Dori's Data

KT 에이블스쿨 7기 DX 트랙에 기자단으로 활동하고 있으며, 복습을 통한 역량을 강화, 습득을 목적으로 작성되었음을 알려드립니다. Tableau는 데이터를 시각화하는 것뿐만 아니라 여러 대시보드를 만들 수 있어 다양한 요소들을 명확하게 전달할 수 있는 도구입니다.이러한 강점을 지닌 Tableau를 더욱 활용하기 위해 KT AIVLE 공모전을 참가하는 목적으로 사용해 보았으며, 많은 연습을 진행하기 위해 추가적인 연습을 진행했었습니다. 이러한 작업들을 금일을 통해서 업로드합니다. Tableau란??​최근 데이터 기반 의사결정이 가능한 환경을 구축 하고 싶어하는 시대인만큼 많은 기업들이 사용 중인 데이터 시각화 BI입니다.​독학으로 진행하다보니 '유튜브'를 통해서 배웠고 유튜브 채널은 '비저블'이라는 채널..

KT 에이블스쿨 7기 DX 트랙에 기자단으로 활동하고 있으며, 복습을 통한 역량을 강화, 습득을 목적으로 작성되었음을 알려드립니다. 해당 자료는 KT AIVLE에서 배운 것을 기반으로 Codeit에서 문제를 풀고 복습 차원으로 업로드한 자료임을 알려드립니다.그럼, 복습 Let's go 주어진 데이터를 이용해서 한국, 미국, 영국, 독일, 중국, 일본의 GDP 그래프를 그려 보세요. df.plot(y=["Korea_Rep", "United_States", "United_Kingdom", "Germany", "China", "Japan"]) %matplotlib inlineimport pandas as pd df = pd.read_csv('data/gdp.csv', index_col=0) df.plot(y..

KT 에이블스쿨 7기 DX 트랙에 기자단으로 활동하고 있으며, 복습을 통한 역량을 강화, 습득을 목적으로 작성되었음을 알려드립니다. 그럼, 복습 Let's go 현재 저희 25조는 빅프로젝트를 3주째 진행하고 있습니다. 이 과정에서 다시 배우고 깨달은 점을 포스팅하며 인지하고 배우고자 노력하고자 합니다. 제가 겪었던 일들이었지만, 다수와 함께 하나의 목표를 향해 나아간다는 점에서 의견 충돌과 관점의 차이, 견해의 차이 등으로 갈등 상황이 발생할 수 있음을 인지하였고 지난 경험들을 통해 다양한 사람들과 협업할 때 조심해야 할 태도에 대해서 알고 있었지만, 프로젝트 순항이 쉽지만은 않았다는 점에서 게시하고자 합니다. 1. 선보이려는 서비스가 고객 니즈와 사업 목표에 부합하는지 검증해야 한다. 빅프로젝트를 ..

KT 에이블스쿨 7기 DX 트랙에 기자단으로 활동하고 있으며, 복습을 통한 역량을 강화, 습득을 목적으로 작성되었음을 알려드립니다. 그럼, 복습 Let's go 클라우드 컴퓨팅인터넷을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워크 등 다양한 IT 리소스를 온디맨드 방식으로 제공하는 기술사용자는 직접 인프라를 구축하거나 유지보수할 필요 없이 필요한 리소스를 빠르게 확보하고 확장 가능초기 투자 비용을 절감하고, 서비스 운영의 민첩성과 효율성을 극대화할 수 있음 특징필요한 만큼만 자원을 사용하고 비용 지불하드웨어 구매, 설치, 유지보수 불필요글로벌 데이터 센터를 통한 고가용성 및 안전성 확보 클라우드 종류IaaS가상머신, 스토리지, 네트워크 등 인프라 리소스를 제공사용자는 운영체제와애플리케이션만 직접 관리예시..

클라우드 컴퓨팅의 개념이란? - 기존 (On-Premise) 직접 장비를 구매 · 설치 · 운영 → 초기비용, 인프라 유징 부담 큼 - 클라우드 자원을 빌려 사용 → 유지관리 불필요, 빠르게 시작 가능 클라우드 컴퓨팅의 주요 특징 - 인터넷 기반 제공 네트워크를 통해 언제 어디서든 자원 접근 가능 - 요청 기반 사용 (On-Demand) 사용자가 필요할 때 바로 요청하여 자원 사용 가능 - 사용량 기반 과금 상황에 따라 자원을 쉽게 늘리거나 줄일 수 있음 - 탄력적 확장성 상황에 따라 자원을 쉽게 늘리거나 줄일 수 있음 클라우드 컴퓨팅의 기본 구조 - 사용자 → 웹 포털 또는 API를 통해 자원 요청 - 클라우드 제공자는 중앙 데이터센터에서 요청 처리 - 사용자는 인..

