반응형 전체 글72 (10/6일) 머신러닝 기초 핵심 복습 오늘의 핵심머신러닝에서는 데이터를 그대로 사용하는 것이 아니라, Feature와 Label을 구분하고 → 데이터를 전처리하고 → 필요한 경우 Encoding과 Scaling을 적용한 후 → 모델이 학습할 수 있는 형태로 만드는 과정이 중요합니다.1. 인공지능(AI) → 머신러닝 → 딥러닝인공지능(AI)은 인간의 지적 능력인 학습과 추론 등을 컴퓨터로 구현하는 기술입니다. 머신러닝은 AI의 한 분야로, 데이터를 통해 패턴을 학습하고 새로운 데이터에 대한 예측이나 판단을 수행합니다. 딥러닝은 여러 층의 인공신경망을 사용하는 머신러닝의 한 분야입니다.IBM은 머신러닝을 학습 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 데이터에 대해 예측 또는 추론을 수행하는 AI의 한 분야로 설명하고 있습니다.출처: IBM Machine.. 2026. 10. 6. (10/2일) 학습일지｜Plotly 시각화 7가지와 Seaborn 기초 파이썬 데이터 시각화 정리: Plotly와 Seaborn 그래프 명령어파이썬 데이터 분석에서 시각화는 숫자와 표만으로 파악하기 어려운 데이터의 패턴을 그래프로 확인하는 과정입니다. 이번 글에서는 초보자가 자주 사용하는 Plotly Express와 Seaborn의 기본 그래프를 정리합니다.학습 목표그래프 목적에 맞는 시각화 명령어 선택하기코드의 주요 매개변수 이해하기그래프 코드와 결과 형태를 연결해서 읽기AI가 작성한 시각화 코드를 직접 검토하고 수정하기1. 라이브러리 불러오기Plotly Express는 대화형 그래프를 간결하게 만들 수 있고, Seaborn은 통계적 시각화에 자주 사용됩니다.import pandas as pdimport plotly.express as pximport seaborn as .. 2026. 10. 2. (10/01일) 코딩 테스트 문제 풀기 안녕하세요! 파이썬 기초부터 차근차근 다지며 코딩 테스트와 PCCE 합격을 향해 달려가고 있는 초보 개발자입니다. 오늘은 하루 동안 공부하면서 부딪혔던 다양한 에러들과 핵심 문법 개념들을 총정리해 보려고 합니다. 실제 코딩 테스트 문제를 바탕으로, 나만의 창작 예시를 통해 알기 쉽게 풀어보겠습니다. 오늘 배운 내용만 잘 기억해도 파이썬 기초의 뼈대는 확실히 잡힐 거예요! (광고 영역) 💡 오늘 배운 핵심 내용 미리보기 함수의 기본 구조 (def와 return) 문자열 누적과 복합 대입 연산자 (+=) 타입 변환을 통한 이어 붙이기 (st.. 2026. 10. 1. (10/1일) 요약 통계량·상관분석·Plotly EDA 실습 2026년 10월 1일 | Pandas 데이터 탐색부터 시각화까지오늘은 Pandas를 활용한 데이터 탐색과 요약 통계량 분석, 평균·중앙값·표준편차·데이터 개수 확인, 상관분석을 학습했다. 이어서 Plotly를 이용해 데이터를 그래프로 표현하는 탐색적 데이터 분석(EDA) 실습도 진행했다.지난 수업에서 DataFrame의 인덱싱과 필터링을 배웠다면, 이번에는 데이터의 전체적인 특성을 숫자로 파악하고 변수 간 관계를 분석한 뒤 시각화하는 방법을 익혔다.1. 데이터 탐색이란?데이터 분석을 시작할 때 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 자세히 살펴보는 것이다. 데이터가 어떤 컬럼으로 구성되어 있는지, 각 항목의 값은 어느 정도인지, 결측치가 있는지 등을 파악해야 정확한 분석 방향을 정할 수 있다.이처럼 데이터를.. 2026. 10. 1. (3주차 회고) SK네트웍스 AI 캠프 첫 번째 프로젝트 2026년 9월 28일 | 기획에서 구현으로, AI와 함께한 첫 프로젝트첫 번째 프로젝트를 통해 배운 것은 단순한 코딩 기술만이 아니었다.아이디어를 구체화하고, 공공데이터를 탐색하며, 팀원들과 협업하고, AI 코딩 도구를 활용해 서비스를 구현하는 과정까지 경험할 수 있었다. 이번 3주차는 그동안 배운 내용을 실제 프로젝트에 연결하기 시작한 의미 있는 시간이었다.1. 첫 프로젝트를 시작하며SK네트웍스 AI 캠프에 참여한 지 어느덧 3주차에 접어들었다. 처음에는 파이썬 문법과 데이터 분석 기초를 익히는 것만으로도 쉽지 않았지만, 이제는 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해야 하는 단계에 들어섰다.이번 첫 번째 프로젝트는 단순히 코드를 작성하는 과제가 아니었다. 팀원들과 아이디어를 구체화하고, 프로젝트에 적합한.. 2026. 9. 29. (9/29일) numpy, pandas, DataFrame 인덱싱과 필터링 정리 오늘은 Pandas DataFrame의 기본 구조와 데이터 선택 방법, 조건 필터링, 빈도수 분석까지 학습했다. 데이터 분석에서 가장 자주 사용하는 기능들이며 앞으로의 데이터 전처리와 분석의 기초가 되는 내용들이다.1. DataFrame 기본 개념DataFrame은 행(Row)과 열(Column)로 구성된 2차원 데이터 구조이다.엑셀 시트와 가장 유사한 형태의 자료구조이다.각 컬럼은 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있다.데이터 분석의 핵심 객체이다.대분류 (Category)핵심 문법 / 키워드영문/기호 표현기능 요약 (Google Summary)질문에서 사용된 코드 예시1. 기본 입출력문자열 입력input()사용자로부터 콘솔을 통해 한 줄의 문자열을 입력받는 함수str = input()1. 기본 입출력.. 2026. 9. 29. 이전 1 2 3 4 ··· 12 다음 반응형