여니의 글로벌 도전기

2020.09.14 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 36회차 미션 머신러닝을 실행하기 전에 필요한 데이터 클렌징? 전처리 할 때 필요한 label encoding, one hot encoding, 결측값 제거 그리고 정규화와 표준화를 배웠다. ⏪복습 👆 label encoding : 문자형 데이터를 수치화! 👆 one hot encoding: 데이터 독립화!( 더미 밸류) 👆 표준화: column 간에 최소, 최대값이 다른 경우, 최소치/ 최대값의 척도를 맞추어 주는 것! 👆 정규화: 평균이 0과 표준편차가 1이 되도록 변환! 🌻 Iris 데이터 세트 iris는 꽃 종류를 분류하기 위한 데이터 세트로, DESCR: 데이터셋의 정보를 보여줍니다. data: feature d..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 9. 14. 02:50

2020.09.13 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 35회차 미션 어제는 전처리의 종류, 그리고 순서을 잘 맞춰줘야하는 머신러닝에서 return 하는 방법을 배우고 타이타닉 예제로 실습을 해봤는데, 오늘은 예전 pandas 에서 했었던 것 같은 encoding방법을 배워 데이터를 정리해주는 것을 배웠다. 📍 label encoding 문자형데이터에서 수치형 데이터로! 문자형 데이터가 바로 머신러닝으로 들어갈 수 없기 때문에 문자형 데이터를 반드시 수치로 변환해야한다. male을 1로, female을 0으로 수치화 시켜주고 싶으면! def convert(data): if data == 'male': return 1 elif data == 'female': return 0 t..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 9. 13. 10:09

2020.09.12 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 34회차 미션 32회차, 33회차에서 머신러닝에서 기본적으로 깔고가는 개념을 배우고 오늘도 마지막으로 '전처리' 에 관해서 배우고, 실습에 들어갔다. 개념을 하나하나 공부할때 이해는 되지만, 실습을 해보지 않아서 잘 와닿지 않았다. 이래서 실습이 필요한 것 같다. 📍 전처리Pre-processing 전처리는 데이터 분석에 앞서 데이터를 적합하게 가공,변형,처리,클리닝을 하는 방법으로, 사이퀼런 패키지를 활용해서 한다. 데이터 생김새가 다를때 데이터가 잘못되서 데이터를 수정하거나 제거해서 분석에 들어가야하는데 그대로 넣었을때 문제가 발생하는 경우가 있어 머신러닝 모델에 들어가기 전에 '전처리'가 중요하다. 강사님께서 데이터..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 9. 12. 10:26

2020.09.11 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 33회차 미션 32회차에서는 머신러닝의 가장 기본적인 기본, 모델을 선언하고 → 학습해서 → 예측 순서를 배웠고 오늘도 이에 이어 머신러닝의 기본적인 개념 feature, label, test set, training set, 검증데이터를 배웠다. 📍 Feature 과 Label 머신러닝에서 feature과 label을 정의해줘야하는데, x는 feature로, 학습에 넣어줄 데이터이고, 예측할 값은 빠져있다. y는 label로 우리가 맞춰서 예측해야할 값을 말한다. 📍 Test set 과 Training set Test set는 예측을 위한 데이터이다. 따라서 예측해야할 값을 포함한 '레이블' 값이 없이 feature만 ..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 9. 11. 10:49

2020.09.10 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 32회차 미션 31회차에서 처음으로 머신 러닝을 배웠다. 머신러닝은 맞춰야할 데이터가 주었을때 스스로 학습하여 패턴학습을 하여 결과를 추론하는 것이었고, 머신러닝이 성능을 잘 발취하도록 하기위해서는 양질의 데이터가 필요했고, 양질의 데이터가 준비되면, 데이터를 전처리해주고 적절한 알고리즘을 사용해야하는게 우리의 역할임을 배웠다. 머신러닝이 아주 생소한 개념인 줄 알았는데, 통계수업시간에 배웠던 회귀분석도 있었고, 스팸메일 처리, 뉴스 주제별로 분리 등 실생활에서 많이 접하는 것이었다. 📍 scikit-learn싸이킷런 사이트를 타고 들어가면 Classification, Regression, Clustering, Dimen..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 9. 10. 10:50

2020.09.09 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 31회차 미션 어제 seaborn을 다 마치고, 머신러닝 파트로 넘어왔다. 머신러닝.. 어디서 많이 들어봤는데.. 나와 관련없는, 관심도 없었던 거라 그냥 넘겼던 이 머신러닝을 배우게 되었다..! 통계학 수업시간에 자주 사용한 regression model과 관련있는 것 같기도 하고, 처음 접해보는 개념이라 강사님의 설명을 귀기울여 들었다. 📍머신러닝의 개념 이전에는 사람이 알고리즘을 입력해서 결과를 예측하는 거 였으나, 머신러닝은 맞춰야할 데이터가 주었을때 스스로 학습하여 패턴학습을 하여 결과를 추론하는 것이다. 알고리즘이 패턴학습을 할 수 있게끔 하는것이 머신러닝이다. 강의해서는 지도학습과 비지도학습을 다룰 예정인데,..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 9. 9. 10:43

2020.09.08 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 30회차 미션 29회차 rug플롯, histogram 그래프, ked 그래프, heatmap을 그려보고, 타이타닉 예제로도 실습해봤다. 오늘은 seaborn의 또다른 그래프들, violinplot, jointplot, implot, replot 그래프를 실습했다. implot, replot 그래프는 약간 복잡하게 느껴졌다. 🎻 바이올린플롯 violinplot 바이올린플롯도 말그대로 '바이올린'처럼 생긴 그래프로, 양쪽 끝 뾰족한 부분이 데이터의 최소값과 최대값을 나타내고, 뚱뚱한 부분은 데이터 분포를 나타낸다. x, y축을 지정해줌으로써 바이올린을 분할하여 비교 분포를 볼 수 있고, 여기에 hue 옵션을 추가하면, 단일 ..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 9. 8. 10:33

2020.09.07 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 29회차 미션 26회차에서 Matplotlib에는 없는 countplot과 distplot을 배우고 타이타닉 데이터를 예제로 실습을 해보았다. 이름만 countplot과 distplot이지, 빈도수 그래프를 코딩식으로 뽑아주는 것, 히스토그램st한 그래프를 뽑는 것이었다. 오늘은 이에 이어서 러그플롯rugplot, 히트맵heatmap, 바이올린플롯violinplot, 조인트플롯jointplot을 실습해봤다. 러그플롯 rugplot rug는 rugplot이라고도 불리우며, 데이터 위치를 x축 위에 작은 선분(rug)으로 나타내어 데이터들의 위치 및 분포를 보여준다. 위에서 본 히스토그램 그래프는 구간에 들어있는 데이터가 몇..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 9. 7. 10:24