코딩일기

안녕하세요 다제입니다. 오늘부터 책을 하나 읽고 있습니다. 머리 속 흩어져있는 개념들을 하나로 묶어주는 작업이 필요하다 생각하여 교수님들의 추천을 받아 본 서적을 읽게 되었습니다. 이 곳에서는 책을 읽으면서 느낀 점과 좋은 질문이라고 생각되는 것을 정리해 나가보려고 합니다. 질문과 답의 형식으로 기재하였으며, 답은 접는 글로 숨겨놓았습니다. 생각해보시고, 답을 확인하시는 쪽으로 활용하면 좋을듯합니다. 1. 머신러닝을 어떻게 정의 할 수 있나요? 더보기 머신러닝은 데이터로부터 학습할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다. 여기서 학습이란 어떤 작업에서 주어진 성능 지표가 더 나아지는 것을 의미합니다. 2. 머신러닝이 도움을 줄 수 있는 문제 유형 네 가지를 말해주세요 더보기 1) 명확한 해결책이 없는 복잡한 ..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 SQL 복습 2일차 입니다. 오늘도 HackerRank에서 문제를 풀어보았는데요 함께 살펴보도록 하시죠! 2021.10.19 - 2day 3. Occupations - 문제의 해석 : 이름과 직업으로 구성된 컬럼을 직업 기준으로 재구성하는 문제입니다. - 선정한 이유 : SQL에서 Pivot table을 만들 수 있는지를 체크하기 위해서 선정하였습니다. - 접근방식 : RowNumber를 활용하여 각 그룹별 넘버링을 한 후 넘버링으로 group by 하여 풀었습니다. - 링크 : https://www.hackerrank.com/challenges/occupations/problem - 코드 set @r1=0, @r2=0, @r3=0, @r4=0; select min(Doc..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 딥러닝 코드를 보다보면 자주 등장하는 np.newaxis라는 함수에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 하도 자주나와서 하나 포스팅하기로 하였습니다. 1. np.newaixs란 ? -. np 행렬의 차원을 확장하는 함수 2. 사용방법 1) 기본 사용법 # 1차원 array를 만듭니다. In [7]: arr = np.arange(1, 5) In [8]: arr.shape Out[8]: (4,) # 결과 # array[1 2 3 4] # make it as row vector by inserting an axis along first dimension In [9]: row_vec = arr[np.newaxis, :] In [10]: row_vec.shape Out[10]: (1, ..

안녕하십니까 다제 입니다. 오늘부터 데이터 분석을 위한 SQL 래시피를 조금씩 꾸준히 읽어가려고 합니다. 읽고 학습한 내용은 바로 포스팅 해야겠죠? [2021.07.05 학습내용] 1. 분석 시스템 종류 1) PostgreSQL -. 오픈소스 RDB, 확장성이 높음 -. 다양한 플랫폼을 지원하며, GUI 인스톨러가 제공됨 -. 표준 SQL을 준수하며, 윈도우 함수, CTE 등 분석에 필수적으로 사용되는 구문이 구현되어 있음 2) Spark SQL -. 오픈소스 프레임워크로 무료로 사용 가능 -. 기계학습, 그래프 처리, 실시간 스트리밍 등의 다양한 처리를 쉽게 분산 처리함 -. 다양한 언어(파이썬, 스칼라, 자바, R)를 지원하며, 쉽게 import 할 수 있음 -. 데이터를 작은 모듈로 분할하여 다양한..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 데이터읽기의 기술이라는 책에 대해서 리뷰를 해보겠습니다. 부트캠프 section5 review time을 이용하여 책을 후다닥 읽어보았습니다. 이 책은 스타벅스에서 데이터사이언스로 일하신 차현나 박사님이 저술하신 책입니다. 평소 스타벅스를 좋아하고, 데이터를 어떻게 활용하고 있으신지 궁금하여 해당 책을 읽게 되었습니다. 본격적으로 책 리뷰에 들어가보도록 하겠습니다! 1. 읽게 된 계기 -. 빅데이터 관련 기술과 지식은 일정 수준이 지나면 모두 비슷한 수준에 도달하게 된다고 생각하였습니다. 이에, 차이는 데이터를 바라보는 관점과 데이터에서 어떠한 인사이트를 빠르게 도출해내는지 그리고 상사에게 어떻게 보고를 할 것인지 이런 부분이 중요하다고 생각하였습니다. -. 부트캠프가 종..

