“[SQL] 코테 BASIC SELCT문 - 3월에 태어난 여성 회원 목록 출력하기”
🚦 Summary SQL의 SELECT 관련 기초 코테 문제를 풀이 합니다. 특정 월을 추출하는 2가지 방법을 활용해 문제를 풀어봤습니다. 날짜 관련 데이터 추출에 사용되는 다양한 SQL 함수도 함께 공부 했습니다.
📌 Intro
데이터 분석과 관련해 개인적으로 공부한 내용과 부트캠프에서 학습한 내용들을 정리하고 있습니다.
◀️ 좌측의 Sidebar를 통해 Category별로 포스팅을 확인할 수 있습니다.
“[SQL] 복잡한 쿼리문을 이해하는 마법의 문장을 발견했습니다.”
🚦 Summary
“[GitHub 블로그] GitHub Blog 코드블록에 복사버튼 추가하기(feat. Minimal-mistakes)”
🚦 Summary 최근에는 GitHub 블로그를 생성하면 공개된 여러 테마를 그대로 Clone해와서 손쉽게 생성이 가능합니다. 다만 코드블록의 복사버튼은 별도로 기능 구현이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 Minimal-mistake 테마로 만든 GitHub 블로그에서 ...
“[Git] Github Action으로 내 README.md 자동화 하기”
🚦 Summary 개인 포트폴리오로 하나의 레포지토리에 다양한 프로젝트를 관리하곤 합니다. 이때, README에 프로젝트를 간결하게 표로 정리하고 각 폴더의 링크를 제공하면 내 프로젝트들을 한눈에 보기 쉽게 제시할 수 있습니다. 하지만, 이 README의 표를 프로젝트...
“[Career] AI, 데이터 분야의 직무에는 어떤 것이 있고, 어떤 역량들이 중요할까?!”
🚦 Summary AI, 데이터 분야 커리어 준비과정의 일환으로 직무에 대한 내용을 조사하고 정리합니다. 관심 산업군에서 데이터 분석가들이 어떤 일을 하는지, 어떤 역량등이 필요한지 정리합니다.
“[Career] 왜 나는 데이터 분석가가 되고 싶었던 걸까”
🚦 Summary 왜 데이터 분석가란 직무, AI라는 필드를 선택하게 되었는지에 대한 개인적인 얘기들을 정리합니다. 내가 이 분야에 뛰어들게 된 계기, 추구하는 바, 그리고 목표 제가 생각하는 생각하는 바람직한 개발자의 철학/가치관등에 대한 내용을 담았습니다.
“[DL] Convolution을 이해하고 이미지 처리하기: 딥러닝의 기본 개념과 응용”
🚦 Summary 딥러닝의 기초개념중 하나인 Convolution에 대해 공부하며 정리한 노트를 블로그에 기록합니다. Convolution의 핵심 개념: Convolution은 이미지에 커널을 적용하여 특징을 추출하는 과정이며, 이미지의 중요한 요소를 강조하고 노이즈를 제...
[Pandas] 03. Series 데이터 연산과 탐색기법
🚦 Summary Series데이터의 다양한 연산에 대해 다룹니다. Series안에 있는 숫자, 문자 데이터의 연산을 어떻게 하는지에 대한 예시코드와 함께 내용을 정리합니다. 또한 Series 데이터의 다양한 탐색기법 및 다른 데이터와의 상호작용 등에 대해 다룹니다.
[Pandas] 02. Series 데이터 심플 분석(개수, 빈도 등 계산하기)
🚦 Summary Pandas 기초 톺아보기 시리즈 두번째 포스팅입니다. Series 데이터의 크기, 모양, unique값, 값의 개수, 값들의 빈도를 확인하는 방법을 정리합니다. 그외에 다양한 산술연산방법과 indexing을 통합 Series 요소의 접근방법과 hea...
[Pandas] 예제코드로 보는 axis 옵션 톺아보기 - “axis =1 은 가로방향?! 아님 세로방향?! 한방에 정리해 봅시다🤓”
🚦 Summary 판다스에서 쓰이는 axis 옵션은 데이터프레임에 대해 연산이 적용되는 방향에 대한 옵션입니다. 하지만 실제로 코드가 작동할때는 연산이 적용되는 ‘대상’ 을 중점적으로 생각하는게 코드를 사용하는 것에 더 도움이 됩니다. 처음 이 개념을 배우게 되면 연산...
