• Python 실무 프로젝트 DAY 1 : 이 전에 SQL 프로젝트에서 했던 가설 똑같이 Python에서 해보기 DAY 36 - Python 실무 프로젝트 DAY 1 🔻 데이터 전처리, 이 전 가설 Python으로 실습 (Project DAY 1 토글)🔻 https://url.kr/uvswht
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• 파이썬으로 그래프 그리기 DAY 35 - Python 데이터 수집 및 가공 : numpy, pandas 활용한 데이터 가공, 데이터 재구조화 🔷 파이썬으로 그래프 그리기 🔷 그래프(graph) : 데이터를 보기 쉽게 그림으로 표현한 것. 추세와 경향성이 드러나 데이터의 특징을 쉽게 이해할 수 있다. 새로운 패턴을 발견하거나 데이터의 특징을 잘 전달해줌. 🔹 seaborn 패키지 : 그래프를 만들 때 자주 사용되는 패키지 #사용할 pandas 패키지 불러오기 >>> import pandas as pd #사용할 seaborn 패키지 불러오기 >>> import seaborn as sns #사용할 mpg 데이터 불러오기 >>> mpg = pd.read_csv('mpg.csv') >>> mpg 🔷 그래프 설..
• 데이터 가공하기 - (2) df[], (3)df.sort_values() (4)df.assign (5)df.agg(), df.groupby() (6)df.merge(), df.concat() • 데이터 정제하기 🔹 (2) df[] : 조건에 맞는 열(변수) 추출하기 #데이터프레임명 뒤에 ['변수명'] #1-1 한 변수 (math점수) 추출해보기 >>> exam['math'] #1-2 여러 변수 추출해보기 >>> exam[['nclass', 'math', 'english']] ##변수가 1개일 때 데이터 프레임 유지하기 (그러니까 math라는 글자도 보이게 추출하기) >>> exam[['math']] #2-1 한 변수 제거해보기 >>> exam.drop(columns = 'math') ## 데이터프레임..
• 면접 특강 • 데이터 분석 기초 - 변수명 바꾸기, 파생변수 만들기 • 데이터 가공하기 - (1) query DAY 33 - 면접 특강, Python 데이터 수집 및 가공 : numpy, pandas 활용한 데이터 가공, 데이터 재구조화 🔷 면접 특강 (면접 기본편) 🔷 1. 모든 채용의 시작과 기준 - 역량 3가지 🔹 ”직무”와 “조직(기업&부서)”에 “잘 적응”하고, “적합한 역량”을 갖춘 인재! 🔹 역량 : 어떤 직무(특정 일)을 잘 해낼 수 있는 개인의 능력 🔹 목표직무에 적합한 역량을 갖춘 인재가 되려면? ㄴ (1) 기본역량 : 신입사원으로서 “적극적이고 능동적인” 태도. (긍정, 능동, 적극, 열정, 도전, 인내, 끈기, 책임, 성실 자신감 등) ㄴ (2)직무역량 : 회사와 직무에 대한 깊..
• 함수의 기본 구조 • 함수, 모듈, 패키지 • 데이터 프레임 DAY 32 - Python 데이터 수집 및 가공 : numpy, pandas 활용한 데이터 가공, 데이터 재구조화 🔷 함수 : 입력값을 가지고 어떤 일을 수행한 후 그 결과물을 내어놓는 것이 함수가 하는 일 # 함수의 기본 구조 >>> def 함수_이름(매개변수) : 수행할_문장1 수행할_문장2 ... ##1 def : a.함수를 만들 때 사용하는 예약서 ##2 함수_이름 : a.함수를 만드는 사람이 임의로 만들 수 있음 ##3 매개변수 : a.이 함수에 입력으로 전달되는 값을 받을 변수 ##4 수행할_문장 : a.함수에서 수행할 문장 # 함수의 기본 >>> def add(a,b) : return a + b ##1 이 함수의 이름은 add..
• DAY 30 복습 • 파이썬 기초 - 제어문과 함수 DAY 31 - Python 기초 이해 : 기본 문법 및 구조 이해 2 ❓ 다음 소수점 둘째 자리 이하 버림 후 출력하세요. >>> 실수 = 4.71 >>> print (int(실수*10)/10) 4.7 >>> print("%.1f"%실수) 4.7 ❓ 문자열에서 각 단어를 한 라인에 하나씩 출력하세요. >>> string = "국어 영어 수학 과학 경제 지리 물리 화학 생물" >>> print(string.replace(" ","\n")) 국어 영어 수학 과학 경제 지리 물리 화학 생물 ## /n : 엔터 ❓ 슬라이싱을 사용해서 홀수만 출력하세요. >>> nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] >>> nums[::2] [1, 3, 5,..
• 데이터 분석을 위한 파이썬 기초 • 파이썬이랑 친해지기 • 파이썬 기초 -자료형 DAY 30 - Python 기초 이해 : 기본 문법 및 구조 이해 🔷 파이썬이란 무엇인가? : 웹 애플리케이션, 소프트웨어 개발, 데이터 과학, 기계학습(ML)에 널리 사용 되는 프로그래밍 언어 🔹 파이썬과 데이터 분석 : 데이터 분석에 특화되어 다양한 모듈을 통해 쉽고 효과적으로 데이터 분석을 할 수 있음 (통계분석, 시각화, 머신러닝 모델링, 비정형 데이터분석) 🔹 해당 과정에서는 Anaconda의 JupyterLab을 사용하여 Python을 진행할 예정. 🔷 파이썬 기초 - 자료형 🔹 변수란 무엇인가? : 변수 (Variable)란 다양한 자료형의 값을 저장하는 공간. 변수 이름 = 변수에 저장할 값. 반드시 문자..