안녕하십니까 다제입니다. 지금까지는 배열과 정렬, 링크드 리스트 등에 대해서 배웠습니다. 오늘은 hash Table에 대해서 한번 배워보도록 하겠습니다. ** 저장 진행되는 순서 ** data -> Hash Function -> Hash Table 학습하기에 앞서서 용어를 정리하고 넘어가도록 하겠습니다. ** 용어정리 ** 해시(Hash) : 데이터를 관리 및 유지하는 자료구조 해시함수(Hash Function) : 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 일정한 규칙으로 데이터를 변환하는 함수 해시값(Hash Value) 또는 해시코드 : 데이터가 해시함수를 통해 변형된 어떤 값 해싱(Hashing) : 데이터가 해시함수를 통해 특정값으로 변형되고 이를 key-value형태로 저장되는 일련의 과정 해시테이블(..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 Dynamic Programming에 대해서 포스팅을 진행하고자 합니다. Dynamic Programming은 memoization(하향식 접근)과 Tabulation(상향식 접근)으로 구성되어 있습니다. 먼저 Dynamic Programming에 대해서 살펴본 뒤 memoization(하향식 접근)과 Tabulation(상향식 접근)도 함께 살펴보도록 하겠습니다. 사실 Dynamic Programming은 Divide and Conquer와 매우 유사하지만 사용해야하는 조건이 있습니다. Dynamic Programming는 1. 최적부분 구조(Optimal Substructure)가 있고 2. 중복되는 부분 문제(overlapping subproblems)가 있다면 사용..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 상속이라는 개념에 대해서 더욱 알아보도록 하겠습니다. 상속에는 크게 단일 상속과 다중 상속으로 구분이 되는데요 둘다 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 월활한 설명을 위해 제가 만든 게임 class를 가지고 설명 드리도록 하겠습니다. 먼저, 아주 간단한 상속 코드를 보여드리겠습니다. 우리가 골든리트리버를 만드는 객체지향 프로그램을 만든다고 해보겠습니다. # 골든리트리버는 노란색인 경우가 많죠? class GoldenR(): color = "yellow" class Dog(): legs = 4 eyes = 2 tail = 1 color = "yellow" # 위와 같이 코드를 쓸 수도 있지만, 한번 쓴 코드를 다시 쓰는 것은 낭비겠죠? # 그래서 class Dog를 이렇게 ..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 객체지향 프로그래밍을 공부 할때 자주 사용되는 메소드 중 ①mro, ②isinstance, ③issubclass를 알아보고 넘어가도록 하겠습니다. 1. mro 메소드 저희는 pandas를 공부할 때 궁금한 함수를 help 또는 shift + tab을 눌러서 상세한 설명을 볼 수 있었습니다. 그런데, 매번 이렇게 알 수 없고 클래스만 확인하고 싶을 때가 있습니다. 이럴 때 사용할 수 있는 메소드가 mro입니다. 객체지향 프로그래밍1에서 살펴봤던 간단한 코드를 가지고 와서 예시를 들어드리겠습니다. class User: def __init__(self, name, email, password) : self.name = name self.email = email self.pass..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘부터는 python 웹 개발 코스로 들어가게 됩니다. 이에, python에 대해서 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다. python은 객체지향 프로그래밍이라고 합니다. 그럼 과연 객체는 무엇이고, 객체 지향프로그래밍은 무엇인지 개념을 확인 한 후 코드로 확인해보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 1. 객체지향프로그래밍 정의 객체란 ? 현실에 존재하든 가상으로 존대하든 "속성"과 "행동"을 떠올릴 수 있다면 객체라고 말할 수 있습니다. 예를 들어 LOL 게임을 예로 들어보겠습니다. 암살자 캐릭터(제드)가 하나 있다고 가정해보겠습니다. -. 행동 : 미니언을 만나면 죽인다. -. 속성 : 캐릭터는 미니언을 죽이면 경험치가 오른다. 파이썬에서는 위와 같은 속성을 변수(x =x+10 / x..