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TIL_10W5D_Tableau 개인과제(3) 개인과제 디벨롭 with 유택님 대영님 과제를 이렇게 열심히 하게 될 줄 생각도 못했는데....두분 덕분에 과제를 재밌게 할 수 있었습니다 최고👍👍1. 페이지 컨트롤을 이용하여 선그래프 애니메이션화 : 날짜에 따라 점점 그래프가 그려지도록 애니메이션을 넣고자 함 0단계: 아래 상태에서 시작! 1단계: 페이지에 측정일 옮기기/ 측정값에 해당하는 마크를 자동이 아닌 원으로 바꿔주기 3단계: 아래에서 실행버튼을 눌러서 애니메이션 실행/ 한칸 두칸 세칸 표시 되어있는 것은 애니메이션 속도 조절 완성: 아래처럼 처음에 날짜에서 시작하다가 점점 그래프가 그려지는 걸 확인할 수 있음 2. 날짜 지정할 때 누적 값 나오도록 하는 방법: 매개변수 만들기를 이용하여 날짜에 대한 매개변수를 따로 생성해줌(이름을 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 21.
TIL_10W4D_Tableau 개인과제(2) ✨대시보드 추가 디자인 수정 진행 ✨변경 사항전체 글씨체 변경/ 전체적인 색 주황색으로 변경토마토 이미지 추가각 시트 제목 서식 연한 주황색으로 변경일자별 생장현황에서 값이 큰 순서대로 진한 색을 띄도록 설정전체 에너지 사용량 대비 열매수에 대한 범례도 표시✨과제 파일 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 20.
TIL_10W3D~4D_ Tableau 개인과제 Tableau 개인과제 시작!🐣하루만에 과제 끝내기 성공~! 1. 열매수(개): 새로운 시트에서 열매수(개)에 대한 텍스트 생성필터는 온실이름이 들어가도록 지정 3. 전체 에너지사용량(L): 새로운 시트에서 전체 에너지 사용량(L)에 대한 텍스트 생성계산된 필드만들기를 이용하여 전체 에너지 사용량 값 생성필터는 온실이름이 들어가도록 지정 4. 상품 생산량(kg) / 불량품 생산량(kg): 각각 새로운 시트에서 상품 생산량과 불량품 생산량에 대한 텍스트 생성필터는 온실이름이 들어가도록 지정 대시보드에서 위 시트들을 옮기고 필터를 이용해서 전체 값들이 온실이름 필터에 의해서 값과 제목이 바뀌도록 설정하기5. 일자별 생장현황: 새로운 시트에서 일자별 생장현황만들기필터는 온실이름과 측정일(일)이 들어가도.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 2. 20.
TIL_10W2D_Tableau 4주차 완강!🐣 Tableau 4주차 완강!🐣4. 계산식 활용하기 1. 학습 목표Tableau의 작동 원리와 LOD 계산식을 학습합니다.실습 데이터 소개Superstore 데이터를 실습에 활용합니다.1-1. 기본 제공 데이터 연동SuperstoreTableau 예시 내장 데이터4개년 커머스 데이터(2020년-2023년)참고 자료 출처: Superstore 예시 대시보드컬럼 설명Order ID: 상품 주문 고유 아이디(PK)Order Date: 상품 주문 날짜Ship Date: 배송 날짜 (2020-2023)Ship Mode: 배송 유형 (First Class, Same Day, Second Class, Standard Class)Customer ID: 고객 아이디Category: 상위 카테고리SubCategory: 하.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 2. 18.
TIL_10W1D_Tableau 강의 정리(3주차)+아티클 스터디 Tabluea 3주차까지 강의 완료내일 완강해야지~!아직까지는,,,, 코드작성 안해도 돼서 너무 행복❤️😊 1. 학습 목표Tableau를 활용해서 다양한 그래프를 그려봅시다!이번 챕터부터 강의는 [이론]과 [실습]으로 구성됩니다.2. 데이터 시각화데이터 시각화(Data Visualization)란?데이터를 그래프 형식으로 나타내어 직관적으로 이해하기 쉽게 만듭니다.그래프를 활용하여 데이터의 추세, 분포, 상관 관계 등을 시각적으로 표현할 수 있습니다. 2-1. 데이터 사우루스2-2. 효과적인 차트를 고르는 법2-3. 태블로 차트 소개Tableau 오른쪽 화면의 표현 방식 기능은 데이터에 적합한 대표적으로 24개의 그래프를 활용할 수 있습니다.표현 방식의 종류텍스트 테이블히트맵맵 차트파이 차트막대 차트트.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 2. 17.
