인공지능

데이터 공부 정리

[데이터분석 공부] 파이썬 입문 데이터분석 프로젝트 만들기 - 2. 데이터 전처리 1 (with 메타코드M)

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..

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[데이터분석 공부] 파이썬 입문 데이터분석 프로젝트 만들기 - 1. 파이썬 기본 문법 (with 메타코드M)

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..

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[빅데이터분석기사 필기] 메타코드M 빅데이터분석기사 필기 공부 3과목 -분석모형 설계 & 데이터분할

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 ..

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[빅데이터분석기사 필기] 메타코드M 빅데이터분석기사 필기 공부(Orientation)

작년에 정말 "자격증만 따자"라는 마인드로 일주일 동안 기출만 반복해서 풀고 5점 차이로 아깝게 떨어졌었는데 뭔가 이렇게 하면 자격증을 따더라도 뭔가 남는 게 없을 것 같아서 올해 시험은 인강도 보고 열심히 공부해서 따보려고 결심했다!! 먼저 올해의 시험일정을 공유하자면 이렇게 구성되어 있고 필기 실기 각각 2번씩 응시가 가능하다! 어떤 강의가 좋을까 하면서 찾아보던 중 데이터 사이언스 관련 전문 사이트인 메타코드를 찾게 되었고 https://mcode.co.kr/video/list2?viewMode=view&idx=66 메타코드M 빅데이터 , AI 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼ㅣ메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다. mcode.co.kr 그 안에서 "빅분기 "이라는 강의를 수강하게 되었는..

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