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주절주절 혼공학습단 13기 회고록 신청 배경휴학계 승인받고 나서 인스타 알고리즘에 계속 뜨더라고요아무래도 휴학 후 뭐라도 해야겠다는 일말의 부담감 때문에전공 관련된 여러 가지를 찾다 보니 알고리즘이 추천해 주고 띄어준 것이겠죠.. 인공지능을 복수전공으로 택하면서 듣게 된 데이터 분석 수업적성에도 맞고 흥미도 있어서 너무 재미있게 들었는데흥미를 느끼는 것에 비해 성적이나 공부 등 아쉬움을 두루 느끼고 있었어요그러던 찰나 인스타 광고로 보게 되었고 들어가 보니 데이터 분석도 있더라고요!이건 해야 된다 싶어 신청했고 합격했답니다 ~ 혼공단 13기 매주 한 챕터씩 정리하고 실습하고 문제도 푼다는 게 생각보다 힘들더라고요자격증 공부와 알바를 하는 사이사이 혼공단도 해야 하니.. 생각보다 힘들었습니다..그래도 이미 공부했던 내용들이고 아는 개념이다.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 2. 23.
[혼공분석] 6주차: 복잡한 데이터 표현하기 혼공단을 그만두기 너무~ 아쉬운 나머지..아끼고 아끼다 일요일이 되어서야.. 마음을 다잡고.. 정리해 보는.. 6주 차.. Chapter 06. 복잡한 데이터 표현하기06-1. 객체지향 API로 그래프 꾸미기객체지향 API: 명시적으로 피겨 객체와 서브플롯 객체를 만들어 객체의 메서드를 사용하는 방식 → 하나의 그래프를 간단하게 그릴 때는 pyplot 방식→ 여러 개의 그래프를 그리거나 꾸밀 때는 객체지향 API 방식 #pyplot 방식plt.plot([1, 4, 9, 16])plt.title('simple line graph')plt.show()#객체지향 API 방식fig, ax = plt.subplots()ax.plot([1, 4, 9, 16])ax.set_title('simple line graph.. 공감수 3 댓글수 0 2025. 2. 23.
[혼공분석] 5주차: 데이터 시각화하기 다음 주 정보처리산업기사 필기시험 이슈로..너무 정신이 없지만... (자격증 시험공부를 영원히 미룬 자의 최후.. 그럼에도 혼공단 놓칠 수 없어요 !!! 머리에 든 게 너무 많은 이 와중에 시각화라니..! 럭키잖아 ~시각화가 너무너무 좋아요 ~시각화하려고 데이터 분석을 해, Chapter 05. 데이터 시각화하기05-1. 맷플롯립 기본 요소 알아보기 Figure: 맷플롯립에 모든 그래프 구성 요소를 담고 있는 최상위 객체 → figure( ) 함수를 통해 명시적으로 피겨 객체를 만들어 활용하면 다양한 그래프 옵션 조절 가능 그래프 크기 바꾸기: figsize 매개변수*그래프 크기 튜플 ! 단위는 인치 !튜플: 소괄호로 표현, 한 번 생성한 삭제하거나 수정 불가plt.figure(figsize=(9, 6.. 공감수 5 댓글수 0 2025. 2. 15.
[혼공분석] 4주차: 데이터 요약하기 벌써 4주차라니..!50% 완주란 말에 더 뿌듯하게 시작한 4주차!이제 완주까지도 얼마 안 남았구나..Chapter 04. 데이터 요약하기04-1. 통계로 요약하기기술통계(요약 통계): 자료의 내용을 압축하여 설명하는 방법통계량: 평균, 표준편차 등 표본의 특징을 수치화한 탐색적 테이터 분석: 데이터 시각화를 아우르는 이러한 데이터 분석 방법 기술 통계 구하기- describe( ) 메서드: 데이터프레임의기술통계량 출력df.describe( percentile=[ ] , incllude=, exclude= )percentile=[ ] : 출력할 분위수를 0 ~ 1 사이로 지정 (기본값: [0.25, 0.5, 0.75])include= : 기술통계 계산에 포함할 데이터 타입 지정 → 기본적으로는 수치.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 2. 9.
[혼공분석] 3주차: 데이터 정제하기 공부하면서 느낀 건데 교재가 참 좋아요.. ~학교에서 강의 들을 때 패키지, 메서드, 함수, 속성.. 뭐가 정말 많은데 깔금하게 정리가 안 돼서 공부하는 데 힘들었거든요..막 query, groupby, agg... 이런 거 막 나오기 시작하고 제대로 정리가 안되어 있으면 쓸 수도 없단 말이죠... 갑자기 저번 학기 생각에 눈물이 날라 그러네... 이 교재는 함수랑 메서드 별로 정리도 다 있구 !! 교재 만족도 최상 ~~~~~ Chapter 03. 데이터 정제하기03-1. 불필요한 데이터 삭제하기데이터 정제: 데이터에서 손상되거나 부정확한 부분을 수정, 불필요한 데이터를 삭제하거나 불완전한 값을 교체하는 등의 작업 불러온 데이터에 NaN (= 결측치, 누락된 값) 확인 → 분석 전 다른 값으로 대체하거.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 26.
[혼공분석] 2주차: 데이터 수집하기 1주차 우수 혼공족이 되는 기쁨을 담아 2주차 공부 시작 ~주변에.. 메머드 익스프레스가 없어.. 꿀커피를 마시며 하지는 못하지만..3주차에 꼭..!! 가서 먹으리.. 기다려라 꿀커피..우수 혼공족이 되니 더 열심히 해야겠다는 생각만,, 아자아자 !! Chapter 02. 데이터 수집하기02-1. API 사용하기API: 두 프로그램이 서로 대화하기 위한 방법을 정의한 것 → 인증된 URL만 있으면 언제든지 필요한 데이터에 편리하게 접근할 수 있는 방식 → 가장 편리하게 데이터를 수집할 수 있는 방식 HTTP: 인터넷에서 웹 페이지를 전송하는 기본 통신 방법 → 웹 서버 플그램과 웹 브라우저 간의 통신에서 사용하는 프로토콜 *프로토콜: 통신 규약 HTML: 웹 브라우저가 화면에 표시할 수 있는 문서의 한 .. 공감수 5 댓글수 1 2025. 1. 19.
[혼공분석] 1주차: 데이터 분석을 시작하며 저번 학기에 데이터 분석 수업을 듣고 아쉬움이 남아 시작하게 되었다! 6주차 완주까지 아자아자 ~Chapter 01. 데이터 분석을 시작하며01-1. 데이터 분석이란데이터 분석: 유용한 정보를 발견, 결론을 유추하거나, 의사 결정을 돕기 위해 데이터를 조사, 정제, 변환, 모델링하는 과정범주: 비교적 소규모목표: 의사 결정을 돕기 위한 통찰을 제공하는 일, 올바른 질문을 하기 위해주요 기술: 컴퓨터 과학, 통계학, 시각화 등빅데이터: 사용→ 다양한 접근 방법과 형태로 여러 비즈니스와 과학 분야에서 사용 기술통계: 관측이나 실험을 통해 수집한 데이터를 정량화하거나 요약하는 기법탐색적 데이터 분석: 데이터를 시작적으로 표현하여 주요 특징을 찾고 분석하는 방법가설검정: 주어진 데이터를 기반으로 특정 가정이 합.. 공감수 3 댓글수 0 2025. 1. 11.

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