 두권의 책을 풀고 학교에서 시험공부 하듯이 한글에 정리 후 아이패드로 추가적으로 메모하며 공부 정돈된 필기는 아니지만...합격에 핵심내용은 다 들어가 있으니 도움이 되길 (틀린내용이 있을 수도 있어요..개인적으로 정리한 자료이므로 절대적인 맹신은 금물 ㅠㅠ) 2022년 3월에 응시한 32회차 시험 약 10개월 전의 시험이지만 블로그를 시작하기로 맘먹고 ADsP를 응시하고자 하는 사람들에게 미약하나마 도움이 될까싶어 첫 글로 작성해봤다. ADsP는 이론만 보는 시험이기 때문에 마음먹고 1-2주만 열심히 하면 충분히 누구나 합격할 수 있다. (통계나 ML에 대해 처음 배우는 것이라면 조금 더 기간을 갖고 공부하는 것을 추천) 메리트가 큰 자격증은 아니지만 데이터분석에 대해 기초를 다지고 싶다면 ..

3과목 1. 통계분석(회귀분석, 다차원척도법(MDS), PCA, 시계열분석) 1. 표본추출방법 1-1.확률적 추출 : 개별 개체가 표본으로 선택될 확률이 정해져 있는 경우 -단순랜덤추출법 : 샘플에 번호 부여 임의의 n개 추출, 선택확률 동일 -계통추출법 : k개씩 띄어서 표본 선택, 매 k번째 항목을 추출 -층화추출법 : 몇 개의 층으로 나누어 -군집추출법 : 군집별로 단순랜덤 추출법 수행 1-2.비확률적 추출 : 확률이 정해져 있지 x 일부 개체가 선택될 가능성이 전혀 없음 -판단추출 : 개인의 판단에 따라 -할당추출 : 집단을 나워 필요한 개수의 표본 선택 후 개인의 판단 -편의추출 : 쉽게 접근 가능한 표본 선택 2.자료의 종류 2-1.질적변수 -명목척도 : 어느 집단에 속하는가? 범주형 (서울,..

2과목-데이터의 분석기획 -1장 데이터 분석 기획의 이해 1-1 분석기획의 방향성 도출 1.분석기획 : 단기적으로는 분석과제 도출 장기적으로는 분석마스터플랜을 수행해 분석 거버넌스를 수립하는 것 2.분석주제유형: 대상(what) 방법(how)에 따라 4가지로 분류 how(방법) what(대상) o x o optimizing(최적화) insight(통찰) x solution(솔루션) discovery(발견) 하향식 방법론=> 비용대비 적정한 비용, 분석모형의 안정적 성능, 조직역량으로 내재화 1-2 분석방법론 1) 기업의 합리적 의사결정의 중요성 : 고정관념, 편향된 생각, 프레이밍 효과 등은 합리적 의사결정을 가로막음 2)분석방법론의 구성요소 : 방법, 절차, 도구와 기법. 템플릿과 산출물 3)분석방법론..