제로베이스_데이터취업스쿨5기

ctrl + d : 행 복사ctrl + shift + F10 : Pycharm 실행데이터가 저장되어 있는 메모리 공간num1 (변수 선언) = 10 (변수 초기값)데이터를 재사용하기 위한 목적영문사용 / 첫번째는 소문자로 / 명사 사용 / 카멜(두번째 단어부터 대문자)

숫자 또는 문자열인 x를 정수로 반환x가 실수이면 소수점 이하를 절삭문자열import : 필요한 모듈을 가져오는 것datetime : 시스템 현재 시간import datetime as dt로 이름을 달아주는 것이 좋음, 그렇지 않으면 'datetime.datetime.

함수 내장함수와 사용자 함수가 존재 사용자 함수 > def 함수이름 (변수): def 뒤에는 원하는 함수의 이름을 만들어 적음 들여쓰기를 이용해서 선언 pass 실행문 생략 함수 호출시 함수에 데이터 전달 가능 (인수와 매개변수 : 두 개의 개수는 일치해야 함) >

3주차에 도래해서 준비되지 않은 입과테스트를 보았다. 문제는 2달 전 계획했던 휴가와 맞물려버렸다는 것. 책상에 앉아서 입과테스트에 임해보려했지만 나약한 내 자신은 와르르 무너져버렸다. 덧불어서 내가 얼마나 파이썬 기본이 안잡혀 있는지 느낄 수 있었다. 그래서 강의도

데이터가 묶여있는 구조 = 컨테이너 자료형ListTupleDictionarySetList어떤 값이든 저장할 수 있음중복값 가능인덱싱과 슬라이싱 가능\[]로 닫아 생성, ,로 구분튜플과의 차이점 : 원소가 하나인 리스트도 생성할 수 있으며 튜플과 달리 오른쪽에 , 사용하

dic()딕셔너리는 key와 value를 갖는 자료형 -> 키를 이용해서 값을 참조cf. 리스트 \[] 대괄호 튜플 () 소괄호 딕셔너리 {} 중괄호키 : 값중복된 값을 사용할 수 있으나 중복된 키는 사용할 수 없다.키로 인덱싱을 수행할 수 있으나 값으로

어떠한 문제를 해결하기 위해 정해놓은 절차올바른 알고리즘 ?어떠한 경우에도 실행결과가 같은 경우repetition structure(반복구조) = loop(루프)while 조건식: 명령문 / 여기서 명령문이 루프의 본문무한루프와 breakwhile True: n =

의미Data Preprosessingraw data를 데이터 분석 목적과 방법에 맞는 형태로 처리하기 위해 불필요한 정보를 분리 제거하고 가공하는 예비조작목적빅데이터 분석, 데이터 마이닝을 위해 각 알고리즘에 맞는 데이터를 준비하기 위해빅데이터 :1) 3V : Volu

numpy를 이용한 1차 직선 만들기 np.polyfit(): 직선을 구성하기 위한 계수를 계산 np.poly1d(): polyfit으로 찾은 계수로 파이썬에서 사용할 수 있는 함수로 만들어주는 기능 linspace : 경향선을 그리기 위한 x 데이터 생성

웹크롤링 웹상의 데이터를 자동으로 수집하는 행위 1. Beautiful soup HTML 문서를 탐색해서 원하는 부분만 쉽게 뽑아내는 파이썬 라이브러리 웹페이지를 요청한 뒤, .content로 지정한 후 BeautifulSoup을 통해 soup으로 지정 > impo

EDA : Exploratory Data Analisys 기존의 통계학이 정보의 추출에서 가설 검정 등에 치우쳐 자료가 가지고 있는 본연의 의미를 찾는데 어려움이 있어, 이를 보완하고자 주어진 자료만 가지고도 충분한 정보를 찾을 수 있도록 여러 가지 탐색적 자료 분석

SQL : Structured Query Language 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어 1. 데이터 정의 언어 (DDL : Data Definition Language) CREATE (데이

Git: 소스 코드를 효과적으로 관리하기 위한 분산형 버전관리 시스템소스코드가 변경된 이력을 쉽게 확인 가능특정 시점에 저장된 버전과 비교하거나 특정 시점으로 돌아갈 수 있음Branch : 가지치는 기능 -> 여러 작업을 동시에 진행 가능Repository : 소스코드

상대방에게 효율적으로 데이터의 의미를 전달하기 위함쉽게 이해할수 있고 커뮤니케이션에 초점cf. 가시화 : 보이지 않는 것을 보이게 함활용 : EDA : 탐색적 데이터 분석가설검증KPI : 정기적인 모니터링조직 내 보고많은 정보가 아니라 한 눈에 들어오는 정보를 전달불필

\*\*기본 : 라인차트""양 : 영역차트 / 누적영역차트구성비 : 100% 누적영역차트경향 : 슬로프차트 / 스파크라인(한눈에 트랜드를 보는게 목적이기 때문에 0을 포함할 필요 없음.)날짜 : 캘린더차트 / 간트차트간트차트KPI하이라이트테이블불렛 차트스캐터 플랏박스