패스트캠퍼스 12

[패스트 캠퍼스 부트캠프] 15주차

이번 주 수업 내용은 "AI의 사용"이다.많은 종류의 AI가 등장헀고, 물론 나 또한 간단한 질의 응답이나, 코드 작성 및 리뷰, 오류 검정 등에 자주 사용하긴 한다.   하지만 좀 더 강력하게, 좀 더 유용하게, 다양한 방법으로 사용하는 방법, 그리고 좀 더 정확하게, 좀 더 명확하게, 좀 더 원하는 결과물에 가깝게 AI를 잘 쓰는 법,  이것이 이번 주 수업의 주제였다.     지금까지 했던 분석 과정, 그러니까 웹에서 정보를 수집해 그걸로 분석 후 시각화하는 과정들을 전부 AI로 할 수 있다면? 그렇다면 AI로 어떻게 할 수 있는데?  이 부분에 관한 포스팅이 바로 아래의 내용이다.    AI를 사용한 데이터 수집, 분석, 시각화chatGPT, perplexity, Claude 등 다양한 AI 서비..

패스트캠퍼스 2024.09.26

[패스트 캠퍼스 부트캠프] 12주차

이번주는 계속 태블루의 활용법에 대해서 배웠다. 다양한 차트를 그리는 방법 뿐 아니라, 원하는 데이터만 골라서 보기 위한 다양한 기능들에 대해서 말이다. 아래는 배운 내용들을 복습하며 정리해둔 것이다.    태블루 기초 개념1. 차원, 측정값- 측정값(measure) : 데이터 집합에서 범주형 데이터. 분석하고자 하는 데이터를 그룹화하거나 분류하는 기준이 된다. 다시 말해, 관심을 가지는 대상- 차원(dimension) : 데이터 집합에retill28.tistory.com  3. 그 외 chart1. 파이 차트 만들기 - 왼쪽 배너 중 차원, 측정값 선택 - 오른쪽 표현방식에서 파이차트 선택 - 레이블 추가 및 서식 지정      2. 트리맵 만들기 - 왼쪽 배너 중 차원, 측정값 선택 - 오른쪽reti..

패스트캠퍼스 2024.09.06

[패스트 캠퍼스 부트캠프] 11주차

이번주에 SQL 프로젝트가 끝이 났다.   프로젝트 조원분들이 전부 열심인 분들이라서 자연스럽게 나도 열심히 몰두하게 되었다. 정말로, 정말로 바빴고, 파도파도 계속, 더 할 수 있을 것 같은데를 알고 있기도 하고실제로도 그랬어서 정말 열심히 했었다.프로젝트 기간이 짧은 만큼, 결국 원하던 만큼 다 해내지는 못하고 어느 정도 선에서 마무리할 수 밖에 없었지만...  하지만 이때만큼 SQL과 파이썬, 엑셀 다 써보면서 이리 저리 의미있는 결과를 내보려고 애쓰고 지금까지 배웠던 것들을 다 활용해본적은 없는것 같다.   그리고 같은 조원 중에 나와 의견이 다른 분이 있어서, 매번 그분과 토의를 시작하면 한참 했었는데그걸 통해서 배우고 익힌것도 많았다. 저렇게도 생각할 수 있다, 이런 시점으로 볼 수도 있다 같..

패스트캠퍼스 2024.08.29

[패스트 캠퍼스 부트캠프] 9주차

지난주에 이어 이번주까지가 SQL 쿼리문 작성 주간이었다.    연습문제도 엄청 풀었는데, SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, LIMIT 를 활용하는것만 쓰다가이제는 다른 명령어들이 붙기 시작했다. 뷰라거나, WITH절이나 윈도우함수같은 긴 옵션이라거나...   지난주까지는 서브쿼리와 JOIN에 대한 것을 헛갈려서 열심히 공부했었는데, 이번주의 최대고비는 바로 어제 배운 윈도우 함수이다. 잊어버리기 전에 빠르게 메모하고 정리한 글을 아래에 첨부한다.   SQL 윈도우 함수윈도우 함수란? - SQL 쿼리 내에서 데이터 집합을 세분화하여 각 부분에 대한 계산을 수행하는 함수 - 특정 윈도우 (데이터 내의 부분 집합) 내에서 작동하며 각각의 행에 대해 결과를 반환한다.re..

패스트캠퍼스 2024.08.15

[패스트 캠퍼스 부트캠프] 8주차

지난주에 이어서 이번주의 수업 내용도 SQL이다. 지금까지는 기본적인 기초를 했었고, 이번주부터는 쿼리가 길어지면서 응용편으로 넘어갔다.   주 첫날에는 굉장히 헤메었었고 서브쿼리가 나오면서이걸 왜? 무슨 장점이 있어서? 사용용도나 목적이 특별한가? 등,수많은 질문들에 도돌이표를 찍고 있었다.   그래서 이번주는 수업중에도, 개인공부 시간에도 sql 에제들을 계속 풀고 있었다. 두자리수의 비슷한 유형들을 풀어갈 때쯤엔 적응을 완전히 해서 정답률이 점점 올라가고 있는걸 확인할 수 있었다.   아래는 이번주에 배운 내용들을 짧게 메모해둔 것들이다.      SQL 명령어 21. IF- 조건식에 따라 참인 경우 A, 거짓인 경우 B를 출력하는 명령어 . - 형식 : IF (조건식, 참일 때의 값, 거짓일 때 ..