하드웨어 구성도?- 물리적 · 논리적 장비 (서버, 스토리지, 네트워크)의 배치와 연결 방식을 시각적으로 표현한 도식- 시스템 구현 및 운영, 장애 대처 시 빠른 파악을 돕는 '설계도' 역할 중요성- 시스템 이해도 향상 : 전반적인 구조를 한눈에 파악 가능- 장애 대응 속도 개선 : 장애 지점이나 병목구간을 신속하게 파악- 확장 · 변경 용이 : 신규 서버 또는 네트워크 추가 시 고려 사항을 쉽게 도출- 팀 간 커뮤니케이션 원활화 : 개발팀, 인프라팀, 보안팀 등이 공통 자료로 활용 구성요소 1. 서버(Server)- 시스템 운영을 위한 CPU, 메모리, 운영체제를 제공하는 장치- 애플리케이션 실행 및 데이터 처리 담당 2. 스토리지(Storage)- 데이터 저장을 위한 저장장치로 SAN, NAS, DA..

먼저 numpy랑 pandas는 세트이니깐 동시에 가져와야 합니다.import numpy as npimport pandas as pd 리스트를 만들어서 데이터프레임을 만듭시다.two_dimensional_list = [ ['dongwook', 50, 86], ['sineul', 89, 31], ['ikjoong', 68, 91] ]my_df = pd.DataFrame(two_dimensional_list)my_df이렇게 하면 결과는 아래와 같이 나온다. type(my_df)pandas.core.frame.DataFrame 가만히 보면, columns랑 index가 0, 1, 2처럼 되어 있네요..?아무것도 설정 안 해준 상태에서는 기본값이 나타납니다. columns와 index를 설정해 봅시다.my_..

파이썬 리스트를 통해 생성균일한 값으로 생성Numpy 모듈의 Full 메소드를 사용하면, 모든 값이 같은 Numpy array를 생성할 수 있습니다.array1 = numpy.full(6, 7) print(array1)[7 7 7 7 7 7] 모든 값이 0인 Numpy array 생성모든 값이 0인 numpy array를 생성하기 위해서는 full 메소드를 사용하면 된다. 하지만 사실은 더 간편한 방법이 있습니다.array1 = numpy.full(6, 0)array2 = numpy.zeros(6, dtype=int) print(array1)print()print(array2)[0 0 0 0 0 0][0 0 0 0 0 0] 모든 값이 1인 numpy array 생성모든 값이 1인 numpy a..

KT 에이블스쿨 7기 DX 트랙에 기자단으로 신청하기도 하였고, 복습을 통한 역량을 강화, 습득을 목적으로 작성되었음을 알려드립니다. 그럼, 복습 Let's go 자연어처리 (Natural Language Processing) 란?- 컴퓨터가 인간의 언어 (자연어)를 이해하고, 처리할 수 있도록 하는 인공지능 (AI) 기술- 문장, 단어, 텍스트 데이터를 분석하고 해석하여 의미를 이해하거나 새로운 텍스트를 생성하는 기술 텍스트 처리① 형태소 분석 : 문장에서 단어를 분리하고, 각각의 의미 단위(형태소)를 분석하는 과정② 토큰화 : 문장을 단어 또는 어절 단위로 분할③ 품사 태깅 : 단어의 품사를 식별하여 문장 구조 분석 텍스트 변환 | 번역, 문서, 요약, 텍스트 생성① 기계 번역 : 한 언어에서 다른 ..

KT 에이블스쿨 7기 DX 트랙에 기자단으로 신청하기도 하였고, 복습을 통한 역량을 강화, 습득을 목적으로 작성되었음을 알려드립니다. 그럼, 복습 Let's go 전체적인 프로젝트에서 가장 헷갈렸던 부분들만 집중적으로 코멘트를 남기고자 합니다.제가 헷갈렸던 부분들이 「비전공자」에게 큰 힘이 되었으면 좋겠습니다 :) 1.import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltsns.countplot(x = 'Address1', data = df)plt.show()df.drop(df[df['Address1'] == '-'].index, inplace = True) 일단 여기 부분에서 df.drop(df[df['Address1'] == '-'].index, inplace..