TIL_9W5D_Tableau 강의 정리(1,2주차) Tableau 구성 및 기능 소개1. Tableau 구성1.1 전체 탭 구성Tableau는 워크시트(Worksheet), 대시보드(Dashboard), 스토리(Story)로 구성됩니다.워크시트(Worksheet): 데이터 시각화를 위한 기본 작업 공간대시보드(Dashboard): 여러 워크시트를 통합하여 데이터 인사이트 제공스토리(Story): 워크시트와 대시보드를 조합하여 데이터 기반 스토리텔링 가능1.2 마크(Marks) 활용법마크 카드는 시각적 요소를 제어하여 데이터 이해도를 향상시킵니다.색상(Color): 데이터 카테고리를 색으로 구분크기(Size): 데이터의 상대적 크기 표현텍스트(Text): 시각화에 레이블 추가세부정보(Detail): 데이터의 세부 항목 표시도구 설명(Tooltip): 마우스.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 14.
TIL_9W4D_머신러닝 심화 정리(1~4주차) 머신러닝 심화 밀린 강의 정리도 달려볼까 ~ 🚗🚗[목차]1. 데이터 분석 프로세스2. 회귀, 분류 모델링 심화3. 비지도학습4. 딥러닝https://teamsparta.notion.site/1-8048e291815143c3bfc90b5848e8dff0 1. 데이터분석 프로세스 | Notion1. 학습목표teamsparta.notion.site https://teamsparta.notion.site/2-38aef83bf3d74328b1b17581c7623cfe 2. 회귀, 분류 모델링 심화 | Notion1. 학습목표teamsparta.notion.site https://teamsparta.notion.site/3-96aa27e3c2d747ae9af86dd6137ffcae 3. 비지도학습 | Notio.. 공감수 4 댓글수 0 2025. 2. 13.
TIL_8W~9W_프로젝트 정리 프로젝트 하느라 TIL 작성을 까먹어버렸다.업보 청산하러 가볼까~! 부앙부앙🚗프로젝트 주제: [모빌리티] 엔진 센서 데이터 기반 결함 예측 및 품질관리 분석코드 정리본: https://colab.research.google.com/drive/1KgOp7qHC9Op_DsDPNgORlqnO01aXTkBx?usp=sharing 1조 - 심화.ipynbColab notebookcolab.research.google.comPPT: 진행하면서 힘들었던점: 데이터 분석이나 흐름에 대해 어려움을 겪었지만, 팀원들과의 원활한 소통과 튜터님들에게 질의를 하면서 해결해나갈 수 있었다.만족스러운점: 내배캠을 통해서 처음으로 통계분석이나 모델링을 배워서, 응용을 하는 부분에 있어서 어려움을 겪었지만 시간 내에 !정확성이 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 12.
TIL_8W1D_베이직 세션 3회차 정리 + 아티클 스터디 베이직 세션 3회차https://teamsparta.notion.site/1822dc3ef51480509347e91d074edf38 [베이직] 파이썬 핵심 쏙쏙 - 손보미 튜터 | Notion모든 토글을 열고 닫는 단축키 Windows : Ctrl + alt + t Mac : ⌘ + ⌥ + tteamsparta.notion.site [베이직 세션 3회차 실시간 필기 정리]-02/03 [아티클 스터디]-02/03주제: 데이터 분석가가 되어보니 중요한 것https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1863/ 데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들 | 요즘IT개발자, 디자이너, 기획자, HR, 오퍼레이션 등 대부분의 직무에서 우리가 일하기 전 예상했던 업무와 실제 업무에는 차이점이.. 공감수 3 댓글수 0 2025. 2. 3.
