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..

후기팀장님과 함께 진행하였는데 KT Aivle school 수업을 같이 듣고 다른 공부를 병행하며 진행해서 프로젝트에 완전히 집중할 수 없었다는 점이 아쉬웠다. 그리고 코드를 작성하는 실력이 서툴러서 오류가 계속 발생하여 프로젝트 진행에 차질이 생겼다는 점도 굉장히 아쉬웠다. 알게된 점같이 협력하는 과정에서 개발 환경, 코드, 변수, 역할 분담 등이 코드를 작성하기 전에 우선 합의되어야 좋을 것 같다.프로젝트를 시작하기 전, 기본 지식이 확실하게 있어야 한다. 분석하려는 주제에 대한 기본 지식이 없으면, 무엇을 분석해야하는지, 어떤 방향으로 과제를 해결해야하는지 알기어렵다. 나 혼자만 코드를 작성하여 데이터를 분석했을 때와는 달리 전혀 생각하지 못했던 내용들에 대해 알 수 있어서 좋았다.예를 들어 월 별..

목차 다차원 배열 vs Dataframe Numpy 라이브러리 Numpy 배열 다차원 배열 vs Dataframe 다차원 배열 Dataframe 활용 예시 딥러닝 Input 데이터 (3차원 이상의 배열) 통계 분석 / 머신러닝 구현 방식 Numpy 라이브러리 Pandas 라이브러 Numpy 라이브러리 설치 방법: conda install numpy 장점! 1. 고속 연산 파이썬 리스트에 비해 빠른 속도와 좋은 메모리 효율 선형대수 연산이 가능 쉬운 데이터 배열 처리(반복문 필요 없음) 2. 쉽고 빠른 배열 변환 예) 3차원에서 2차원으로 변환 3. 다양한 함수 제공 축(axis)에 따른 집계 연산 가능 배열의 형태 조건이 맞으면 다른 배열과 연결 가능 손쉬운 랜덤 샘플링 가능 Numpy 배열 Numpy가..

목차 Anaconda Jupyter notebook 가상 환경(Virtual Environment) Anaconda 데이터처리/분석을 위해 여러 패키지를 포함한 배포판 Open Source, User-friendly, Trusted 예) jupyter, TensorFlow, pandas, Numpy, pytorch 분석 환경에 쓰이는 도구, 분석 패키지, 딥러닝 프레임 워크도 포함 및 관리 Jupyter notebook 대화형 인터프리터로 웹 브라우저 기반 파이썬 개발 환경 Step-by-Step, Get quick results, Lecture material 가상 환경(Virtual Environment) 독립적인 작업환경에서 패키지 및 버전 관리 호환성 ➡️ 기본 환경에서 여러 패키지를 설치 및 업..

목차 Data Science Data Science 발전 배경 6V 데이터 분석 환경 변화 Data Scientist 정의 주요 업무 영역 상세 분석 프로세스 Data Science 과학적, 논리적 사고와 기술력을 융합해 다양한 형태의 데이터로부터 지식과 인사이트를 도출하는 과정 ➡️데이터로부터 새로운 지식을 도출하도록 수학/통계/컴퓨터과학 등의 기술력과 논리성이 유구 Data Science 발전 배경 Big Data 발전으로 인한 데이터 과학의 진보 및 필요성 등장 대용량&다양한 형태의 데이터를 활용한 새로운 가치 창출 6V Technology, Hardware, Infra 관점 Volume(크기): 방대한 양의 대용량 데이터 Velocity(속도): 일반 처리 및 실시간 처리 Variety(다양성):..

목차🐭 1. 데이터프레임 2. 데이터프레임 만들기 3. 데이터 추출 방법 4. 데이터 분석 연습하기 🐭 1. 데이터프레임 데이터 프레임이란 ? 표 형태의 데이터를 말한다. 데이터 프레임에 접근할 때는, 행과 열을 기준으로 접근하면 된다. import pandas as pd df = pd.read_csv('mpg.csv') 🐭 2. 데이터프레임 만들기 pandas에 내장된 DataFrame을 활용하여 직접 데이터프레임을 제작하여 사용할 수도 있다. BDA = pd.DataFrame({'파이썬' : [100, 200, 300], '자바' : [10, 20, 30], 'C' : [1, 2, 3]}) BDA 🐭 3. 데이터 추출 방법 데이터를 추출할 때 컬럼을 기준으로 추출시 대괄호 사용하기 BDA['파이썬']..