Blair  - Soul Eater '패스트캠퍼스데이터분석부트캠프' 태그의 글 목록
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패스트캠퍼스데이터분석부트캠프 5

[패스트캠퍼스] 데이터분석 부트캠프12기 학습일지_06

엑셀 → 파이썬 → SQL 을 지나 어느덧 태블로 수업을 하고 있습니다~! 이번에는 태블로 학습내용에 관해서 학습일지를 작성해 보도록 하겠습니다 :) 태블로 수업은 1. 프로그램 사전설치 2. 이론 수업 및 질의 응답 3. 실습 및 예제 풀기 로 진행되었습니다! 수업중에 기억하면 좋은 태블로 다루는 방법들은 정리해서 따로 올려놓았습니다! 5. 설득력 있는 의사결정을 위한데이터 시각화 ToolTableau (최정민 강사님)_01 태블로 기능 설명 더보기 기본 차트 그리기 (bar / line / pie) 시트 / 대시보드 / 스토리 시트 : 작업공간 대시보드 : 작업들의 모음 스토리 : 장표를 넘겨가며 발표 가능 텍스트 T 텍스트 버튼을 누르 oujin.tistory.com 5. 설득력 있는 의사결정을 위..

[패스트캠퍼스] 데이터분석 부트캠프12기 학습일지_04

2023년 12월 18일부터 데이터분석 부트캠프를 진행하게 되었습니다. 오늘은 2024년 01월 14일로 시작한지 28일째 되는 날이네요! 데이터 분석을 위한 핵심 Tool Python ▶ 시퀀스 자료형 공통 기능 사용하기 요소 < 시퀀스 자료형 < 시퀀스 객체 1. 특정 값이 있는지 확인 값 in 시퀀스객체 시퀀스 객체 = list, tuple, range, 문자열 * 리스트, 튜플, 범위, 문자열에 해당 값이 있는지 없는지 확인하기 a = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90] print(30 in a) print(30 not in (6.,5.,26,21)) print(1 not in range(10)) print('P' not in "Hello, Python") 실행결과 ↓ True..

[패스트캠퍼스] 데이터분석 부트캠프12기 학습일지_03

2023년 12월 18일부터 데이터분석 부트캠프를 진행하게 되었습니다. 오늘은 2024년 01월 05일로 시작한지 19일째 되는 날이네요! 데이터 분석을 위한 기초 수학/통계(이동훈 강사님) 지도학습과 비지도 학습 지도학습: 지도학습은 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습하고, 학습한 모델이 얼마나 정답을 정확하게 맞추는지 평가하는 학습이다. 분류, 회귀 문제들을 해결 가능하다 회귀: 연속형 수치의 입력값을 활용해 특정 수치를 예측 분류: 주어진 입력 값을 2개 혹은 여러 개의 결과값으로 분류 비지도학습: 비지도학습은 정답이 없는 데이터를 활용해 데이터를 학습하는 것. 데이터가 어떻게 구성되어 있는지, 혹은 어떻게 분류될 수 있는지에 대한 문제 해결 군집 문제 해결 가능하다 차트 그리기 차트를 그릴..

[패스트캠퍼스] 데이터분석 부트캠프12기 학습일지_02

2023년 12월 18일부터 데이터분석 부트캠프를 진행하게 되었습니다. 오늘은 12월 29일로 시작한지 12일째 되는 날이네요! 친근한 엑셀로 실무 엑셀 데이터 분석및 기초 수학/통계 시작하기(이동훈 강사님) 데이터 파악하는 방법 ▶ 피벗테이블: 엑셀에서 커다란 표의 데이터를 요약하는 통계표 1. 어떤 데이터를 EDA하는 제일 좋은 방법 2. 어떤 요약통계표를 만들고 싶은지, 어떤 데이터를 기준으로 테이블을 만들지 생각해야함! 3. 내가 만들어야 하는 피벗테이블을 손으로 그려보고 따라그리기! ▶ 결측치 처리 방법: 결측치의 유형 및 비율에 따라 적절한 결특치 처리 방법을 결정해야함 1. 제거 :가장단순하지만 통계적편향이 생길 수 있음. 데이터크기의 손실 발생. 2. 치환 :적당한 방법으로 대체하는것(평균..

[패스트캠퍼스] 데이터분석 부트캠프12기 학습일지_01

2023년 12월 18일부터 데이터분석 부트캠프를 진행하게 되었습니다 오늘은 12월 22일로 시작한지 5일째 되는 날이네요! 부트캠프 2일차: 1. 빅데이터 이해하기 & 데이터 리터러시_오수은 강사님 1. 데이터 드리븐이 중요한 이유 ->여러 분야에서 데이터를 이용한 의사결정이 진행되고 있음 2. 데이터 드리븐이 언제부터 중요했고 언제까지 갈것인지 ->데이터관점+ 시스템아키텍처관점+분석 및 비즈활용관점 =종합적인 이해 필요 3. 데이터 관련된 일에는 어떤것이 있는지 -> product analyst, business analyst, 퍼포먼스, crm marketer, 데이터사이언티스트 4. 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 역량과 준비할 것 -> 프로그래밍 역량, 통계, ml, dl, 도메인지식, 커뮤니..

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