TIL_7W5D_통계&머신러닝 개인과제_필수문제 🔥 필수 1. 기초 통계Breast Cancer 데이터셋의 종양 특성들을 카테고리별로 진단 결과(diagnosis)에 따라 분석해보세요.크기/형태 관련 특성의 기초통계radius_mean, perimeter_mean, area_mean에 대한 진단별 평균과 중앙값을 구하세요.표면 특성의 기초통계texture_mean, smoothness_mean에 대한 진단별 평균과 중앙값을 구하세요.형태 복잡도 특성의 기초통계compactness_mean, concavity_mean, concave points_mean에 대한 진단별 평균과 중앙값을 구하세요.구조적 특성의 기초통계symmetry_mean, fractal_dimension_mean에 대한 진단별 평균과 중앙값을 구하세요.각 카테고리에 속한 특성들의 평.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 31.
TIL_6W2D_머신러닝 기초(2) 머신러닝의 이해와 라이브러리 활용 기초(2)강의 내용 실습 선형회귀 (Tip 실습)단순회귀 VS. 다중회귀 단순선형회귀다중선형회귀(범주형 데이터 사용)------------------------------------------범주형 데이터 처리(Sex_en 컬럼 생성)#범주형 데이터 바꾸기def get_sex(x): if x == 'Female': return 0 else: return 1 #값을 컬럼에 넣어주기 위해서tips_df['sex_en'] = tips_df['sex'].apply(get_sex)MSE,r2_score 계산 (단순선형회귀): x변수(total_bill) 1개, y변수(tip)#학습x = tips_df[['total_bill']]y = ti.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 21.
TIL_6W1D_머신러닝 기초(1) 머신러닝의 이해와 라이브러리 활용 기초(1)강의 내용 실습 # !pip install scikit-learn# !pip install numpy# !pip install pandas# !pip install matplotlib# !pip install seabornimport sklearnimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns 1. Weight VS. Height: 몸무게와 키의 상관관계 weights = [87,81,82,92,90,61,86,66,69,69]heights = [187,174,179,192,188,160,179,168,168,174]print(len(weig.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 20.
TIL_5W5D_통계학 기초 정리(3-6주차) 통계학 기초 정리 이어서,,,3주차 유의성 검정[수업목표]각각의 유의성 검정 방법들을 이해하고 특징을 파악신뢰구간과 가설검정의 관계제 1종 오류와 2종 오류[목차]A/B 검정가설검정t검정다중검정카이제곱검정제 1종 오류와 제 2종 오류1. A/B 검정A/B 검정은 두 버전 중 어느 것이 더 효과적인지 평가하기 위해 사용되는 검정 방법사용자들을 두 그룹으로 나누고, 각 그룹에 다른 버전을 제공한 후, 반응을 비교목적: 두 그룹 간의 변화가 우연이 아니라 통계적으로 유의미한지를 확인import numpy as np import scipy.stats as stats# 가정된 전환율 데이터 group_a = np.random.binomial(1, 0.30, 100) # 30% 전환율 group_b = np.ra.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 1. 20.
TIL_5W3D~4D_통계학 기초 정리(1-2주차) 통계학 기초 완강이다-! (배속으로 들었지만...ㅎ) 1주차 데이터 분석과 통계[수업목표]데이터 분석에 있어서 통계가 중요한 이유기술통계와 추론통계에 대한 개념과 차이점통계분석 방범의 다양한 종류[목차]데이터 분석에 있어서 통계가 중요한 이유기술통계와 추론통계다양한 분석 방법1. 데이터 분석에 있어서 통계가 중요한 이유데이터를 이해하고 해석하는 데 중요한 역할을 함데이터를 요약하고 패턴을 발견할 수 있음추론을 통해 결론을 도출하는 과정을 도움데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있음2. 기술 통계와 추론 통계 [기술통계]데이터를 요약하고 설명하는 통계 방법주로 평균, 중앙값, 분산, 표준편차 등을 사용데이터를 특정 대표값으로 요약평균(Mean): 평균은 모든 데이터를 더한 후, 데이터의 개수로 나누어 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 17.
