본문 바로가기

전체 글

 (25)
[방송통신대] 통계데이터과학과 25년 1학기 과목 후기 바로 어제, 6/15 기말 시험을 마치고 어느덧 두번째 학기가 끝났다! 나는 2학년 2학기 편입이라순서상 이번 학기는 3학년 1학기가 맞다.하지만, 빠른 졸업이 목표가 아니라서학기당 4과목씩 천천히 들을 예정이므로제목은 '25년 1학기 과목 후기'가 되었다. 이번 학기엔 전공 3과목 + 타과(일반) 1과목을 들었다.과목별 후기 과목별 후기는 기말 시험을 치룬 순서대로 작성했다.(1주차 - 재무회계원리, 통계학개론2주차 - 엑셀데이터분석, 확률의 개념과 응용) 성적 발표는 아직이지만,채점 결과 조회가 가능하여 예상성적을 함께 적었다. 1. 재무회계원리 (A0) 우선, 출석수업과제가 정말 쉽다.수업 후 당일에 바로 끝낼 수 있는 분량이고, 그마저도 수업 중 대부분을 풀어주신다. 출석수업 자체도 전 범위 앞 ..
[방송대] 통계데이터과학과 24년 2학기 후기 방송대 2학년 2학기로 편입하면서 3n살에 다시 대학생이 되었다! 편입을 고민할 때, 블로그 후기로 도움을 많이 받았기 때문에나도 첫학기를 마치며 후기를 정리해보려고 한다. 우선 목표는 매학기 후기를 작성하는 것..과연 지킬 수 있을까? 방송대 편입하게 된 이유 데이터 분석을 공부해보고 싶어서 7년 정도 다니던 회사를 그만두고 국비과정을 수료하게 되었다.국비에서는 실습 위주로 파이썬을 배웠고, 과정 마무리에 개인 프로젝트도 하나 다뤄봤지만아무래도 더 공부를 하면서 개념적인 부분도 제대로 잡고 싶었다.그러던 중, 먼저 1학기를 들었던 지인의 추천으로 편입 등록을 하게 되었다. 과목 후기  첫학기는 신편입생 OT에서 추천해주는 과목 위주로 5과목을 등록했다.('원격대학 교육의 이해'는 방송대 길라잡이 같은 ..
[Project] 이미지 유사도 기반 추천 서비스(2) : 크롤링 0. 지난 포스팅에서는.. 더보기 데이터 분석 교육과정을 수료하며, 마지막 한 달은 개인 프로젝트를 진행하게 되었고 '내가 간 맛집과 비슷한 장소를 추천해 주는 서비스'를 기획해 보게 되었습니다. 더 자세히 보고 싶다면? 여기로 > 1. 어떤 사진을, 어디서 수집할까? 제 프로젝트의 첫 단계이자, 가장 중요한 부분이기도 한 데이터 수집 단계! 제가 모아야 할 데이터는 맛집의 내부 사진이었는데요. 그렇다면 어떤 지역의 맛집 사진들을 수집할 것이냐? 우선.. 학원은 금천구에 있었지만 일단 맛집이 정말 정말 없었고.. 😑 기왕 데이터를 수집할 거면 더 많은 사람들이 선호하는 '핫플'들이 모여있는 지역으로 하고 싶었습니다. (금천 탈락!😏) 그래야 추천 서비스에 더 많은 사람들이 관심을 가져줄 테니까요~ 일단 ..
[Project] 이미지 유사도 기반 추천 서비스(1) : 주제선정 0. 시작하기 전에 기존에는 블로그를 거의 메모장처럼 사용했었는데, 이번에 진행한 한 달짜리 프로젝트를 회고하기로 결심하면서 이 시리즈는 보시는 분들이 편하게 읽으실 수 있도록 써보려고 합니다. 1. 프로젝트 준비 배경 기존에 다니던 회사를 퇴사하고, 데이터 분석을 공부하기로 결심하면서 서울시에서 진행하는 새싹 교육과정을 신청했습니다. (서울시민이라면 내배카 없이 무료 수강! 관심있으시다면 여기->) 4개월 정도의 수강기간이 끝나가면서 수료 과제로 개인 프로젝트를 준비하게 되었습니다. 2. 지인 인터뷰로 아이디어 줍줍하기 데이터 분석 프로젝트는 처음이라 주제 선정부터 참 막막했습니다.. 구글링으로 다른 분들의 프로젝트를 참고해 보려고 해도 스케일이 엄청 크거나, 어려운 주제들이어서 겁만 더 생기더라구요...
