파이썬 파린이 성장기

4차 미니프로젝트 5차 미니프로젝트 초반부를 이번주차에 수행했습니다. 무엇보다도 4차 미니프로젝트는 특강이었는데 관심 있었던 자격증 계속 취득하고 싶다고 MAKE YOUR JOURNEY에도 넣었었는데, 에이블스쿨 너무 고마웠습니다. 혼자서 준비하기에는 어떻게 해야 할지 막막했었기 때문입니다. 4차-5차 미니프로젝트핵심 POINT1. 특강은 피가되고 살이되니 열심히 연습많이 하고 들어보면 좋습니다2. 전처리에서 나오는 데이터들을 온전히 이해하기 위해서는 도메인에 대한 이해또한 중요합니다3. 데이터의 다양한 형태들을 접해봐야합니다(시계열데이터)  5차 미니프로젝트 기존에 배웠던 개념들을 활용하여 팀원들과 지금까지 다뤄보지 못한 데이터를 다루는 경험이었습니다. 평소 종사하던 유통분야임에도 불구하고 막상 데이터..

다른 딥러닝 개념들은 꾸준히 반복하면서 이해하고 있었지만 CNN의 구조는 다른 개념들보다 생소하게 느껴졌습니다.특히 CNN은 공간적 특성을 활용해서 모델링을 하는 것이 익숙지가 않았습니다그러므로 CNN을 공부할 때 어떻게 해야 할지 쉽지 않았지만, 반복을 통해 개념을 정확하게 이해하고자 합니다 추후 이 글을 보는 분들에게도 CNN의 개념을 어떻게 이해하는지 좋을지 후기로 남기고자 합니다핵심  POINT1.CNN 4가지 구조를 꼭 이해해야합니다2. LLM모델과 Rangchain의 개념은 3.Roboflow를 활용할 때 각 학습데이터에 객체탐지지 다양한 포즈나 각도 모습의 수가 많아야합니다 기본 구조  -CNN의 기본 개념 요약개념설명코드예시CNN이미지나 시계열 데이터와 같은 구조화된 데이터를 학습하는 딥러..

머신러닝 Good bye 하고 딥러닝 Welcome 하고 싶습니다3차 미니프로젝트가 끝이 나고 , 말로만 들었던 그 딥러닝이 돌아왔습니다. 굉장히 말로만 많이 들었었지, 두려움이 많았습니다. 하지만 에이블 스쿨의 강사님께서 굉장히 직접 손으로 그리면서 친절히 알려주셨기에 생각만큼 두렵지는 않았습니다. 핵심 point1. 딥러닝은 머신러닝과 달리 가중치를 스스로 업데이트하며,오차를 줄이며,스스로 최적의 가중치를 찾아냄2.회귀와 분류에따른 모델링의 사용기법을 잘아야 합니다. 특히 과적합을 방지하기 위한 방법알기3. 머신러닝처럼 딥러닝 코드구조와 순서는 필수로 암기!  딥러닝을 배우기전 강사님께서 머신러닝과의 차이를 중요하게 설명해 주셨다 가장 큰 차이는 모델링 과정에서 모델구조와 컴파일(model.compl..

어려웠던 지도학습 머신러닝에 이은 비지도 학습 start 기본적인 머신러닝 지도학습에이어서 비지도학습에 대해서 배웠습니다강사님께서 자세히 그리고 친절히 알려주셨지만, 처음 배우는 개념이고 특히 차원에 대한 개념이 익숙지가 않았기에이해하는데 시간이 걸렸습니다. 처음 해당 개념을 공부하는 분들도 공부할때의 어떤 접근방식으로 접근해야 하는지에 도움이 되면 좋을 것 같아 후기 남깁니다. 비지도학습을 하기전 항상 데이터기반 비즈니스문제해결방법론에 대한 흐름을 숙지해야 하므로 나의 말로 해당 흐름을 정리했었다각 단계별로 필요한 작업에 대하서는 잊지 않아야 겠다 핵심 point 1. 실제 지도학습을 하는 경우다 실무에서는 target이 주어지지 않은 상황에서 지도학습으로 전환해야 하는 경우가 많다! 2. 실무에서는 ..

핵심 Point1. 머신러닝은 무한 반복입니다 :) 기본 코드는 꼭 외워두시면 유용합니다2. 양이 방대하니 이해가 어렵다면 핵심 개념들만이라도 이해하자3. 비지도학습의 PCA는 지도학습에도 연계되는 거 잊지말기7주 차대망의 머신러닝을 배웠다. 데이터 전처리를 떠나, 데이터분석에 있어 전처리가 80%를 차지하지만, 결국 빠른 연산을 가능하게 하고인간이 해결할고자하는 문제를 인간의 경험이 집적된 데이터를 컴퓨터에 넣어 계산하게 하는 것이 머신러닝이라는 것!겁이 많이 낫다. 말만 들어도 처음 접하기도 하고, 양도 방대하고, 하지만 강사님의 꼼꼼하고 친절한 설명 덕분에 포기하지 않고 열심히 들었었다 특히 머신러닝은 지도학습과 비지도학습으로 그리고 분류모델과 회귀모델로 구분해서 이해할 필요가 있는데 이에 대해정리..

