AI 전문가가 되고싶은 사람
[KT 에이블스쿨 기자단] 2주차 회고 본문
● 놀랍게도 2주차가 되어버렸다...
● 1주차부터 진행되었던 자기소개가 내 차례가 되었다.
● 사람들과 잘 지내고 싶었지만 I인지라... 이 정도가 최선이였다.
● 취미로 적은 독서는 거짓말이 아니고 실제로 도둑맞은 집중력이라는 책을 읽고있다.
● 스터디는 이것이 코딩 테스트다 with 파이썬 책으로 진행하기로 결정했다.
● 서로의 코드는 github에 같이 올리기로 하였다.
● 스스로 책 공부를 하고 해당되는 알고리즘 문제를 풀어와 발표하는 형식으로 진행하기로 했다.
● 내 수준을 백준 기준 난이도 실버 2~3으로 설정해서 문제를 풀겠다고 말씀드렸고, 준비했다
● 해당 문제를 설명하였고, "시간 복잡도가 중요하기에 신경쓰자" 라는 생각으로 항상 저렇게 문구를 넣고 설명했다.
● 다른 분들의 문제 설명을 들으며 "나도 저렇게 되고 싶다"고 생각하며 열심히 스터디에 임했다.
2 주차 수업 내용 복습
● 데이터 프레임 변경 및 결합
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파이썬 프로그래밍 ( 데이터 프레임 변경 및 결합 ) 복습
데이터 프레임 변경 # 데이터 읽어오기 data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/DA4BAM/dataset/master/Attrition_simple2.CSV') ● 열 이름 변경 1. 일부 열 이름 변경 - rename() 메소드 사용해 변경 전후 열 이
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● 시각화와 단변량 분석
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파이썬 시각화와 단변량 분석 복습 ( + 시계열 데이터 처리 )
● 시계열 데이터 처리 1. 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sales = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/DA4BAM/dataset/master/ts_sales_
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● 가설 검정과 중심 극한 정리, t-test
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가설 검정, 중심 극한 정리, t-test 정리 및 복습
● 가설과 가설 검정 이야기 1. 모집단(Population)과 표본(Sample) ○ 모집단 : 우리가 알고 싶은 대상 전체 영역 ( 데이터 ) ○ 표본 : 그 대상의 일부 영역 ( 데이터 ) * 모집단에서 표본을 뽑음으로써
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● 분산 분석 ( ANOVA) 및 이변량 분석
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분산 분석 ( ANOVA) 및 이변량 분석 복습
● 분산 분석 ( ANOVA ) - 여러 집단 간에 차이 비교 : 기준은 전체 평균 - F 통계량 = 전체 평균 - 각 집단 평균 / 각 집단의 평균 - 개별 값 ( 값이 대략 2~3 이상이면 차이가 있다고 판단 ) ex ) 셋 이상
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● 기본적인 문법과 numpy,pandas 라이브러리 사용법을 알아야지 응용이 가능하다는 생각이 들었다.
● 기억이 안 날때마다 글을 보면서 기초를 잘 쌓아야겠다!
● 다음 주에는 첫 번째 미니프로젝트를 시작하는데 화이팅해봅시다
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