ADsP 자격증 - 2과목 1. 분석의 4가지 유형 -분석 대상과 방법에 따라 4가지로 분류 -대상 알면 os, 모르면 id 최적화(o) : 대상과 방법 모두 앎 솔루션(s) : 대상은 알지만 방법은 모름 통찰(i) : 대상은 모르지만 방법은 앎 발견(d) : 대상과 방법 모두 모름 2. 분석기획 방안 -단기(과제중심적) : Speed & test, Quick - win, Problem Solving -중단기(마스터 플랜) : Accuracy & Deploy, Long term view, Problem definition 3. 분석기획 시 고려사항 -가용한 데이터 : 유형 분석 -적절한 유스케이스 : 기존 케이스 활용 -장애요소에 대한 사전계획 수립 4. 데이터 유형 -정형 : ERP, CRM, Demand Forecast -반정..
ADsP 자격증 - 1과목 데이터의 정의 -특성 : 객관적 사실(팩트) -여러개가 모여 추론, 예측 등을 위한 근거가 됨 1. 정량/정성적 데이터 -정성적 : 언어, 문자 (예시: 기상특보 등의 서술식 글) 양이 증가하면 많은 비용이 든다. -정량적 : 도형, 수치, 기호 (예시: 온도, 강수량, 풍속) 양이 증가해도 관리가 용이하다. 2. 지식경영 데이터 polanyi에 의해 널리 알려진 지식의 두가지 차원 지식경영(지식의 발전을 기반으로 한 경영)의 핵심이슈이며, 상호작용한다. -암묵지 : 경험을 통해 개인이 습득한 무형 지식, 공유가 어려움 -형식지 : 매뉴얼, 교과서, 비디오, DB 등으로 형상화된 지식, 공유에 용이 3. 암묵지, 형식지의 4단계 지식전환 모드 공통화 : 개인이 개인에게 지식을 공유 (암>암) 표출화 : ..
[파이썬 벼락치기] 함수 | 내장 모듈 활용 | 합/곱 구하기 | 약수와 배수 | 체크하기 1. 함수 함수란 - 프로그래밍 효율을 높이기 위한 일종의 단축키와 같은 역할 함수 정의하기 - 내장함수 외에도, 직접 정의해서 쓸 수도 있음 - 인자값, 리턴값의 유무에 따라 크게 4가지로 분류 가능 # 1 인자값 x, 리턴값 x def aa() : print('안녕') # 2 인자값 o, 리턴값 x def bb(n) : for i in range(n) : print('안녕') # 3 인자값 x, 리턴값 o def cc() : n = int(input('n: ')) return n*2 # 리턴값이 있으면 변수에서도 사용 가능 # 4 인자값 o, 리턴값 o def dd(x,y) : return x*y 함수 호출하기 a = aa() b = bb(3) c = cc() # c 사용 시 리턴값 사용가능 d = ..
초보자를 위한 파이썬 300제 오답노트 | 분기문 | 반복문 1. 사용자로부터 입력 받은 시간이 정각인지 판별하라. time = input('현재시간: ') if time[-2:] == '00' : print('정각') else : print('정각이 아닙니다.') 2. 아래와 같이 리스트의 데이터를 출력하라. 단, for문과 range문을 사용하라. price_list = [32100, 32150, 32000, 32500] 32100 32150 32000 32500 for i in range(4) : print(price_list[i]) 3. 아래와 같이 리스트의 데이터를 출력하라. 단, for문과 range문을 사용하라. price_list = [32100, 32150, 32000, 32500] 0 32100 1 32150 2 32000 3 32500 for ..

티스토리툴바