무향향수

데이터 엔지니어 - 핵심 가치를 관리 데이터 파이프라인 개발 데이터 마트 개발 초등학생도 이해할 수 있을 정도로 쉽게 설명해보기자격 요건에 1년 이상으로 적혀있는 경우 인턴 경험등으로 인해 1년 이하(2개월 정도) 경험이 있다면 지원 해보기앤드류 응 머신러닝 풀 코스 kaggle공부한 건 꼭 기록하기복습할 때 쓰기, 명확히 내용 파악, 나의 공부 이력 증명개인 프로젝트 모든 기초를 쌓고 공모전에 도전하기지원자 오리지널이 느껴지는 포트폴리오 작성 필요문제정의 해결전략 결과 해석 이후 계획이 담겨져 있는 포트폴리오가 필요기술적인 이야기가 담겨있는 포트폴리오는 별로! 실무경험>졸좋은 포트폴리어>학점 >>>자격증, 정부 교육 전략적인 경험 쌓기, 좋은 포트폴리오 만들기 관심 산업 데이터 분석하기 커리어 쌓으려는..

목차☃️ 1. random (rand(), randint(), randn()) 2. 몬테카를로 분석 (random 활용하기) 더보기 학습 이유 데이터 분석을 할 때 랜덤 숫자를 자주 사용한다는 사실을 알고 랜덤하게 숫자를 발생시키는 numpy기능인 random에 미리 공부해야겠다 생각하여 블로그에 정리하게 되었다. ☃️ 1. random 데이터 분석시 랜덤하게 발생하는 숫자를 자주 사용한다. numpy 라이브러리에 구현되어 있으며 np.random.rand() & np.random.randint() & np.random.randn() 이렇게 세가지가 있다. rand() rand() : 0과 1사이 균등분포의 random 수(실수) import numpy as np np.random.rand(3) # ar..

목차 🌝 Matplotlib 더보기 학습 이유 파이썬 데이터 분석에 필수적으로 사용되는 matplotlib에 대해 학습하여 데이터 분석한 결과를 쉽게 시각화하기 위하여 학습하게 되었다. 🌝 1. Matplotlib matplotlib는 파이썬 시각화 라이브러리이다. 우선 그래프 생성에 사용되는 numpy와 matplotlib라이브러리를 불러온다. import numpy as np import matplotlib.pyploy as plt # 랜덤한 숫자를 배열로 생성하기 위하여 넘파이 라이브러리를 불러온다. # 데이터를 시각화하기 위하여 matplotlib 라이브러리를 불러온다. matplotlib를 사용하여 시각화한 그래프가 화면에 나타날 수 있도록 %matplotlib inline명령어를 사용해준다. ..

목차 🐢 Numpy Numpy의 이해 Numpy 배열 생성 더보기 학습 이유 파이썬을 이용한 데이터 분석에 대해 학습하면서 numpy 라이브러리를 사용한 실습 예제들이 자주 출제되어 numpy가 무엇인지 정확하게 알고 뒷부분을 학습하는 것이 좋을 것 같다는 생각이 들었기 때문이다. 🐢 1. Numpy 파이썬은 초보자도 사용하기 쉬운 좋은 프로그래밍 언어이지만, 대규모 수치 연산을 할 때 느려진다는 단점이 있다, 이를 보완하기 위해 Numpy 즉, Numerical Python을 사용한다. numpy는 C언어로 구현되어 연산 속도가 빠르고 다양한 함수와 배열 연산 기능을 사용할 수 있다. 🐢 2. Numpy의 이해 Numpy는 빠르고 효율적인 배열 연산을 지원하고, 선행대수, 통계, 난수 생성 등 다양한 ..

목차💟 (파이썬 함수) 기본 함수 정의 함수 인자값을 디폴트로 지정하는 함수 두 개 이상의 값을 리턴하는 함수 💟 1. 기본 함수 정의 사용자가 임의의 기능을 함수로 정의하려면 def를 사용해야한다. 아래는 함수 이름이 addition이고 인자로 받은 값에 7을 더해서 리턴하는 함수이다. def addition(x): return x + 7 addition(8) # 15 출력 💟 2. 함수 인자값을 디폴트로 지정하는 함수 함수의 인자 값으로 디폴트 값을 지정할 수 있다. 아래의 예시처럼 함수를 정의하면 함수 호출시 인자 값이 없을 때 디폴트로 인자 x의 값에 1이 배정된다. def addition(x = 1): return x + 7 addition() # 8 출력 💟 3. 두 개 이상의 값을 리턴하는 ..

목차🌵 1. 데이터 사이언스 2. 데이터 사이언스 범위 3. 통계 분석 4. 데이터 마이닝 5. 비즈니스 인텔리전스 6. 빅데이터 분석 7. 인공지능(AI) 8. 머신러닝 9. 딥러닝 10. 사물 인터넷 더보기 학습 이유 이전에 배운 DSAC 특강 내용을 복습하고 데이터 분석과 데이터 사이언스란 무엇인지 정확히 알고 공부하기 위해서 아래 내용들을 학습하게 되었다. 🌵 1. 데이터 사이언스 통계적 분석, 데이터 마이닝, 빅데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝과 모두 관련된 기술을 다루는 연구 분야 현재까지 데이터를 다루는 기술이 각 영역벽로 발전하였으나 최근 빅데이터라는 키워드로 데이터 분석 분야가 주목을 받았고 이들을 전체적으로 아우르는 학문 영역을 데이터 사이언스라고 한다. 데이터 사이언스에 대한 지식과 프..

목차 🌏 Pandas(판다스)의 기능 Pandas(판다스) 사용하기 더보기 학습 이유 파이썬 기초 문법을 알지만 실제로 데이터 분석하는 방법은 알지 못해서 방학동안 파이썬의 라이브러리들을 학습하여 혼자서 데이터 분석하는 방법을 습득하기 위하여 공부를 시작하게 되었다. 데이터 분석하는 방법에 대해 학습하고 실습도 진행하여 다양한 공모전에 나가 볼 예정이다. 🌏 1. Pandas(판다스)의 기능 1. Pandas(판다스)란 쉽고 간편한 데이터 처리를 위해 파이썬에서 제공하는 라이브러리이다. 2. 데이터 분석에 필수적으로 사용되는 라이브러리이기 때문에 꼭 학습해야한다. 3. Pandas는 관계형 데이터 또는 레이블된 데이터를 쉽고 직관적으로 조작할 수 있도록 설계된 패키지이다. => 관계형 데이터 : 다른 데..