패스트캠퍼스 2024.08.08

[패스트 캠퍼스 부트캠프] 7주차

약 2주가 조금 안되는 기간동안 파이썬 프로젝트를 하였고, 이번주부터는 다시 새로운 툴 교육기간이다. 이번에 배우는 것은 SQL로, 쿼리문들이다.  코딩언어와 사용하는 단어라던가, 함수명 같은것은 비슷한 부분이 많았는데 아직까지는 규칙이 간단하고 크게 어려운 것은 없는 기초 부분이 대부분이다.   나중을 위한 메모용으로 이번에도 간단히 정리해본다.  SQL BASIC1. RDBMS - 관계형 데이터 베이스 2차원 테이블 형식으로 데이터를 정의하고 설명하는 데이터 모델 2차원 테이블은 데이터를 속성(Attribute)와 데이터값(Value)으고 구조를 이루고 있다. 즉, 데이터retill28.tistory.com  SQL 명령어의 종류SQL DDL(Data Definition Language)은 데이터 정..

패스트캠퍼스 2024.08.01

[패스트 캠퍼스 부트캠프] 4주차

이번주는 본격적으로 파이썬으로 데이터를 수집하는 방법을 배웠다. 나아가 본격적으로 데이터 분석을 하는 예제들을 몇가지 했다.너무 예제가 많고 길어서 미처 다 글을 올리지 못했지만 주말에 복습겸 보충할 예정이다.   우선 데이터 수집하는 방법을 배웠다.  그 중에서도 압도적인 분량을 자랑하는 부분은 당연히 크롤링이다. 아래는 시작단계부터 각종 예제들에 대한 포스팅이다.  crawling 1 - Selenium1. 웹 크롤링 (Crawling)크롤링(Crawling)이란 기어다니다라는 뜻이 있다.그렇다면 웹 크롤링이란, 웹사이트를 돌아다니면서 정보를 탐색하고 수집하는 작업을 말한다. 즉, 웹을 기어다니며 데이터를retill28.tistory.com crawling 2 - DBPIA 예제지난 포스팅에, 웹 크..

패스트캠퍼스 2024.07.12

[패스트 캠퍼스 부트캠프] 3주차

이번주 부터 새로운 툴에 대해서 배웠다. 바로 Python. 가장 기초부터 시작해, 빠르게 데이터 분석을 위한 라이브러리와 기능들까지.한 주만에 배웠다고 하기엔 너무 많은 내용들이었다. 아래는 그것들을 정리해준 글들을 목차 겸 덧붙여 본다.    우선 복습하는 겸 가장 기초적인 내용에 대해서 포스팅 한 것부터 남겨본다. 기초라고 쓰고 전반적인 문법들을 통칭하는것이라 포스팅 글이 좀 많다. 특히 3번인 Comprehenshion은 가독성 좋게 늘 읽던거랑 달리 깊게 공부가 필요했다. ChatGPT를 동원해 만든 각종 예제들을 풀고 공부한 결과들을 포함해서 기록으로 남긴다.   파이썬 기초 1 - 자료형1. 숫자형int (정수형) float (실수형)숫자형은 연산이 가능하다.더보기a = 3b = 4print..

패스트캠퍼스 2024.07.05

[패스트 캠퍼스 부트캠프] 2주차

2주차 부트캠프의 주내용은 크게 두 개로 나눌 수 있다.   하나는 통계학, 하나는 Excel을 사용한 실습. 평균, 분산, 표준편차 등 기초 통계와 관련된 부분은 고등학교 시절 수학에서 다뤘기도 하다. 이에 대한 복습을 조금 했고 관련 내용에 대한 짤막한 요약은 아래에 포스팅했다.  통계통계학 산술적 방법을 기초로, 다량의 데이터를 관찰하고 정리 분석하는 방법을 연구하는 학문 연구의 대상이 되는 모집단(조사하고자 하는 전체 집단)으로부터 자료를 수집, 정리하고,표본 정retill28.tistory.com    통계는 크게 2가지로 나눌 수 있다.   기술통계학 : 요약 통계량, 그래프 표 등을 이용해 데이터를 정리, 요약하여 데이터의 전반적인 특성을 파악하는 방법이다. 표, 그래프 등을 활용해 데이터를..

패스트캠퍼스 2024.06.28

[패스트 캠퍼스 부트캠프] 1주차

부트캠프가 시작한지도 벌써 일주일이 지나간다.  이번주에 배웠던 부분은 크게 두가지로 나눌 수 있다. 하나는 데이터 분석에 대한 이론, 하나는 엑셀응용.    데이터 분석에 대하여 가장 기본적인 부분에 대해 강사분들이 말씀해주셨었다.현재의 트랜드라던가, 분석가가 하는 일이라던가 또 실제 석박사 논문을 쓰거나 연구하시면서 다루었던 주제들도 볼 수 있었다.당시 이용했던 데이터들과 자료화면들을 들어서 설명해주시는 부분이 인상깊었다.대학 때나 잠시 배웠던, 학습 모델을 만들어 개선시켜가는 꾸준한 과정들이 기억에 깊게 남은 것 같다.배운 내용에 대한 짧은 요약과 정리는 아래 링크. https://retill28.tistory.com/3 Big Data 이해 &Data Literacy (24.06.18)데이터 드리..

패스트캠퍼스 2024.06.21