핵심 Point1. GPT 활용도 좋지만 꼭 코드는 한번 손으로 적어보기를 권장2. 기본적인 코드는 외워야 합니다 :)3. 전처리에서 결측치 처리 할때는 데이터에 대한 이해가 필수6주 차 미니프로젝트 2차 이번 프로젝트는 특정주제를 가지고 데이터전처리진행과 단변량 분석 이변량 분석을 진행하는미니프로젝트였다, 이번프로젝트에 대해 어떻게 프로젝트를 진행했다기보다이를 통해 느꼈던 점에 대해 남긴다^^ 무엇?특정주제에 대한 변수이해를 바탕으로 단변량 분석과 이변량 분석을 진행하고 전처리를 진행하는 프로젝트   프로젝트를 바라봤던 태도?1. 비전공자이지만 용기있게 조장으로 도전해 보자고 생각해 보았다 2. 결과물도 중요하지만, 조원들의 의견을 최대로 수렴하는 과정에 집중하고자 하였다3. 내가 하고 있는 공부방향이..

핵심 Point1. 자료의 범주형인지 연속형인지에 따른 분석그래프 및 방법 숙지하기2. 그래프를 그렸을때 그래프의 숫자의 의미뿐만아니라, 비즈니스 관점에서 꼭 생각해보기3. CRISP -DM방법론에서 데이터의 이해는 필수  5주 차미니프로젝트 이후 4주 차 데이터분석의 단변량 분석에 이어 이변량 분석까지 전처리 단계에서 필요한 통계개념과 분석의 방법들을 배웠다. 학부시절 통계의 기본적인 개념들을 배웠지만, 잊어버린 기억이 오랜터라..수업을 들으며 최대한 흡수하려고 했다. 정규분포에 대한 개념은 다행히도 이해할 수 있었지만 실질적으로 데이터기반한 비즈니스 의사결정에서는 crisp-dm방법론에 기반하여 강사님께서 설명해 주셨다.특히 각 자료형태에 따른 통계량 검정과 그래프를 해석하는 방법들에 대해서 배웠지만..

핵심 Point1. 미니프로젝트때 협업할 수 있어서 재밌었다 기회되면 발표도 해볼 것2. 기계적으로 따라가기보다 왜 이렇게 전처리를 거쳐야 하는지 이해하기(조인 ,groub by 중요)3. 전처리가 데이터분석의 80% 3주차기나긴 추석연휴가 끝나고 데이터다듬기(결합과 조인 가변수화 및 결측치처리)등 전처리 과정에서 필요한 개념들을 배웠다 다른건몰라도 전처리 하려면 merge랑 groubby 조인개념이 익숙지가 않더라CONCAT도 결합할 때 사용한다고 말씀하시던데 실제로는 JOIN을 더 많이 사용한다고 하셨다특히 join개념은 처음에 이해하기가 강사님 말씀으로는 알겠는데, 출력되는 결과물이 쉽게 이해가 되지 않았다그래서 혹시나 보는 사람들을 위해 간략하게 정리했다 이거 잘 알고 있어야 전처리 때 덜 고생한..

핵심 Point1. 데이터 다루기 핵심은 라이브러리 연관 메서드를 숙지할것2.자료형에 따라 메서드 차이가 있으니 차이 유의3.실습자료를 적극 활용하자2주 차 데이터 다루기2주 차 for문 if문에 이어서 padas모듈을 활용한 데이터를 다루는 방법에 대해서 배우게 되었다파이썬을 처음 접하는 터라 아직 익숙지는 않지만 핵심 개념들을 간략하게 정리하면 하단과 gpt의 도움을 빌려 내가 필요한 개념들을 정리했다 (중요) 시리즈와 데이터프레임 차이도 알아야 해(상세복습은 별도 카테고리에 담을 거다)왜냐 아직은 좀 부끄럽단 말이지 ㅎㅎ구분설명예시if문 (조건문)주어진 조건이 참(True)인지 거짓(False)인지에 따라 실행할 코드 블록을 결정하는 구조.if 조건: else: 예시: python if x > 1..

핵심 Point 1. 수업 집중도 유지를 위한 체력관리 필수 2.매일 조금씩이라도 복습을 하기 3. 교육외에 다양한 스터디 및 개별 공부 필수 1주 차코딩 복습내용은 노션으로 조금씩 정리하고 있었는데 은근히 미뤄진 경향이 있다기자단 활동 이후 복습내용은 파이썬 카테고리에  주기적 업데이트 예정OPENING DAY(9.3)주요 내용 요약 에이블스쿨 소개, 축하영상, 전체 강의 요약, 수료생분들의 후기 및 일일 vlog 영상교육생들의 궁금증 해소시간  특강 : 데이터기반 의사결정과 활용전략(조대곤 kaist 경영대학 교수님)요지 : DX시대에 걸맞은 인재가 되기 위해서 데이터기반의사결정을 할 수 있는 역량을 기르자(에이블스쿨에서 열심히 배우고 부족하면 자기 주도적 노력필수) 1. DX등장 배경 2. 다양한..