TIL_5W2D_첫번째 프로젝트 시작과 끝 첫 프로젝트 끝 [튜터님 피드백]세계지도 시각화 너무 좋았고 특히 애니메이션을 넣어서 연도별 시각화 너무 좋았다.결론이 너무 범위가 커서 분석을 더 디테일하게 했다면 좋았을 것 같다. 그래도 엄청 잘했다! -> 다음에 프로젝트를 한다면, 데이터를 객관적으로 분석하고 너무 넓은 범위의 결론을 내는 것보다는 확실한 깊이있는 결론을 내야겠다. [다른 조 리뷰]4조: 필요한 데이터에 대한 정보의 의미를 잘 전달해주고, 어떤 데이터인지 조 내에서 예상을 하고 예상도를 첨부한 것이 인상적이었다.3조: 먼저 가설을 설정하고 데이터를 분석하는 흐름도 좋았고, 남들이 생각해보지 않은 시각(요일별 분석)에서 편견없는 가설을 설정한 것이 좋았다.5조: 한 부분에 대해서 데이터를 깊이 있게 분석을 했고, 분석에서 나.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 15.
TIL_4W4D~4W5D_프로젝트, 아티클 스터디 이틀동안은 프로젝트 데이터 분석하느라 거의 아무것도 못했다.엑셀 파일 하나에 데이터 분석할 게 이렇게 많다는 사실에 놀라고,데이터가 이렇게 더러울 수도 있다는 거에 다시 새삼 놀랐다.실전 연습인 것 같아서 더 열심히 하게 되는 것 같다.우리 조원들도 다들 열심히하셔서 같이 힘을 내서 하게 된다.어제는 세계지도 노가다하느라 다같이 10시넘도록 나머지 공부도 했다.1조 한끼줍쇼 프로젝트 파이팅!!https://colab.research.google.com/drive/1j2KkygKzT0DjcHYdbgjj7p6teNeBHvXC#scrollTo=3owEAVvJymA5 한끼줍쇼Colab notebookcolab.research.google.com [아티클 스터디]-01/10주제: 데이터 속 거짓말 발견하기htt.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 10.
TIL_4W3D_새로운 주차 시작/ 엑셀보다 쉽고 빠른 SQL 1주차 아래 5가지 주제 중에서 "[생산] 세계 식량 생산 데이터 탐색" 을 고름. 프로젝트 명: FOOD&FEED프로젝트 목표:주요 변수를 기반으로 생산량을 예측하여 지속 가능한 농업과 식량 공급의 효율화를 실현할 수 있다.프로젝트 핵심 내용:- EDA(탐색적 데이터 분석) 인간 소비용 식량과 가축 사료 생산 데이터를 분석.국가별 식량 생산량 분포와 주요 변수 탐색.이상치 및 데이터 불균형 문제 확인.- 시각화 및 비교 분석 인간 식량과 가축 사료 간의 생산 비율 비교.국가별 및 연도별 식량 생산량 트렌드 분석.- 결론 도출 식량 생산 패턴의 통찰력 제공 및 정책적 제언. https://colab.research.google.com/drive/1j2KkygKzT0DjcHYdbgjj7p6teNeBHvXC?.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 1. 8.
TIL_4W2D_파이썬을 이용한 시각화 특강 복습&아티클 스터디 TMI우리조에는 커피 요정이 있다!!!!! 파이썬을 이용한 시각화 특강(김준성 튜터님)https://teamsparta.notion.site/Python-4d564d934bb04fce874d36b09048ce9a [Python]파이썬을 활용한 시각화 | Notion[수업 목표]teamsparta.notion.site [쥬피터 노트북 단축키] - 이정도는 알아두기!! A: 현재 셀 위에 새로운 셀 추가B: 현재 셀 아래에 새로운 셀 추가D, D (D 두 번): 현재 셀 삭제Z: 마지막 셀 삭제 취소Y: 셀을 코드 셀로 변경M: 셀을 마크다운 셀로 변경Ctrl + Enter: 셀 실행 (편집 모드에서)Shift + Enter: 셀 실행 후 다음 셀로 이동 (편집 모드에서) [matplotlib 사용 문법].. 공감수 4 댓글수 0 2025. 1. 7.
