Day.14) AI_Python-데이터관련 필수라이브러리 1

1/4.학습내용

Q. Why we laerning the Library?
A. 데이터를 원하는대로 다루기(가공)위해

• Numpy
  소개 및 이론
  -데이터사이언스 전반에 사용됨(+pandas)
  장점
  ①경량, 강력한 성능-파이썬 다룰때 가장 많이 쓰임
  ②배열: 파이썬보다 우월=>빠름, 유연한 기능제공 가능
  ③차원: ②의 이유로 3차원이상의 N차원까지 빠르게 구현가능
  = 다량의 데이터 유연하게 구동가능
  배열과 차원의 장점 설명에 첨언하는 이진수~16진수 bit.
  8bit -> 32bit : 비트수의 증가= 데이터처리속도의 향상 증거
  

실습:

• Numpy

1. array(배열)
   🗨"명령작동원리, 하드웨어지식의 필요성=
   전설적인 카레이서 슈마허도 자동차정비를 스스로 해낸다. 이 분야에 대해 처음이라 모르는건 당연하니 좌절할 필요는 없다. 그러나, 이 분야에서 헤멤을 줄이는 비결은 하드웨어적 지식을 쌓아두는것 "
2. 슬라이싱 ★★★★★ (대단히 중요): 배열의 데이터를 원하는 만큼 잘라 오는 것
   실습. 와인데이터
   Jupyter notebook Numpy 실습파일

🗨" 다가올 미래= 단순노동은 기계에게 위임하는 시대"

• Pandas (Package)
  소개 및 이론: R의 데이터프레임,파이썬에서도 호환가능
  장점
  ① 쉬움, 직관적인 관계형.
  ② 친화력갑, 용해제? : Numpy기반. +타사Library와도 호환가능
  ③ 데이터편집 용이. 분석위해 몇가지 기능제공

  판다스의 핵심 Series & DataFrame

  

  Pandas 실습
  Pandas 실습2.독일인 신용도
  

2/4.학습내용 중 난관 또는 미제

난제1: 판다스는 역시 나랑 안맞는건가
실습들어가자 마자 에러남

3/4.해결방법

난제1:
에러 원인은 F였다

판다스 수업 듣기 시작하자마자 이것때문에 두시간을 참관수업만 한걸 생각하면 하...F@#$%^ 🤬
누굴탓하랴
내 탓이지.

4/4.ㅅㄱ(소감/성과)

소감1) 강사님의 말씀 1(슈마허), 2(단순노동의 위임)을 듣고 많은 생각이 들었다.
1. 기술수련에 있어서 하드웨어의 지식을 소홀히 해서는 안되겠다.
슈마허도 스스로 간단한 자동차 수리가 가능할 정도로 자동차를 이해하고있다고 한다. 하드웨어의 이해를 등한시하고 기술만 배우면 된다 내 생각은 얼마나 얕고 거만했던가.

2. 지금까지 단순노동을 하면서 보람을 느끼고 기계에게 대체될수 없는 나만의 '무언가'가 있다고 생각했었다.
   물론 분명 기계에게는 없는 인간만의'무언가'는 있을테지만 노동시장에서 나의 이'무언가'가 금액대비 생산성의 우위에 선점해있을까?
   나사기술자들이 개발했다는 드립기계가 있다. 2500만원이다.
   드립을 하는 바리스타의 연봉의 평균은 30000만원 초반이다.
   인간은 변수가 있다. 기계와 인력. 오너라면 어느쪽을 선택할것인가. 이 질문의 선택에는 꽤나 서슬퍼런 명확함이 있을것이다.
   기계와 비교선에 서서 선택받기를 바라는 인재가 되지말자.
   우리는 비교선을 거부하고 그 위에 선점해있는 인재,
   피터드러커가 말한 '지식근로자'가 되어야 할 것이다.

성과1) 조금의 개념정립...이랄까?