[Cheat Sheet] “코드 한줄로 EDA를 하는 도구가 있다면?!”
🚦 Summary 이번 포스팅에서는 데이터 분석 및 AI모델링의 가장 기본적 단계인 EDA를 손쉽게 하기 위한 도구를 소개합니다. 샘플 데이터로는 seaborn의 대표적 예제데이터인 planets.csv 파일을 사용합니다. 이 라이브러리를 사용하면 수십줄에 달하는 ED...
[Cheat Sheet] [Pre-processing] 형변환을 활용한 효율적인 데이터 전처리팁 모음
🚦 Summary Series 데이터 생성시 사용하는 옵션인 dtype를 활용한 효율적이면서 유용한 데이터 변환 방법과 사례들을 소개합니다.
[파이썬 뜯어보기] 둘 다 그냥 and 조건 아니었어?! : “&” 와 “and” 연산자 뜯어보기
🚦Summary “&” 과 “and”는 모두 표현식 이며, 비교연산에 사용될 수 는 있지만, 그 용도와 작동 방식이 다릅니다. 같은 ‘and’라는 단어적 의미로 이해를 하고 구분 없이 사용하면 올바른 코드를 작성했음에도 불구하고 잘못된 결과를 도출하는 문제가 발생할...
[GitHub] “여러개의 레포지토리를 하나의 레포지토리에서 관리해보자!” (feat.subtree)
🚦Summary 이 과정을 거치면 기존에 보유한 여러 Repository를 하나의 Repository 아래에 두어 정리하고 관리할 수 있습니다. 정확히는 기존 Repository 를 하나의 Repository 로 옮기고, 기존 Repository 를 삭...
[Programmers school] 코딩 기초 트레이닝 Day 8
조건문, 문자열 개념을 응용한 다양한 문제를 풀었습니다.
[Programmers school] 코딩 기초 트레이닝 Day 7
반복문 개념(for, while)을 응용한 문제를 풀었습니다.
[Programmers school] 코딩 기초 트레이닝 Day 6
조건문, 반복문을 응용한 문제들을 풀었습니다.
[Programmers school] 코딩 기초 트레이닝 Day 5
코드 처리하기, 등차수열의 특정한 항만 더하기, 주사위게임2, 원소들의 곱과 합, 이어 붙인 수
[Programmers school] 코딩 기초 트레이닝 Day 4
n의 배수, 공배수, 홀짝에 따라 다른값 반환하기, 조건 문자열, flag에 따라 다른값 반환하기
[Programmers school] 코딩 기초 트레이닝 Day 3
문자열 섞기, 문자 리스트를 문자열로 변환하기, 문자열 곱하기, 더 크게 합치기, 두 수의 연산값 합치기
[Programmers school] 코딩 기초 트레이닝 Day 1
문자출력, 대소문자 변경, 산술연산자 응용, 특수문자출력, 문자열 반복 출력하기 등
[Pandas] 01. Series 데이터 생성하기(with index, value)
🚦Summary Pandas 기초 톺아보기 시리즈 첫번째 포스팅입니다. Pandas의 기본 객체중 하나인 Series를 다루는 방법을 소개합니다.
[Shadowing] EDA and Data Viz of The Ages 2023 Dataset
The Ages 2023 Dataset을 활용해 EDA를 수행한 Kaggle의 코드를 쉐도잉하며 정리했습니다.
[파이썬 기초] 12. Numpy_numpy를 이용하여 pi(원주율) 값을 계산하기
numpy를 활용해 원주율을 구하는 Mote Carlo Simulatino을 시각화 합니다.
[파이썬 기초] 11. Numpy_numpy로 로또번호 자동 생성기 만들기
그동안 정리한 numpy이론을 활용해 로또번호 자동생성기를 함수로 구현하는 방법을 정리합니다.
[파이썬 기초] 10. Numpy_ndarray 데이터로 다양한 그래프 그리기
plot함수를 이용해 numpy 모듈로 추출한 랜덤한 데이터를 시각화 하는 방법을 소개합니다.
