데이터과학기초

테이블은 행과 열로 이루어진 친구들이다.열의 데이터들은 entity의 attribute를 나타낸다.테이블은 관계형 데이터 모델같다고 생각한다.릴레이션이 테이블같자나\~~테이블에서 int값만큼의 row를 보여준다.테이블에서 원하는 칼럼(무조건 칼럼명을 넣어야함)을 없앤다

sample = 표본population = 전체, 원본, 모집단distribution = 분포전체가 100명일때 (릭과 모티 포함) 두 사람을 추출한다.릭과 모티를 추출 안하는 확률98/100 \* 97/99릭과 모티 둘다 추출될 경우(1/100)(1/99)+(1/10

변수에 값을 지정하지 않으면 아무것도 아니다.변수에 값을 지정한다.변수의 이름은 프로그램에서 의미를 문서화하고, 해석하는 데 도움을 준다.그래서 변수의 이름을 잘 이해할 수 있도록 지어야한다.int타입을 반환해준다.소수점은 무조건 내림해서 정수값만 반환한다.만약 문자열

파이썬에는 원래 Array란 자료형이 없다!list를 주로 사용하지..그래서 넘파이를 이용한 array를 사용한다.배열을 만들고 각 인덱스별로 접근할 수 있다.array.item(idx)로 접근할수도 있다.주의. make_array()에 리스트를 넣으면배열안에 리스트가

테이블 column의 값들은 모두 같은 타입을 가지고 있어야한다.값들을 서로 비교할 수 있어야한다.DB에서 attribute는 도메인이 같아야하는 것과 같음두가지 타입이 있다Numerical각 값들은 숫자 값을 지닌다.순서를 지정할 수 있다.값들의 차이는 의미가 있다.

차트는 해석 가능한 방식으로 많은 정보를 전달할 수 있다.사람들은 시각적 매체에서 다양한 패턴을 찾기 쉽다.막대의 영역 = 빈의 퍼센트 = 높이 \* 빈의 너비빈에 얼마나 많은 사람(투플)이 있는가영역 사용빈이 얼마나 빽빽한가즉 빈의 간격이 얼마나 빽빽한것인가를 의미한

비교 연산의 결과는 bool 값으로 나타난다.bool type의 list or array의 sum 연산은 True 값만 세서 반환한다.False는 0값을 나타내고 True는 1을 나타내기때문이라고 생각하면 된다.테이블의 Row는 item을 가지고 있다.r은 index

sample = 표본population = 전체, 원본, 모집단distribution = 분포전체가 100명일때 (릭과 모티 포함) 두 사람을 추출한다.릭과 모티를 추출 안하는 확률98/100 \* 97/99릭과 모티 둘다 추출될 경우(1/100)(1/99)+(1/10

'' or "" 사이에 문자를 넣는다.문자열 안에 single 따옴표를 써야할때면 ""를 쓰자문자열과 문자열을 나열해도 연결이 된다.\+로 이을 수 있다.변수로도 슉 이을 수 있다.근데 이렇겐 안된다.문자열에다 정수 곱셈 연산을 할 수 있다.단순 문자열을 몇번 더 나타

observed statistic: 모집단으로 부터 관측된 값배심원 문제모델배심원들은 랜덤하게 구성되었다.대안 관점아니다 흑인에 대한 편견이 있다.유전 문제모델각 식물은 75퍼센트의 확률로 보라 꽃을 피운다.대안 관점아니다모델이 불일치하는가? 를 판단하기 위해서모형과

테이블은 행과 열로 이루어진 친구들이다.열의 데이터들은 entity(행,투플)의 attribute를 나타낸다.테이블은 관계형 데이터 모델같다고 생각한다.릴레이션이 테이블같자나\~~테이블로 나온다.테이블에서 int값만큼의 row를 보여준다.테이블에서 원하는 칼럼(무조건