TIL_4W1D_데이터 전처리&시각화 개인과제 Level 1,2:Level 3: 작성 코드: 아래 코드들은 개인과제 제출용으로 오류가 많을 수 있음! (참고하실 때 주의) LEVEL1🔩 Level. 1 : 데이터 전처리공장 데이터('Defects', 'Temperature' 등)를 포함한 CSV 파일을 읽어와, 품질 분석에 앞서 필수적으로 수행해야 하는 전처리 작업을 진행합니다. - CSV 파일 읽기 및 데이터 기본 확인1. CSV 파일을 읽어 'DataFrame(df)' 을 생성합니다.2. 데이터셋 미리보기 : 'df'의 상위 5개 행을 출력하세요.3. 데이터 정보 : 컬럼명, 데이터 타입, 결측치 등 기본 정보를 출력하세요.4. 기술 통계 : 평균, 표준편차, 최소/최대값 등 기술 통계를 출력하세요.5. 결측값 개수 : 각 열별로 결측값이 몇.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 6.
TIL_3W4D_라이브 세션 & 아티클 스터디 [라이브 세션]-01/03주제: 데이터 전처리&시각화https://colab.research.google.com/drive/1x-q_x_71mR6W5YPguX74zPEJXKwIw5SV?usp=sharing wine data.ipynbColab notebookcolab.research.google.com배운내용 정리:결측치 제거중복값 제거이상치 제거최신화 (행추가, 컬럼 추가 - 조인(1.컬럼 정리(중복된 컬럼) 2.행 정리(기준, 벤다이어그램)데이터가 최신화 되지 않았다면? : 행 추가새로운 공정이 추가되었다면?: 컬럼 추가선그래프막대그래프:퀼리티 5,6이 대다수이고, 약 70% 차지한다산점도: 수치형 데이터를 대상/가로축,세로축으로 받은 데이터의 상관관계를 파악, 경향성 파악가능히트맵: 품질에 영향을 .. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 3.
TIL_3W3D_데이터 전처리 & 시각화 (+데일리 루틴) [데이터 시각화] - 목적패턴 발견 및 이해의사 결정 지원효과적인 커뮤니케이션[Maplotlib]: 파이썬에서 시각화를 위한 라이브러리 중 하나로, 다양한 종류의 그래프를 생성하기 위한 도구를 제공import matplotlib.pyplot as plt [데이터 셋 불러오기] 강의에서는 Seaborn이라는 라이브러리에서 불러올 수 있는 내장 데이터 셋을 가지고 실습을 진행iris 데이터셋: 붓꽃의 꽃잎과 꽃받침의 길이와 너비를 포함한 데이터셋tips 데이터셋: 음식점에서의 팁과 관련된 정보를 담고 있는 데이터셋titanic 데이터셋: 타이타닉 호 승객들의 정보를 포함한 데이터셋flights 데이터셋: 연도별 항공편 정보를 담고 있는 데이터셋planets 데이터셋: 외계 행성 발견에 대한 정보를 담고 있는.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 1. 2.
TIL_3W2D_데이터 전처리 & 시각화 (+세션) [실습 환경 세팅]Visual studio codeJupyterPythonTMI원래 다운받아져있던 파이썬과 새로 다운받은 버전의 파이썬의 충돌 -> 기존 파이썬 제거 후 다시 코드 실행 -> 잘됨 [데이터 전처리&시각화 연습 파일]코드를 작성하기 전에 미리 적어주어야함 왼쪽 코드를 실행하면 오른쪽 사진과 같이 temp라는 폴더에 csv파일과 xlsx파일로 저장이 됨이때 그냥 위 코드를 실행하면 error가 나는데 Ctrl+shift+~ 누르고 terminal에 pip install openpyxl을 작성 후 실행하면, 다시 사진의 왼쪽 코드를 실행하면 error 없이 진행됨 columns: 데이터프레임의 열(컬럼) 이름을 반환head(): 데이터프레임의 처음 5개 행을 반환/ 기본값은 5행이며, 원.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 31.
