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파이썬4

[AI부트캠프 2기] - 4일차 (feat. 코드스테이츠) Data Visualization (2021/3/9) 이번시간엔 나에겐 정말 취약한 부분인 시각화에 대해서 다루었다. 코딩으로서의 꿀팁보다는 시각화를 표현하는 방식과 Aesthetic한 부분을 집중적으로 배웠다. Key Point - 좋은 시각화 자료를 자주 보고 경험하라! 몰랐던 부분 정리 시각화의 목적은 insight, insight, 그리고 insight!!!!!!!! 시각화하기전 1차적으로 생각해야할 것은 Goal 설정 누구에게 - 고객, 상사, 공공 등 무엇을 - 시각화의 목적! 어떻게 - Tool(Python, R, Tableau etc), Library(matplotlib, seaborn, plotly etc) 왜 - 설득, 보고, 등 당연한 얘기지만 정말 중요한 요소이며 놓치기 쉬운내용이다.. 2021. 3. 9.
[AI부트캠프 2기] - 3일차 (feat. 코드스테이츠) Data Manipulation(2021/3/8) 이번시간엔 파이썬관련해서 많은 꿀팁들이 있었다. 많은 팁중에서 굉장히 유용하거나 가장 인상깊었던 부분들을 작성했다. 몰랐던 부분 정리 Select_dtypes() # Include data types drinks.select_dtypes(include=['number', 'object', 'category', 'datetime']) # Exclude data types drinks.select_dtypes(exclude='number') 항상 Boolean형태로 조건문을 맞추어서 특정 dtype을 끌어냈었던 것을 한줄로 끝낼 수 있는 간단하면서 효율적인 방법이다. pd.concat과 list comprehension시에 유의사항 # Concatenate .. 2021. 3. 8.
[AI부트캠프 2기] - 1일차 (feat. 코드스테이츠) Exploratory Data Analysis (EDA) (2021/3/4) 드디어 내가 그렇게 열망하며 경험하고 싶고 배우고 싶었던 부트캠프에 합격을 했다! 이전에 Naver에서 주관한 AI 부트캠프에 떨어지고 아쉬워서 지원을 했지만 대기자로 3/2일 통보받았고 체념을 하던 중 3/3 아침에 전화로 추가합격이 되었다는 말을 끝으로 부트캠프에 참가하게 되었다. 나에게 가장 부족한 실무경험을 한국에서 정부의 지원을 받아 할 수 있다는 것이 1차적으로 기쁘고 비슷한 관심사를 가진 사람들과 훈련을 받을 수 있음에 2차로 기쁘다. 앞으로 부트캠프를 진행하며 느꼈던 점과 어려웠던 점, 그리고 부족한 점을 꾸준히 기록하겠다는 다짐과 함께 1일차 내용을 정리하겠다. 인사이트 - 가장 인상 깊었던 말: 완벽하고자 하는.. 2021. 3. 4.
[패스트캠퍼스] Lecture 4 & 5. 시계열 데이터 분리 및 레퍼런스 알고리즘(Week 3-1) 환급챌린지 3주차 미션 1 이번시간에는 시계열 데이터분석에 앞서 데이터 분리작업과 레퍼런스 알고리즘 및 시각화를 통한 직관적인 데이터의 이해방법을 배웠다. 특히나 이 시간에 가장 궁금했던 시계열 데이터의 분리방법을 알 수 있어서 좋았지만 강의에서 채워주지 못한 궁금증들도 생겼다. 훗날 이 궁금증들이 해소되길 바라며 배운내용을 정리해보겠다. 데이터 분리 비시계열 데이터 vs 시계열 데이터 1. 비시계열 데이터 1.1 일반적인 준비 훈련셋(Training set): 일반적으로 전체 80%의 데이터를 차지하며 검증셋을 포함한 데이터 세트 검증셋(Validation set): 20% 데이터를 차지하며 Training set의 일부분 훈련된 모델의 성능을 검증하는데 쓰임 테스트셋(Test set): 전체 20%를.. 2021. 3. 2.
출처: https://privatedevelopnote.tistory.com/81 [개인노트]

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