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Intro프로젝트 진행 중 마주한 문제 상황과 이를 해결한 과정을 상세히 기록하고, 향후 동일한 문제가 발생할 경우 신속하게 해결할 수 있도록 트러블슈팅을 체계적으로 정리하려고 합니다.과정은 크게 문제 상황 발생 / 원인 추론 / 해결 방안 / 결과 확인 순으로 트러블 슈팅을 정리문제 상황 발생첫 쪽지 시험을 보았다.첫 팀프로젝트 끝나자마자 같은날 쪽지시험이라뇨...후.... 아래는 내가 틀린 문제들이다. 오답노트를 풀어보려한다.1. 다음 중 Python에서 리스트 `[1, 2, 3, 4]`의 요소를 각각 제곱하여 `[1, 4, 9, 16]`을 얻으려면 올바른 코드는? ④ `for x in [1, 2, 3, 4]: print(x ** 2)` -> X 정답) ③ `[x ** 2 for x in [1, 2,..

[프로젝트 간략 소개]- 프로젝트 명: 전기차톡- 프로젝트 기간: 25.01.03 ~ 25.01.08- 문제 정의:국내 전기차 시장 정보 비대칭 해소 필요- 역할 및 기여:기획, 데이터 수집·파이프라인 구축, Streamlit UI 개발 주도, Notion/Discord기반 협업 환경에서 팀 소통 및 이슈 관리 담당- 성과:전기차 시장 비대칭 정보 해소, 정보 신뢰성과 UI 직관성 측면에서 긍정 평가, 팀 협업 생산성 향상- 깃허브: https://github.com/yujitaeng/SKN09-1st-4Team [전기차톡] - Sprint 3 회고록기간: 2025.01.03 - 2025.01.08 1. 이번 주 목표데이터베이스 구축을 위한 웹 크롤링 구현각자의 페이지 개발 및 메인 인사이트 도출REA..

문제에서 .dt 사용할 일이 많아서 찾아보니 다양한 것을 할 수 있었구나.   오늘은 판다스 datetime인 dt 메서드에 대해 알아보자.오늘의 배움datetime 속성에 대해 알아보자. 파이썬을 통해 데이터 분석을 하면 판다스를 정말 많이 사용하게 된다. 특히 날짜 및 시간과 관련해서 판다스 함수가 내장되어 있기 때문에 필요할 때 적절히 사용하면 편리한 것 같다.  실제로 실습 문제를 풀다가, 특정 연도, 시간 등을 많이 이용해야했고, 어떤 것들을 더 할 수 있을 지 궁금해져 판다스 공식문서를 찾아보았다. 꽤나 다양한 속성이 있었다.  Datetime 속성 Series.dt.date Python 객체의 numpy 배열을 반환합니다 datetime.date. Series.dt.time객체 의 nump..

머신러닝의 중요한 기초 개념인데, 어렵다..   오늘은 회귀를 알아보자.오늘의 배움회귀 분석의 기본 개념 이해하기회귀 분석의 종류 파악하기경사 하강법의 원리 및 종류 이해하기선형 회귀 및 다중 선형 회귀 모델 학습하기1. 머신러닝 모델 선정: 회귀분석회귀 분석은 독립 변수(feature)와 종속 변수(label)의 관계를 분석하는 방법이다.회귀(Regression)는 연속적인 값을 예측하는 지도학습 문제이다.주택 가격, 주식 가격 등의 예측에 사용된다. 회귀분석 종류독립 변수의 개수에 따른 분류단순 회귀(Simple Regression): 독립 변수가 1개인 것으로 선형 그래프 구조를 보인다.다중 회귀(Multiple Regression): 독립 변수가 여러 개인 것으로 비선형 그래프 구조를 보인다.종속..

우린 이미 인공지능(AI), 머신러닝에 지배되어 있다.   오늘은 인공지능과 머신러닝에 대해 알아보자.  오늘의 배움AI와 ML의 기본 개념과 차이점 이해하기머신러닝의 다양한 학습 방식 파악하기머신러닝 프로젝트의 전체 파이프라인 이해하기1. 인공지능(AI) 인공지능(AI)은 인간의 지능과 유사한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 학문이다. 추론, 학습, 문제 해결, 자연어 이해 등 다양한 분야를 포함하며, 현대에는 "환경을 인지하고 목표를 성공적으로 달성할 가능성을 극대화하도록 조치를 취할 수 있는 시스템"으로 정의된다.AI의 종류약인공지능(Weak AI)특정 문제 해결에 특화된 AI예: Siri, Alexa와 같은 가상 비서강인공지능(Strong AI)인간과 동일한 수준의 지능 보유자율적 사고와 문..

