메타코드의 "파이썬 입문 데이터분석 프로젝트 만들기" 강의를 수강하면서 공부한 내용을 정리한 글입니다. https://mcode.co.kr/video/list2?viewMode=view&idx=80 메타코드M 빅데이터 , AI 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼ㅣ메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다. mcode.co.kr 1. Groupby 데이터를 특정 기준에 따라 그룹화하고 이를 바탕으로 집계하는 과정으로 그룹화를 위한 기준과 집계에 사용될 특정 연산이나 계산의 기준을 설정하는 것이 필요하다. 절차 : 분할(splitting) / 적용(applying) / 결합(combining) df.groupby(by = "col_group")["col_agg"].agg_func().reset_index..
메타코드의 "파이썬 입문 데이터분석 프로젝트 만들기" 강의를 수강하면서 공부한 내용을 정리한 글입니다. 1. 구글 드라이브 코랩에 연결하는 법 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 코드를 실행하면 구글 드라이브에 연동이 된다. 아래의 블로그를 참고하면 좋을듯하다. https://jimmy-ai.tistory.com/14 2. Pandas로 csv 데이터 불러오기 import pandas as pd df = pd.read_csv("path/file.csv") type(df) #위와같이 입력하면 pandas.core.frame.DataFrame 으로 출력 위와 같이 입력하면 path 경로의 file.csv 파일이 불러와진다. 3. Tab..
메타코드의 "파이썬 입문 데이터분석 프로젝트 만들기" 강의를 수강하면서 공부한 내용을 정리한 글입니다. 1. Colaboratory를 사용하는 이유? Colab의 장점 : Jupyter Notebook과 같은 데이터 분석에 특화된 셀 기반 인터페이스 클라우드 기반으로 URL을 통해서 공유 및 실시간 협업 가능 데이터 분석을 위한 다양한 라이브러리 제공 및 별도의 설치와 환경 설정 불필요 Colab 주요 단축키 : Shift + Enter : 현재 셀 실행 후, 다음 셀로 이동 Ctrl / Cmd + Enter : 현재 셀 실행 후, 현재 셀에 위치 Ctrl / Cmd + M D : 현재 셀 삭제 Ctrl / Cmd + M B : 현재 셀 아래에 새로운 셀을 추가 Ctrl / Cmd + M A : 현재 셀..
OT에 이어 바로 3과목을 수강하게 되었는데 첫 번째 주제는 분석모형 설계였다. 강의를 통해서 위의 기계학습 중에서 지도학습과 비지도학습이 제일 중요하다는 것을 배울 수 있었다. 지도 학습과 비지도 학습은 Y값(종속변수)의 유무에 따라 분류되고 지도학습은 회귀와 분류 2가지로 나눠지고 비지도학습은 군집화, 차원축소, 연관규칙, 자기조직화지도로 나눠지는 것을 알 수 있었다. * 시험팁 : 지도 학습 시험 문제에서는 회귀와 분류에 해당하는 것을 고르는 문제가 나오는데 의사결정나무, 랜덤포레스트, K-NN, SVM, 인공신경망, 앙상블처럼 회귀와 분류가 다 가능한 애들은 빼고 보면 된다고 하셨다! 말로만 배우고 넘어가면 나중에 기억이 안 나기 때문에 바로 문제도 같이 봐주셨다. 그다음 강의에서는 데이터분할에 ..
