데이터분석/첫째주
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데이터 입력: 【 input( ) 함수 】 키보드로 입력받은 데이터를 메모리에 저장해준다. input( ) 함수로 입력받은 데이터는 항상 문자(열) 자료형 형 변환 함수를 이용하여 입력받는 데이터의 자료형을 지정할 수 있다. #【 파이썬 】 print('키보드를 통해서 데이터 입력해주세요.\n첫번째 입력 :') inputData = input() print(inputData, type(inputData), sep='\t', end='\n\n') inputData = input('두번째 입력 : ') print(inputData, type(inputData), sep='\t', end='\n\n') inputData = int(input('정수형 입력 : ')) print(inputData, type(in..
파이썬 Python : 데이터 입출력데이터 입력: 【 input( ) 함수 】 키보드로 입력받은 데이터를 메모리에 저장해준다. input( ) 함수로 입력받은 데이터는 항상 문자(열) 자료형 형 변환 함수를 이용하여 입력받는 데이터의 자료형을 지정할 수 있다. #【 파이썬 】 print('키보드를 통해서 데이터 입력해주세요.\n첫번째 입력 :') inputData = input() print(inputData, type(inputData), sep='\t', end='\n\n') inputData = input('두번째 입력 : ') print(inputData, type(inputData), sep='\t', end='\n\n') inputData = int(input('정수형 입력 : ')) print(inputData, type(in..
2023.09.17 -
변수 데이터가 저장되어있는 메모리 공간이다. 변수가 메모리에 저장되고, 해당 변수에 접근하기 위해서는 메모리 주소하면 되지만, 손쉽지 않아서, 변수에 이름표(변수명)를 붙여서 접근 용이하게 사용한다. 변수 선언 및 초기화 【 변수명 = 변수 초기값 】 #【 파이썬 】- 변수 선언 및 초기화 num = 10 pi = 3.15 intro = '안녕하세요.' on = True = (할당 연산자) : 오른쪽에 있는 데이터를 왼쪽에 있는 변수에 할당해준다. 변수는 정의할 때 반드시 '초기화'하도록 한다. 변수는 주로 데이터를 재사용하기 위한 목적으로 사용한다. 변수를 사용하여 프로그램을 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 변수명 작명법 영문, 숫자, 한글이 사용 가능하다. 숫자는 첫글자로 사용 금지한다. 특수문자 ..
파이썬 Python : 변수와 자료형변수 데이터가 저장되어있는 메모리 공간이다. 변수가 메모리에 저장되고, 해당 변수에 접근하기 위해서는 메모리 주소하면 되지만, 손쉽지 않아서, 변수에 이름표(변수명)를 붙여서 접근 용이하게 사용한다. 변수 선언 및 초기화 【 변수명 = 변수 초기값 】 #【 파이썬 】- 변수 선언 및 초기화 num = 10 pi = 3.15 intro = '안녕하세요.' on = True = (할당 연산자) : 오른쪽에 있는 데이터를 왼쪽에 있는 변수에 할당해준다. 변수는 정의할 때 반드시 '초기화'하도록 한다. 변수는 주로 데이터를 재사용하기 위한 목적으로 사용한다. 변수를 사용하여 프로그램을 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 변수명 작명법 영문, 숫자, 한글이 사용 가능하다. 숫자는 첫글자로 사용 금지한다. 특수문자 ..
2023.09.14 -
프로그램 & 프로그래밍 언어 프로그래밍 언어는 컴퓨터와 의사소통할 수 있도록 컴퓨터에 내리는 명령이다. 프로그램은 인스트럭션(Instruction)이라는 흔히 말하는 명령어로 쓰여져 있으며, 컴퓨터는 이러한 명령어를 논리적 순서에 따라 수행한다. 이러한 명령어는 2진수 형태의 기계어로 쓰여있기 때문에 인간이 이해하기 힘들다. 이 문제를 해결하기 위해서 인간도 쓰기 쉽고 컴퓨터도 기계어로 해석할 수 있는 프로그래밍 언어(Programming Language)를 개발하여 사용하게 된 것이다. 프로그래밍 언어로 프로그램을 작성하는 것을 코딩(Coding)이라고 하며, 코딩이 끝나면 고급 언어로 작성된 명령문을 기계어로 바꾸는 컴파일 단계에 들어간다. 컴파일은 프로그래밍 언어의 성격에 따라 컴파일러를 이용한 ..
프로그램 실행 : 컴파일러 VS 인터프리터프로그램 & 프로그래밍 언어 프로그래밍 언어는 컴퓨터와 의사소통할 수 있도록 컴퓨터에 내리는 명령이다. 프로그램은 인스트럭션(Instruction)이라는 흔히 말하는 명령어로 쓰여져 있으며, 컴퓨터는 이러한 명령어를 논리적 순서에 따라 수행한다. 이러한 명령어는 2진수 형태의 기계어로 쓰여있기 때문에 인간이 이해하기 힘들다. 이 문제를 해결하기 위해서 인간도 쓰기 쉽고 컴퓨터도 기계어로 해석할 수 있는 프로그래밍 언어(Programming Language)를 개발하여 사용하게 된 것이다. 프로그래밍 언어로 프로그램을 작성하는 것을 코딩(Coding)이라고 하며, 코딩이 끝나면 고급 언어로 작성된 명령문을 기계어로 바꾸는 컴파일 단계에 들어간다. 컴파일은 프로그래밍 언어의 성격에 따라 컴파일러를 이용한 ..