[프로젝트 간략 소개]- 프로젝트 명: 전기차톡- 프로젝트 기간: 25.01.03 ~ 25.01.08- 문제 정의:국내 전기차 시장 정보 비대칭 해소 필요- 역할 및 기여:기획, 데이터 수집·파이프라인 구축, Streamlit UI 개발 주도, Notion/Discord기반 협업 환경에서 팀 소통 및 이슈 관리 담당- 성과:전기차 시장 비대칭 정보 해소, 정보 신뢰성과 UI 직관성 측면에서 긍정 평가, 팀 협업 생산성 향상- 깃허브: https://github.com/yujitaeng/SKN09-1st-4Team [전기차톡] - Sprint 2 회고록기간: 2025.01.03 - 2025.01.08 1. 이번 목표전기차 관련 프로젝트의 방향성 설정필요한 데이터 선정 및 수집페르소나 설정 2. 진행 상황..

데이터 시각화 도구, 또 하나의 꽃.   오늘은 pandas를 이용한 데이터 시각화 도구, 두번째 seaborn을 알아보자.  오늘의 배움Seaborn이 무엇이고 왜 사용하는지 이해하기다양한 그래프 종류와 활용법 파악하기실무에서 자주 쓰이는 시각화 방법 익히기 1. Seaborn특징Matplotlib보다 예쁜 디자인을 기본으로 제공복잡한 통계 그래프도 간단한 코드로 작성 가능데이터 분석에 특화된 시각화 도구 Matplotlib vs Seaborn구분MatplotlibSeaborn성격기본 시각화 라이브러리통계 특화 시각화 라이브러리코드 복잡도상대적으로 복잡간단한 코드로 구현기본 디자인기본적미적으로 세련됨주요 용도기본적인 그래프 작성통계적 데이터 분석확장성높은 커스터마이징제한적 커스터마이징 기본 사용법imp..

데이터도 적절하게 다듬고 가공해야 한다.   오늘은 데이터 전처리에 대해 알아보자.  오늘의 배움데이터 변환의 다양한 방법결측값과 이상값 처리하는 방법데이터 정규화의 개념과 활용1. 변수 변환처음에는 '변수 변환'이라는 말이 너무 추상적이었다. 하지만 이렇게 이해해 보았다.데이터 변환은 마치 요리를 할 때 재료를 손질하는 것과 같다. 🤔 디자이너로서 와닿았던 점포토샵으로 작업할 때를 생각해 보면.레이어를 합치는 것 → 파생변수 만들기 여러 이미지의 평균 색상 추출 → 요약변수 만들기 이미지 밝기 기준으로 분류 → 기준점 활용하기  주요 변수 변환 방법파생변수 만들기기존 데이터를 조합해서 새로운 정보를 만든다예고객의 총 구매액 = 상품 가격 × 구매 수량프로젝트 진행률 = (완료 태스크 / 전체 태스크)..

엑셀처럼 표 형태의 데이터를 다루는 파이썬 도구   오늘은 데이터분석 도구, Pandas를 알아보자.  오늘의 배움Pandas의 기본 구조와 원리DataFrame과 Series의 차이점실제 데이터 다루기의 기초 Pandas란?처음에는 '판다스'라고 하길래 귀여운 동물 이름인가 했는데, 'Panel Data'의 줄임말이었다.Pandas는 엑셀처럼 표 형태의 데이터를 다루는 파이썬 도구 내가 이해한 바로는:엑셀의 파워풀한 버전이라고 생각하면 됨대용량 데이터도 빠르게 처리 가능반복 작업을 자동화할 수 있음🤔 디자이너로서 와닿았던 점 -> 포토샵으로 비유하기포토샵의 레이어처럼 데이터를 여러 층으로 쌓고 합칠 수 있음.액션(Action) 기능처럼 반복 작업을 자동화할 수 있음.필터 적용하듯 데이터를 변형하고 가..

Intro프로젝트 진행 중 마주한 문제 상황과 이를 해결한 과정을 상세히 기록하고, 향후 동일한 문제가 발생할 경우 신속하게 해결할 수 있도록 트러블슈팅을 체계적으로 정리하려고 합니다.과정은 크게 문제 상황 발생 / 원인 추론 / 해결 방안 / 결과 확인 순으로 트러블 슈팅을 정리문제 상황 발생Q)[실습 3] 제품 판매 데이터 분석어느 마트에서 판매되는 제품들의 월별 매출량이 아래와 같이 주어졌습니다. 각각의 행은 제품을 나타내고, 열은 각 월의 판매량을 나타냅니다.3월(세 번째 열)의 판매량이 100개 이하인 제품의 1월과 2월 판매량을 추출하라.2월(두 번째 열)의 판매량이 150개 이상인 제품들의 전체 월별 판매량을 출력하라. sales = np.array([[120, 150, 100], ..