AI_스쿨
1.중요한건_꺾여도_그냥_하는_마음
AI 스쿨 과정을 통해 꾸준히 배워나가면서 어떤 어려움도 극복하고, 끊임없이 성장할 수 있는 개발자가 되기 위해 노력하겠습니다.재학중이던 학교의 연구실에서 다양한 프로젝트를 수행하여 진로를 고민하던차에 데이터 분석 관련 수업을 듣고 데이터를 수집하는 센서공학이 아닌 데
2.데이터 스쿨 1주차 학습내용 정리
이번 주차에서는 파이썬의 기초를 배웠고 이를 이용한 간단한 연습문제를 풀었습니다. 대부분 개념 정리 였기에 연습문제 위주로 리뷰하였습니다.
3.데이터 스쿨 2주차 학습내용 정리 - 1
이번 주차에서는 팀 스터디와 파이썬 중급과정을 배웠고 이를 응용한 연습문제를 풀었습니다.
4.데이터 스쿨 2주차 학습내용 정리 - 2
연습문제 풀이
5.데이터 스쿨 3주차 학습내용 정리 - 1
파이썬으로 약수, 소수, 소인수, 최대공약수, 최소공배수, 진법 구하기
6.데이터 스쿨 3주차 학습내용 정리 - 2
등차수열, 등비수열, 계차수열, 피보나치 수열을 파이썬으로 구현하는 방법을 학습하였습니다.
7.데이터 스쿨 3주차 학습내용 정리 - 3
제로베이스 데이터 스쿨 3주차 학습 내용 정리 - 3
8.데이터 스쿨 3주차 학습내용 정리 - 4
자료구조가 무엇이 있고 그중에서 List의 기본 내용들에 대해서 정리하였습니다.
9.데이터 스쿨 4주차 학습내용 정리 - 1
선형 검색, 이진 검색, 순위 알고리즘
10.데이터 스쿨 4주차 학습내용 정리 - 2
버블 정렬, 삽입 정렬, 선택 정렬
11.데이터 스쿨 4주차 학습내용 정리 - 3
최댓값, 최솟값, 최빈값, 근삿값, 평균
12.데이터 스쿨 4주차 학습내용 정리 - 4
재귀 함수, 하노이의 탑
13.테스트 코드 리뷰
Python Test
14.데이터 스쿨 4주차 학습내용 정리 - 5
병합 정렬(merge sort)과 퀵 정렬(Quick sort)
15.데이터 스쿨 4주차 학습내용 정리 - 6
판다스 기초
16.데이터 스쿨 5주차 학습내용 정리 - 1
pandas기초, matplotlib 기초
17.데이터 스쿨 5주차 학습내용 정리 - 2
Pivot Table기초, Seaborn 기초
18.데이터 스쿨 5주차 학습내용 정리 - 3
서울시 CCTV 배치 비율을 시각화 하자!
19.데이터 스쿨 5주차 학습내용 정리 - 4
서울시 5대 범죄 데이터 분석 - 1
20.데이터 스쿨 5주차 학습내용 정리 - 5
Folium, 서울시 범죄현황 데이터 분석
21.데이터 스쿨 6주차 학습내용 정리 - 1
Beautiful Soup 기초
22.데이터 스쿨 6주차 학습내용 정리 - 2
시카고 맛집 데이터 분석
23.데이터 스쿨 6주차 학습내용 정리 - 3
Selenium
24.EDA 학습과제 - 0
스타벅스와 이디야 커피 위치 관계
25.테스트 코드 리뷰 - 2
EDA 테스트 - 1
26.EDA 학습과제 - 1
스타벅스와 이디야 커피
27.데이터 스쿨 7주차 학습내용 정리 - 1
시계열 데이터 분석
28.데이터 스쿨 7주차 학습내용 정리 - 2
네이버 API을 사용하여 네이버 스토어 몰스킨 판매 업자 비율 시각화
29.EDA 학습과제 - 3
올림픽 데이터 전처리
30.데이터 스쿨 8주차 학습내용 정리 - 1
SQL 기초
31.SQL 학습과제 - 1
SQL 학습과제 - 1
32.통계 - 1 (EDA, 확률, 이산 확률 분포)
통계 한짤 요약 통계 파트는 지금까지의 수업과는 다르게 실습없이 이론만 듣는 파트라서 커피를 3잔을 먹은 거 같다.. ㅎㅎ EDA(Exploratory Data Analysis) EDA를 전처리라고 만 알고있었으나 이번장에서 풀네임을 알게 되었다. 도표, 그래프,
33.통계 - 2 (연속 확률 분포, 모집단, 표본 분포, 추정)
통계 - 2
34.SQL 학습과제 - 2
유가 분석
35.테스트 코드 리뷰 - 3
EDA Level Test
36.Tableau - 01
Tableau 기초와 이중축
37.EDA 테스트 리뷰 - 5
박물관 데이터 전처리
38.Tableau - 02
그룹, 집합, 지도, 워드 클라우드, 필터 ,달력형 히트맵, 대시보드, 스토리
39.Tableau - 03
여러 함수
40.ML - 1
IRIS 분류
41.ML - 2
타이타닉 생존자 예측과 스케일
42.ML - 3
와인 분류와 Pipeline, KFold, GridSearchCV
43.ML - 4
모델 평가, 수학 함수, Boxplot
44.스타벅스 근처 이디야 매장 수 구하기 with Tableau
스타벅스 근처 이디야 매장 수 구하기
45.서울시 주유소 가격 비교 with Tableau
결과물
46.ML - 5
선형회귀
47.EDA 학습과제 - 3
기록용
48.SQL 학습과제 - 3
🤬🤬
49.ML - 6
Logistic Regression
50.딥러닝 프로젝트 후기
딥러닝 강의를 들으면서 너무 어려워 걱정이 많았지만 어찌저찌 완성하게 되었습니다.저희의 프로젝트는 분리배출을 해야하는 쓰레기들 yolo 촬영하면 어떤 분류를 해야하는지 알려주는 모델을 만드는 프로젝트입니다. yolo를 처음 다루기도 했고 팀원이 2명이다 보니 데이터 확
51.제로베이스 21기 파이널 프로젝트 후기
파이널 프로젝트를 끝내고 1주...