2023.09.13 -
PyCharm 다운로드 https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/download/#section=windows PyCharm 설치 PyCharm 실행 파이썬 파일 실행 : Ctrl+Shift+F10 아래의 탭에서 실행 결과가 보여진다.
파이참 PyCharm 설치하기 & 실행하기PyCharm 다운로드 https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/download/#section=windows PyCharm 설치 PyCharm 실행 파이썬 파일 실행 : Ctrl+Shift+F10 아래의 탭에서 실행 결과가 보여진다.
2023.09.13 -
파이썬이 데이터 분석에 많이 사용되는 이유 가장 직관적이고 배우기 쉽다. 프로그래밍에 대한 기초 지식이 없어도 어떤 의미인지 어느 정도 이해할 정도로 코드가 사람의 언어에 가깝게 작성되어 있다. 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있다. 일반적인 수준의 데이터는 엑셀로 충분하지만, 크롤링해오는 데이터를 반복적으로 분석해야 할때는 파이썬을 사용하는 것이 나을 것이다. 머신러닝, 딥러닝 관련 다양한 분석 및 예측 라이브러리가 지원된다. 다양한 라이브러리를 지원한다. Pandas (판다스) - 데이터를 엑셀과 같은 표의 형태로 작성하고 기초통계 및 계산, 시각화 등을 지원 Seaborn (씨본) - 다양한 색상 테마와 통계용 차트를 지원하는 시각화 라이브러리, 2차원 뿐만 아니라 3차원 데이터의 시각화도 가능 ..
파이썬 Python 설치하기 & 실행하기파이썬이 데이터 분석에 많이 사용되는 이유 가장 직관적이고 배우기 쉽다. 프로그래밍에 대한 기초 지식이 없어도 어떤 의미인지 어느 정도 이해할 정도로 코드가 사람의 언어에 가깝게 작성되어 있다. 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있다. 일반적인 수준의 데이터는 엑셀로 충분하지만, 크롤링해오는 데이터를 반복적으로 분석해야 할때는 파이썬을 사용하는 것이 나을 것이다. 머신러닝, 딥러닝 관련 다양한 분석 및 예측 라이브러리가 지원된다. 다양한 라이브러리를 지원한다. Pandas (판다스) - 데이터를 엑셀과 같은 표의 형태로 작성하고 기초통계 및 계산, 시각화 등을 지원 Seaborn (씨본) - 다양한 색상 테마와 통계용 차트를 지원하는 시각화 라이브러리, 2차원 뿐만 아니라 3차원 데이터의 시각화도 가능 ..
2023.09.13 -
직업을 바꾸기위해 K디지털 국비지원이 되는 6개월의 빅데이터 수업을 이미 수료하였다. 하지만 남은건 알듯 말듯한 머신러닝과 딥러닝이다. 물론 처음 수업을 들을때 비하면 정말 많은것을 배웠다고 할 정도이긴 하지만, 데이터 분석가로 취업은 정말 쉽지 않았다. 포트폴리오부터 기술이력서.. 우왕좌왕.. 어설퍼서 컨설팅이 필요하다. 머신러닝과 딥러닝을 더 깊게 공부해야하나? 자격증을 취득하면 될까? 많은 고민과 답답함에 정보를 찾아보다가 찾은 데이터 취업스쿨 강좌..! 온라인으로만 수업뿐만 아니라 프로젝트까지 진행하는 것에 우려되는 점이 없지않지만...., 한번 시작해보려 한다. 다시 한번 더 26주를 힘내보자!!
다시 공부시작직업을 바꾸기위해 K디지털 국비지원이 되는 6개월의 빅데이터 수업을 이미 수료하였다. 하지만 남은건 알듯 말듯한 머신러닝과 딥러닝이다. 물론 처음 수업을 들을때 비하면 정말 많은것을 배웠다고 할 정도이긴 하지만, 데이터 분석가로 취업은 정말 쉽지 않았다. 포트폴리오부터 기술이력서.. 우왕좌왕.. 어설퍼서 컨설팅이 필요하다. 머신러닝과 딥러닝을 더 깊게 공부해야하나? 자격증을 취득하면 될까? 많은 고민과 답답함에 정보를 찾아보다가 찾은 데이터 취업스쿨 강좌..! 온라인으로만 수업뿐만 아니라 프로젝트까지 진행하는 것에 우려되는 점이 없지않지만...., 한번 시작해보려 한다. 다시 한번 더 26주를 힘내보자!!
2023.09.11