AI데이터 엔지니어 부트캠프(핀테커스)

국민연금 공단\_국민연금 가입 사업장 내역 오픈 API 활용신청국토교통부\_아파트 전월세 자료 오픈 API 활용 신청문해력데이터를 읽고 쓸 줄 아는 능력읽고 쓰고 > 이해> 소통, 창조왜곡된 데이터가 만들어낸 가짜를 구분할 수 있는 기본 능력데이터 읽기> 데이터 작업하

raw data를 가공하여 의미있는 data로 만드는 것data 시각화를 위해서는 sheet단위로 작업하기 보다는 한 파일로 작업하는 것이 유용함새 엑셀 파일 열기데이터 > 데이터 가져오기 > 파일에서 > 통합문서에서탐색창 : 하위 목록이 아닌, 폴더를 선택 > 데이터

<앞으로 개선해야 할 점>

PPT제작, 발표 역량 토론면접 (공기업,공공기관) : 커뮤니케이션 능력, 상황대처능력 AI 면접 : 60~120분 가량 본다. 신뢰도 검사.

<수업 내용>

기본 구조여러번 반복 되는 기능을 묶어 코드의 양을 줄여준다입력값X, 출력값 Y가 있는 형태입력값 혹은 출력값이 없는 형태도 가능EX)매개변수 (인수)필수 인수 : 위치를 지키며 전달되는 인수키워드 인수 : 이름을 사용해 전달되는 인수기본 인수 : 기본으로 사용되는 값

데이터를 체계적으로 저장, 관리 및 검색하기 위한 시스템 SQL(Structured Query Language)는 가장 널리 사용되는 쿼리언어. 데이터 베이스에 저장된 데이터를 검색, 삽입, 수정, 삭제하는 데 사용. 필요한 정보를 효율적으로 추출하거나 조작 할 수 있

SQL 문장 안에 포함된 또 다른 SQL 문장주로 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 문 에서 사용서브쿼리는 외부쿼리의 결과에 영향을 주거나 의존하며, 외부 쿼리 안에서 값을 도출하거나 조건을 만족하는지 확인하기 위해 사용서브 쿼리의 활용하나의 변수

문제정의 > 데이터 수집 > 데이터 전처리 > 탐색적 데이터 분석(EDA) > 데이터 모델링 및 알고리즘 선택 > 모델 학습 및 평가 > 결과 해석 > 의사 결정 및 개선 데이터 수집 방법 : 데이터 베이스, 공공 데이터, Open API, RPA, 웹 스크래핑nump

<수업 내용>

위의 merge결합의 문제점 : quantity와 price열에 오해가 있을 수 있다. price열을 drop하는 것이 오해를 없앨 수 있다. 하단 이미지 참고위에서 생성한 merge1데이터 프레임과 customer_master,item_master를 merge하기성별

X : 범주형 데이터Y : 연속형 데이터X : 연속형(시계열)Y : 연속형X : 연속형X : 범주형Y : 범주형value : 연속형X : 연속형Y : 연속형원사이즈 : 연속형X, Y : 연속형X, Y : 연속형가장 먼저 생긴 시각화 라이브러리seaborn도 matplo

conda env list : 가상환경 목록보기conda create -n(이름) : 가상환경 생성하기conda activate (이름) : 가상환경 선택conda install (라이브러리) : 라이브러리 설치conda list : 라이브러리 목록 보기\*\* cf)

인덱스로 바로 접근 가능값의 삽입, 삭제가 어렵다. 해당 인덱스 주변 값을 이동시키는 과정 필요배열을 크리는 선언할 때 지정하며, 한 번 선언하면 크기를 늘리거나 줄일 수 없다구조가 간단하다값과 포인터를 묶은 노드를 포인터로 연결한 구조인덱스가 없어 head포인터부터

<수업 내용>

Iris 데이터 셋의 violin plot그리기

boxplot

Feature Space :주어진 데이터의 features를 바탕으로 target data의 분포 표현K-Nearest : 새로운 데이터의 features가 주어 졌을 때 가장 거리가 가까운 K개의 data의 target 값을 확인하여 다수결에 따라 새로운 데이터의 t

<수업 내용>

<수업 내용>

연속형 data의 decision tree

최신 정보를 통해 즉각적으로 확률을 업데이트하는 데에 활용된다조건부 확률likelyhood(가능성, 우도) : 어떤 class안에서 특정 현상이 관측될 확률클래스 : B , ￢B(not B) 현상 : T, ￢T(not T)$P(T|B), P(￢T|B), P(T|￢B),

베이즈안 정리를 활용한 스팸메일 구분 함수로 작성

Iris data의 종 별 features의 mean, std ![](https://velog.velcdn.com/images/mj756987/post/2f

인공뉴런으로 학습한다framework : 일정한 형식이 짜여져 있어 그에 맞춰주어야 한다(라이브러리 사용과 다른점) , pytorch 등인공뉴런의 가장 기초적인 구조뇌를 수학적으로 모방입력에 각각 weight를 곱하고 bias(임계값)를 더한 연산을 하는 함수$(입력값

클래스를 구현하는 이유?클래스는 object type을 말한다.클래스를 만든다는 것은 object type을 만드는 것우리가 필요한 method들을 넣어주고 커스터마이징 하는 것클래스 변수 vs 클래스 인스턴스 변수

MiniProject :몬스터 잡기 게임 만들기

어떠한 입력이 들어왔을 때 추출하고자 하는 패턴이 들어오면 1을 출력, 아니면 0을 출력Affien function과 Activation function의 합성함수z : affine value

예시loss값을 줄이는 방향으로 parameter를 학습하게 된다정답이 1일 때, 0일 때를 합쳐 한개의 식으로 표현

stocastic gradient descent (SGD) by pytorch함수의 계수가 커질 수록 target x 에 다가가는 속도가 빨라진다계수가 더 커지면, 지그재그로 다가가게 된다.그러다가 gradient exploding problem이 발생베이즈 정리가 하

한 개 layer의 affine함수를 만들어준다 weight는 들어오는 data의 feature의 수에 영향을 받는다위의 코드는 뉴런 하나의 weight의 개수는 8개, bias는 1개위의 코드는 layer의 뉴런이 4개 이다.(out_fearures = 4이므로)la

한 개 layer의 affine함수를 만들어준다 weight는 들어오는 data의 feature의 수에 영향을 받는다위의 코드는 뉴런 하나의 weight의 개수는 8개, bias는 1개위의 코드는 layer의 뉴런이 4개 이다.(out_fearures = 4이므로)la

make_moons 데이터 학습

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uint8 : 이미지의 detpyeedge detection이 중요하다

새로운 정보를 노출할 때 url이 변경(새로고침 되는 느낌)게시판, 네이버 뉴스새로운 정보를 노출할 때 url이 변경x(새로고침 되는 느낌 없음)검색해도 새로고침 처럼 창이 바뀌지 않고 바로바로반영