제로베이스 데이터 취업 스쿨

다시 부트캠프에 도전하는 부트캠프 경험자. 답이 있나? 없지만 최선을 다하는 수밖에.

메모리가 허용하는 한 무한한 정수를 받아들이는 파이썬. 그의 여러 특징 중 흥미로운 것들을 몇가지 확인해보자

다른 언어 쓰다 오면 python은 이것도 된다고? 모먼트가 자주 생긴다. list의 일부분을 한 줄에 변경 쌉가능. But 패키지랑 모듈은 아무거나 막 되진 않네.

tuple, dictionary와 asterisk로 쉽고 간단한 프로그래밍 생활을 영위해보자

이왕이면 재미있게 객체지향을 배워보자.

스케일이 커지고 있다는 느낌이 든다면 정확한 느낌이다.

끊임없는 자기합리화가 인생입니다. 뭐 어때요, 행복할 수 있다면 못할 거 없죠.

휴식이 그 휴식이 아니라 RIP의 휴식이었던거임ㅋㅋ

마음가짐의 다중상속을 파이썬 코드화 한다. 그리고 인간은 자기가 무슨 말을 하는지 이해하지 못하면서도 말을 하는 동물이다.

기분이 영 아닐 땐 건조하게

Sort: selection / bubble / insertion

Sort: merge / quick / heap

보초는 아마 실직했을 것이다. 그 이유를 함께 알아보자.

Pandas / Matplotlib & Seaborn / BeautifulSoap & Selenium / Numpy

안 그래도 강력한 엑셀이 스팀팩을 맞는다면? 데이터 다 씹어먹을듯

(연습문제 포함) 조금 코드가 길어지더라도, loc이나 iloc을 쓰는 것이 정신건강에 좋을 듯 하다.

이거를 들여다보는게 의미가 있을까? 하지만 궁금한 건 못참겠는걸

3단 합체 판다스가 아니라 3종류 합체 판다스다. 가만 있자, 그거 3단 합체보다 더 대단한거 아니야?

빨간 글씨로 "Error occurred!"하는 것이 얼마나 친절한 일이었는가를 깨닫게 되었다.

경향성 파악! 되긴 되는데 대체 어떻게 작동하는거야? 궁금해서 찾아보았다.

pivot 생성 시 columns parameter을 잘못 주면 표가 터져버리는 이유

iterrows()의 산출물(?)에 대하여 수정을 가해선 안된다. 만약 수정을 가하면, 어떤 건 되고 어떤 건 안되는 혼란을 맞이하게 될 것이다.

다시보니 (에러가) 선녀다.

샌드위치 맛집을 마커로 찍고, 가격으로 시각화를 해보았다. 참고로 장소는 시카고다.

안녕? 오랜만이야. 잘 지냈어?

그래프만 그리고 EDA 끝!을 외치며 놀러가지 말자.

대체 왜 BeautifulSoup야? 차라리 아름다운 비누(Soap)였으면, 그러려니 했다.

끝이 없는 에러... 해결이나 되면 덜 답답하지

Selenium의 stale element not found

웹페이지에서 엑셀이나 csv를 제공하지 않을 때 사용할 만 하다.

데이터 분석가는, 세상을 어떻게 바라보는 사람인가? & Decision Tree 관련 몇가지 개념들.

js의 npm이 그리웠는데 상당히 비슷하다.

waits 없이 selenium을 쓰는 것은, 마치 훈련되지 않은 강아지에게 "기다려!"를 외치는 것과 같다.

실제 사람이 브라우저를 쓰면 버튼을 인식하고 클릭하는 데까지 어느정도 시간이 걸린다. 그러나 selenium은 밀리초 단위로 그 작업을 수행한다. 사람이 조작하는 것과 다를 수밖에 없다. 그러면 이전에는 보지 못한 에러에 직면하게 된다.

EDA나 열심히 할 걸... 하지만 낭비한 시간을 최대한 생산적으로 바꾸려면 기록해서 다음에 유용하게 쓸 수 있게 하는 수밖에.

Subplot, Decision tree 시각화, Scikit-learn 내장 시각화

pandas와 python의 os & json 모듈

eval과 echo

아니요, 절대 최선이 아닙니다. 죄송합니다ㅠㅠ

너그러운 pandas가 미워요

SQL의 분류, 실행 순서와 Transaction이 무엇인지 아주 간단하게

pandas.Series.replace, pandas.Series.map

dict 사용 시에는 매칭되지 않는 값은 모두 NaN으로 변경하였지만, 함수 사용 시에는 별도로 매칭되지 않는 값이 없다.

just code.

df[df > 0]과 같은 것을 masking이라고 배웠는데, 왜 정작 메소드는 다르게 동작하는걸까.

EDA 3회차 테스트를 봤는데, 별 3개 난이도였던 2회차보다 어려운걸까?

scaler는 서로 다른 scale의 feature을 비교가능하게끔 조정해준다.

듣긴 잔뜩 들었는데 이해가 안 된다. 하지만 계속 듣고 적용해보는 수밖에.

대충 듣고 대충 쓰자

초보적인 자연어처리 해보기

Principal Component Analysis

Gini 계수... 경제학에도 있는데

과적합을 방지하는 것이 주요 목적인가?

데이터 k회 접어보기

KFold class, cross_val_score 함수

평가를 복잡하게 하는 주범...!