미식가의 개발 일기

미니 프로젝트란? 빅 프로젝트에 들어가기 전 이론 강의로 배운 내용을 토대로 스스로 실제 사례에 적용해보는 프로젝트입니다!해결해야 할 미션, 데이터, 도메인, 정보, 가이드가 제공되며 개별실습을 통해 스스로 문제를 해결해본 뒤 조별실습을 통해 부족한 부분을 보충하고 하나로 취합하여 제출, 발표하는 형태로 진행됩니다.대면&비대면 중 선택하여 원하는 방식으로 참여할 수 있고, 팀별로 통일할 필요 없이 자율적으로 대면을 원하는 사람만 강의장 예약 후 이용하는 방식으로 진행됐어요.   진행 과정프로젝트는 이틀 간 진행됐습니다! 첫날은 강사님께서 주제와 데이터, 도메인 지식에 대해 간략히 설명해 주시고, 해결해야 할 미션에 대해서도 설명해 주셨어요! 그리고 첫날 대부분의 시간은 개인 미션을 해결했습니다.오후 3시..

3주차는 웹크롤링에 대해 학습했습니다!웹크롤링을 하는 방법 뿐만 아니라 웹이 돌아가는 전체 구조를 함께 설명해주셔서 웹크롤링 동작 과정을 더 잘 이해할 수 있었던 거 같습니다.여러가지 방식으로 크롤링을 진행 했는데 Scrapy 방식은 특정 규칙이 정해져 있는 프레임워크이다 보니 다른 방식보다 조금 더 복잡하고 어려웠던 거 같아요. 😅 그래도 실무에서는 거의 Scrapy로 크롤링을 진행한다고 하니 숙지해두면 좋을 거 같습니다!혼자서는 여러가지 시행착오를 겪어야만 알 수 있는 정보들을 미리 시행착오를 겪으시고 어떻게 해야 에러없이 접근할 수 있는지 알려주신 것이 많은 도움이 됐습니다. 😊 웹 요청-응답 과정아래 그림은 강사님께서 교육 내내 강조하셨던 웹 요청-응답 과정입니다! 이 그림 덕분에 웹 동작 과..

2주차는 데이터 분석 및 의미찾기에서 마지막 주제인 이변량 분석에 대해 학습했어요!두 변수에 유형에 따라 시각화, 수치화 기법을 다르게 적용해야 하는 것과 각 수치화 기법에서 도출된 통계량을 분석하여 가설이 유의미한지 판단하는 법을 배웠습니다.강사님께서 이 파트는 조금 어려울 거라고 하셨는데 확실히 이전에 배웠던 내용보다는 복잡하고, 헷갈리는 내용이 있었던 거 같아요. 😅 그래도 다양한 실습 자료를 반복해서 풀어보다 보니 익숙해진 거 같습니다!또, 강의 내내 변수 유형에 따른 기법들을 표로 정리해 주셨는데 이 표가 정말 도움이 많이 됐습니다! 이변량 분석의 전체 그림을 이해하기 좋고, 기법이 떠오르지 않을 때 바로바로 확인할 수 있어서 아주 유용합니다. ㅎㅎ 아래 표로 정리해뒀어요!드디어 2주차 데이터..

데이터 프레임 조작데이터 프레임 변경추가 `df['추가할 열'] = 추가할 값` 변경 `df['변경할 열'] = 변경할 값``.loc`# 나이가 10 이하인 나이 컬럼을 모두 0으로 변경df.loc[df['Age']  `np.where(조건, True일 때 출력할 값, False일 때 출력할 값)`# 나이가 10 이하인 나이 컬럼을 모두 0으로 변경df['Age'] = np.where(df['Age']  `map`: 주로 범주형 값을 변경할 때 사용 # Gen 컬럼의 값이 Male이면 1, Female이면 0으로 변경df['Gen'] = df['Gen'].map({'Male': 1, 'Female': 0}) `cut`: 숫자형 변수 → 범주형 변수 균등 분할: `age_group = pd.cut(df['..

1주차는 파이썬 기초에 대해 학습했습니다!대망의 첫 수업.. 기대도 많이 하고, 긴장도 많이 했는데 파이썬과 Numpy, Pandas는 그래도 한 번 사용해 봤던 거여서 수업 참여에 어려움은 없었습니다. 😊데이터 분석을 위한 문법 위주로 중요한 부분만 쏙쏙 뽑아서 설명해 주신 게 좋았어요! 중요한 부분은 몇 번 반복해서 말씀해 주시고, 비교적 덜 중요한 부분은 깊게 들어가지 않고 이것만 알고 넘어가면 된다고 해주셔서 방향을 명확히 잡을 수 있었습니다.이번 1주차는 알고있던 내용을 정리하고, 거기서 더 중요한 부분을 리마인드 하는 시간이였습니다. 강사님만의 노하우나 실무 경험을 공유해주시면서 이런 부분을 신경쓰면 좋다는 꿀팁도 유용했습니다. 😁 Python 기초- Python의 자료형 중 리스트, 딕셔..

KT 에이블스쿨 소개KT 에이블스쿨이란? KT 에이블스쿨은 기업 실무형 AI/DX 인재를 양성을 목표로 하며 약 6개월간 양질의 교육과 다양한 프로젝트로 실전 경험을 쌓을 수 있는 프로그램입니다. 특징고용노동부 K-Digital Training과 함께하는 국비지원 과정으로 교육비 전액 무료, 소정의 훈련 지원금 제공 교육 기간 동안 실습을 위한 노트북을 제공하며 비대면으로 전국 어디서나 교육 참여 가능수료 후 기업 채용 연계(특히, KT 채용 지원 시 서류전형 면제와 우수자 추가 우대)AI/빅데이터 분야의 자격증 취득 지원다양한 취업지원 프로그램 (Job Fair, 취업 컨설팅) 지원자격34세 이하정규 4년제 대학(학사 이상) 졸업자 및 졸업 예정자, 전공은 무관하나 AI 트랙은 기본적인 코딩 역량 필요..