TIL_3W1D_데이터 리터러시 [데이터 리터러시] 1) 데이터 리터러시의 정의데이터를 읽는 능력데이터를 이해하는 능력데이터를 비판적으로 분석하는 능력결과를 의사소통에 활용할 수 있는 능력데이터 수집과 데이터 원천을 이해하고 주어진 데이터에 대한 다양한 활용법을 이해하고 데이터를 통해 핵심지표를 이해하는 것2) 데이터 분석에 대한 접근법 (크게 3단계로 분류)문제 및 가설정의 (생각)데이터 분석 (작업)결과 해석 및 액션 도출 (생각)[문제정의]데이터 분석 프로젝트의 성공을 위한 초석분석하려는 특정 상황이나 현상에 대한 명확하고 구체적인 진술프로젝트의 목표를 설정하고 분석 방향을 설정🧐 상황: 3개월 전부터 자사 제품의 사용자 수가 감소하고 있다.사용자 수를 늘리기 위한 포인트 이벤트를 하고 있지만,효과가 없어 보인다. 또한 자사 .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 12. 30.
TIL_2W4D_데이터 분석 파이썬 종합반 5주차(알면 유용한 파이썬 문법들!) [드라이브 마운트]:컴퓨터에서 외부 저장 장치를 시스템에 연결하여 접근할 수 있도록 설정하는 과정from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')*위 코드를 이용하여 원하는 데이터 파일을 구글 드라이브 중 원하는 폴더(contet)에 넣을 수 있다! [파일 확장자] - CSV/Excel/JSON/Text 파일CSV 파일(.csv) : 쉼표 (,) 형태로 구분하여 데이터를 저장Excel 파일(.xls, .xlsx): 표 형태로 데이터를 저장JSON 파일 (.json): 데이터를 간단하게 저장텍스트 파일(.txt,.dat): 일반 텍스트로 된 데이터를 저장 [확장자에 따른 파일 불러오는 함수]import pandas as pdCSV 파일(.csv) :.. 공감수 6 댓글수 0 2024. 12. 27.
TIL_Python 개인과제 (Level 1,2,3) [문제 1-1]: 변수와 자료형 [문제 1-2] : 리스트 [문제 1-3]: 딕셔너리 [문제 1-4]: 조건문 [문제 1-5]: 반복문 [문제 1-6]: 함수 [문제 1-7]: 혼합문제 [문제 2-1]: 숫자 리스트의 평균을 계산하는 방법 [문제 2-2]: 최고 온도와 최저 온도 간 온도차를 구하는 함수 작성 [문제 2-3]: 특정 개수 이상의 데이터의 합 구하기 [문제 2-4]: 가장 많이 판매된 제품의 이름과 수량을 반환하는 함수 작성 [문제 3-1]: 이메일 주소가 올바른 형식을 갖추고 있는지 판단하는 코드 작성 [문제 3-2]: 공장 환경에서 이동 데이터를 활용해 장비의 효율성 평가 [문제 3-3]: 혼합된 설비 코드를 전처리하는 프로그램 구현(아라비아 숫자로 변환) 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 26.
TIL_2W3D_데이터 분석 파이썬 종합반 4주차(함수) [함수]: 함수는 입력을 받아 원하는 처리를 한 후 출력을 내보내는 일련의 작업을 수행하는 코드 블록/ 프로그램 내에서 특정한 기능을 수행하기 위해 코드를 논리적으로 그룹화하여 재사용 가능한 형태로 정의 def 함수이름(매개변수1, 매개변수2, ...): # 함수 내부에서 수행할 작업 return 결과값 # (선택적) 함수의 결과를 반환 def 를 이용하여 함수를 정의함수 이름 뒤 소괄호 안에 매개변수(입력 값)를 정의함수 내부에서 필요한 작업을 수행한 후, return을 사용하여 결과값을 반환함수를 호출할 때는 함수 이름을 적고, 소괄호 안에 인수(함수에 전달할 값)을 넣어 호출예시)# 함수 정의 def greet(name): message = "Hello, " + name + .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 26.