[파이썬 기초] 09. Numpy_선형대수 연산하기(linalg 서브모듈 )
numpy의 선형대수 연산을 위한 linalg 서브모듈의 활용방법에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 08. Numpy_Boolean indexing으로 조건에 맞는 데이터 선택하기
ndarray를 bool list를 통해 인덱싱하는 방법에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 07. Numpy_broadcasting 이해 및 활용하기
서로 다른 차원의 numpy끼리 연산하는 방법인 broadcasting의 개념에 대해 소개합니다.
[파이썬 기초] 06. Numpy_ axis(축) 이해 및 axis를 파라미터로 갖는 함수
Numpy의 축에 대한 개념을 정리합니다.
[파이썬 기초] 05. Numpy_ndarray 기본 함수(연산, 통계, 집계 등)
Numpy의 ndarray에 대한 기본적인 연산, 통계, 집계를 하는 방법을 정리합니다.
[파이썬 기초] 04. Numpy_ndarray 데이터 형태를 바꾸기(ravel, flatten, reshape)
ndarray의 형태와 차원을 바꾸는 방법을 정리합니다. 해당 개념은 차후 딥러닝 베이스의 이미지 분석에 필수적인 개념입니다.
[파이썬 기초] 03. Numpy_ndarray 인덱싱 & 슬라이싱
array형태의 데이터를 다양한 차원별로 인덱싱하고 슬라이싱하는 방법을 정리합니다.
[파이썬 기초] 02. Numpy_random 서브 모듈로 ndarray 데이터 생성하기
Numpy의 random 서브 모듈을 활용해 다양한 ndarray를 만드는 방법을 정리합니다.
[파이썬 기초] 01. Numpy_ndarray와 다양한 함수를 통한 생성
Numpy에 대한 개념, 다양한 Ndarray를 생성하는 방법을 정리합니다.
[파이썬 기초] 15. 정규표현식(패턴 찾기)과 re 모듈
정규표현식을 활용해 문자열 데이터를 다루는 다양한 방법을 소개합니다.
[파이썬 기초] 14. 클래스와 객체의 이해
Python의 클래스와 객체에 대해정리합니다.
[파이썬 기초] 13. Package와 import
Python의 패키지에 대한 개념 및 활용방법에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 12. 함수의 이해 및 활용(2) - lambda 함수
손쉽게 함수를 사용할 수 있게 도와주는 lambda에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 11. 함수의 이해 및 활용(1) - 기본 파라미터, 키워드
python을 활용한 함수생성 및 활용에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 10. 반복문의 이해(3) - itertools 함수 & comprehension
또 다른 반복문인 iteratools와 comprehension에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 09. 반복문의 이해(2) - for문
for문에 대한 활용법, indexing 방법, 2중 for문 등에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 08. 반복문의 이해(1) - while 문
반복문의 다양한 종류 및 사용방법에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 07. 조건문의 이해
조건문의 다양한 유형과 사용방법에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 06. 데이터 타입 - [dict, set] 및 관련 기능
Python의 dictionary 와 set 데이터 타입에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 05. 데이터 타입 - [list, tuple] 및 관련 기능
Python의 데이터타입중 list와 tuple에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 04. 데이터 타입 - [문자열 데이터] 및 관련 기능
데이터 타입과, 문자열데이터(str)을 다루는 기능에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 03. 주석과 indent(들여쓰기)
Python의 주석에 대한 개념 및 들여쓰기를 정리합니다.
[파이썬 기초] 02. Python의 다양한 연산자들
Python의 다양한 연산자들에 대해 정리합니다.
[파이썬 기초] 01. Python 기초 개념 및 데이터타입
썬 Python의 기본개념, 변수선언 및 할당, Data type별 사용예시를 소개합니다.
“[Tableau] 기초 개념 - 연결화면과 데이터 유형”
🚦 Summary Tableau의 기초 개념에 대해 간단하게 정리합니다. 이미지와 함께 테블로의 사용을 위한 기본적인 개념들을 정리합니다. 테블로의 연결화면에 대한 설명, 데이터 유형(차원 & 측정값) 에 대해 설명합니다.