KT 에이블스쿨

드디어 에이블스쿨 첫 수업! 첫 수업으로는 Git에 대해 배웠다 강사님은 생활코딩의 이고잉 강사님이셨다:) 1. git와 github git이란 분산 버전 관리 시스템으로, 파일의 변경사항을 확인하고 협업할때 사용자들 간에 파일에 대한 작업을 조율하는데 사용한다 깃을

2번째로는 파이썬 문법을 간략히와 가장 중요한 라이브러리인 numpy와 pandas를 학습하는 시간을 가졌다.파이썬 문법은 알기 때문에 넘어가고 Numpy와 pandas를 사용만 했지 정확히 공부한적은 없어서 정리하고자 한다.라이브러리 불러오는 방법axis : 배열의

columns 속성 변경 : 모든 열 이름 변경 \- 예시 ) tips.columns='열 이름1','열 이름2' (단, 이 경우 열 개수가 모두 맞게 조정해야함) rename 메소드 : 지정한 열 이름 변경 \- tip.rename({열 이름 : 새 열 이름})

행과 행에 시간의 순서가 있고행과 행의 시간 간격이 동일한 데이터.shift()시계열 데이터에서 시간의 흐름 전후로 정보를 이동시킬때 이용df.shift(7).rolling.mean()시간의 흐름에 따라 일정 기간 동안 평균을 이동하면서 구하기df.rolling(3,m

1. CRIPS-DM (비즈니스 문제해결 방법론) 1.1 Business Understanding - 가설 수립 문제를 정의하고 요인을 파악하기 위해서 가설을 수립 귀무 가설 : 기존 연구 결과로 이어져 내려오는 정설 대립 가설 : 기존의 입장을 넘어서기 위하 새로운

하나의 변수만을 분석하는 방법하나의 변수에 대한 불포, 중심 경향성, 변산성 등을 분석하여 해당 변수의 특성을 파악하는 것을 단변량 분석이라고 함숫자형 변수를 정리하는 것은 크게 두가지가 있다1\. 숫자로 요약하기 : 정보의 대푯값 -> 기초통계량2\. 구간 나누고 빈

모집단 : 우리가 알고 싶은 대상 전체 영역(데이터)표본 : 그 대상의 일부 데이터우리는 일부분으로 전체를 추정하고자 한다모집단에 대한 가설 수립가설은 보통 X와Y의 관계 표현X에 따라 Y가 차이가 있다X와 Y는 관계가 있다표본을 가지고 가설이 진짜 그러한지 검증예시

두 개의 변수 간의 관계를 분석하는 통계적 방법두 변수가 어떻게 서로 연관되어 있는지, 상관관계나 의존성을 확인하는데 사용목적하나의 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 평가하는 것이를 통해 변수 간의 상관 관계나 원인 - 결과 관계를 탐구할 수 있음그대로 점을 찍어서 그

평균 비교 : barplot범주가 2개 : 두 평균의 차이 비교범주가 3개 이상 : 전체 평균과 각 범주의 평균 비교sns.barplot() : 평균비교신뢰구간(오차범위)평균값이 얼마나 믿을만한가?좁을수록 믿을만하다데이터가 많을수록, 편차가 적을수록 신뢰구간은 좁아짐두

1. 결측치 확인 및 제거 결측치 확인 방법 : data.isna().sum() 평균값으로 채우기 : 평균값 먼저 구하고 data.fillna(평균값 변수,inplac=True) 앞뒤 값으로 채우기 이 방법은 시계열 데이터에 자주 사용됨 data['변수이름']

1. 모델과 모델링 Model 데이터로부터 패턴을 찾아, 수학식으로 정리해 놓은 것 * 모델링 * 가능한 한 오차가 적은 모델을 만드는 과정 모델의 목적 샘플을 가지고 전체를 추정 최적의 모델 가능한 한 오차가 가장 작은 모델 2. 딥러닝 머신러닝의