TIL_2W3D_데이터 분석 파이썬 종합반 3주차(조건문,반복문) [조건문] - if/elif/else: 파이썬의 조건문은 프로그램의 흐름을 제어하는 중요한 요소 중 하나특정 조건이 참(True)인 경우에만 특정 코드 블록을 실행하도록 함파이썬에서 조건문은 if, elif(else if), else 키워드를 사용하여 구성조건문은 들여쓰기와 띄어쓰기가 중요!조건문은 중첩하여 사용 가능 (첨부 사진 참고)조건문을 한 줄로도 표현 가능 (첨부 사진 참고)if 조건: # 조건이 참일 때 실행될 코드 elif 다른조건: # 다른 조건이 참일 때 실행될 코드 else: # 위의 조건이 모두 거짓일 때 실행될 코드 x = 10 if x > 0: print("양수입니다.") elif x print("음수입니다.") else: print("0입니.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 26.
TIL_2W2D_데이터 분석 파이썬 종합반 2주차(튜플,딕셔너리) 리스트와 튜플의 차이를 이해하는 것이 중요! [튜플]: 파이썬 튜플은 변경할 수 없는 시퀀스 자료형으로, 여러 개의 요소를 저장하는 컨테이너리스트와 유사하지만, 한 번 생성된 이후에는 요소를 추가,삭제,수정할 수 없음파이썬에서 데이터를 보호하고 싶을 때 주로 사용() 소괄호를 사용하여 생성 (괄호가 없어도 생성 가능), 각 요소는 , 쉼표로 구분튜플의 인덱싱도 리스트와 동일하게 제일 왼쪽에 있는 요소부터 0,1,2,3..... [튜플] - 메서드count(): 지정된 요소의 개수를 반환index(): 지정된 요소의 인덱스를 반환list(): 튜플을 리스트로 변경하는 함수 tuple(): 리스트를 튜플로 변경하는 함수# 튜플 생성 my_tuple = (1, 2, 3, 4, 1, 2, 3) # count().. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 24.
TIL_2W1D_데이터 분석 파이썬 종합 2주차 (리스트) 1주차에서는 변수와 변수 중에서도 문자열과 숫자열에 대해서 배움!2주차에서는 리스트, 튜플, 딕셔너리를 배울 예정! [리스트]: 리스트는 파이썬에서 가장 자주 사용되는 데이터 구조 중 하나로, 여러 항목들을 담을 수 있는 가변한 시퀀스대괄호[ ]를 이용하여 리스트를 만들 수 있음리스트의 인덱싱: 리스트에서 특정 값에 접근하거나 일부분을 추출하는 방법앞에서 순서를 정할 때는 0,1,2,..... (왼쪽에서 오른쪽으로)/ 뒤에서 순서를 정할 때는 -1,-2......(오른쪽에서 왼쪽으로)중첩된 리스트에서도 인덱싱이 가능# 리스트 생성 numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 첫 번째 요소에 접근하기 first_number = numbers[0] print("First number:", first_.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 23.
TIL_2W1D_데이터 분석 파이썬 종합반 1주차 [Colab 주요 단축키]코드 실행: 코드 셀을 실행하려면 Shift + Enter 새 코드 셀 추가: 코드 셀을 추가하려면 코드 셀 위에서 Ctrl + M A 코드 셀 삭제 : 코드 셀을 삭제하려면 코드 셀 위에서 Ctrl + M D 코드 셀 분할: 코드 셀을 분할하려면 코드 셀 위에서 Ctrl + M - 셀 유형 변경: 코드 셀을 마크다운 셀로 변경하려면 코드 셀 위에서 Ctrl + M M(*마크다운)실행 취소(뒤로 되돌리기): 실행을 취소하려면 Ctrl +M Z [출력문]: 코드상의 어떤 결과물들을 출력시켜 그 결과물을 볼 수 있도록 해주는 문법/ 코드 작성 시 수시로 확인하기 위해, 에러를 수정하기 위해서, 점검하기 위해, 데이터 시각화를 위해 등등 다양한 경우에서 사용되기 때문에 가장 많이 쓰는.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 23.

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