[스파르타코딩클럽]데이터분석 과정/TIL&WIL80 [TIL] 24.02.28 [오늘 한 일] 1. 아티클 읽기 : Here > 여러 정보들을 얻기 위해, 알아가기 위해서 아티클을 읽었었다. 그러다가 오픈서베이에서 제공하는 글을 읽으면서, 단순히 정보를 얻는 것보다도 더 나아가 설정한 지표는 뭐고, 어떤 도구, 어떤 방식으로 분석하고 시각화를 어떻게 했는지도 참고하며 읽어야 함을 깨달았다. 2. 코드카타 풀었던 문제들 되돌아보기 > SQL (41 ~ 50 / 77~90 / 127 ~ 130) - 85번) DATEDIFF or DATE_SUB 활용해서 풀기 / Lag함수에는 첫 행의 null값 때문에 한계가 존재 - 3중 조인 : 순서대로 조인 - 셀프 조인 : 부서 관련 데이터를 조회할 때 주로 사용한다. > Python (31 ~ 40) - zip(list_a, list_b) :.. 2024. 2. 28. [TIL] 24.02.27 [오늘 한 일] 1. 아티클 읽기 : Here 2. 코드카타 복습하기 > SQL (21 ~ 40) - 가장 큰 값(MAX) 조회하기는 WHERE 절 & 서브쿼리를 통해 구할 수도 있고 Order by & LIMIT 1을 통해 구할 수 있다. +) MySQL은 LIMIT / ORACLE은 FETCH FIRST 1 ROWS ONLY - NVL(column, null값일 때 치환할 - Oracle은 SUBSTR / MySql은 SUBSTRING > Python (16 ~ 30) - map(함수, 반복가능한 자료형으로) 각 인자값에 순차적으로 함수를 적용 - 정수 판별 방법 중에서 n = int(n)도 있지만 n%1 == 0 이란 방법도 있다 - f-string : f'내용 {x}이다.' - True == 1 .. 2024. 2. 27. [TIL] 24.02.26 [오늘 한 일] 1. 아티클 읽기 here 2. SQLD 자격증 공부 '2023 유선배 SQL개발' (完) 3. 머신러닝 복습 및 GITHUB에 PUSH하기 : here 4. Tableau 다루기 및 실습 과제 > 쉬워 보이는 듯 했는데 튜터님 강의를 따라 해서 그랬던 것 같다. > 익숙하지 않아서 몇가지 불편하기도 했지만, 그 과정에서 익숙해질 수 있었다. 2024. 2. 27. [WIL] 10주차 [한 일] 1. TABLEAU 툴 기초 공부 2. SQLD 자격증 준비 > 한동안 python 중심의 공부만 하다가 다시금 SQL을 복습해서 도움이 됐다. 3. 아티클 읽기 4. GITHUB에 PYTHON 공부한 내용 PUSH 및 복습하기 5. 풀었던 SQL / 알고리즘 코드카타 어떤 방식으로 풀었는지 복습하기 > 복습하지 않으면, 사용하지 않다보면은 조금씩 까먹게 돼서 이번 기회에 이전에 공부하면서 사용한 코드들을 복습하는 시간을 가졌다. > 복습을 잘 못한 것 같아, 이번 기회에 지금까지 배운 내용들을 복습하려고 한다. 2024. 2. 25. [TIL] 24.02.23 1. 아티클 읽기 : here 2. SQLD 공부 (3) : here 3. Github 정리하기 > Python 기초 및 전처리 시각화 부분 4. 기초학습반(A반)에서 어떤 내용들을 배웠는지 살펴보기 > 문제를 풀 때, 1) 내장 함수를 활용하기 2) 직접 구현하기 3) 다른 모듈(Pandas 등)을 활용하기가 있다. - 아무래도 1, 2번이 가장 중요하다고 느껴서 최대한 1, 2번만 사용해서 풀었고 풀이도 관련 풀이만 주로 봤었다. - 하지만 3번을 잘 활용하는 것 또한 효율적이기에 최대한 1, 2번 중심으로 풀고 3번은 다른 사람들의 해답에서 참고사항으로 봐야겠다고 느꼈다. > 오늘은 다른 학습 정리로 내일부터 하루 알고리즘 코드카타 1문제 이상 풀기..! 5. 코드카타 (이전에 푼 문제들 다시 보며.. 2024. 2. 23. [TIL] 24.02.21 [오늘 한 일] 1. 아티클 읽기 : Here 2. 도서 - 통계 101 & 데이터 분석 (11장_베이즈 통계) 더보기 [베이즈 통계의 사고방식] > 빈도주의(t분포 등)는 모집단에서 표본을 추출할 때의 불확실성을 다루며, 빈도주의에서의 확률은 무한히 반복 실행한 결과로서의 객관적인 빈도를 나타낸다. > 반면, 베이즈통계는 확률을 얼마나 확신하는지로 해석하는 원리다. 분석자가 그 파라미터 θ를 어느 정도 알고 있는지를 확률 분포로 나타내는 것이다. 통계 모형의 파라미터 θ를 확률변수로 취급하여, 그 확률분포를 생각한다. - 베이즈 통계의 추정은 데이터를 알기 전에 갖고 있던 파라미터 θ에 관한 정보가 데이터를 알면서 갱신되어, 어떤 θ의 값이 얼마나 나타나기 쉬운지를 알아가는 것이다. 3. SQLD 자격.. 2024. 2. 21. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 14 다음
