Recording Study Log

코드카타 2문제 풀고 100번에 진입함쉬운 문제였어서 코드는 안 올림실은 이거 올리고 싶어서 글씀 우하핫 PPT 처음 보여드릴 때도 엄청 칭찬하셨었는데, 서면 피드백에서도 또 칭찬 받았다^ㅡ^v전처리 메인으로 2차 플젝 때 처음 해본건데 정말… 전처리란 섬세하고 민감한 사람만이 잘 할 수 있는것 같음나같이 응대충햐~ 하는 사람이 하기에는 너무나도 센시티브한 녀석임태블로랑 크롤링 세션은 …어떻게 글로 정리해야 할 지 감이 안와서 정리를 못하겠음~대충 감으로 익히는중~ 아 크롤링 과제하다가 엄청 헤맸던 거 올려놔야겠다 disabled OPEN_MAP_AND_LOCAL serviceAPI 요청 실패: 401 - {"errorType":"AccessDeniedError","message":"KA He..

💥 CODEKATA 정말 간만의 TIL 이라고 쓰고 그냥 QCC 기록용와…SQL 한동안 안했더니 기억이 잘 안났음 어떡하냐코드카타 할 시간은 없는데 팀프로젝트는 해야되고 자격증 시험 공부도 해야되고 아~~~바쁘다 바빠 현대인의 삶현대인 말고 원시인하면 안될까요 +팀장이 되어버렸음……………………………………OMG.내가 팀장하면 독재자 된다고 했는데 때론 그것도 필요하대 ㅠㅠㅠ일정 관리 못한다니까 일정 관리 서포터 해준다고 팀장하래 ~~~~ㅠㅠ근데 다른 사람들은 내가 팀장 됐다고 하니까 다 좋아한다 나쁜 사람들 더보기1..

✅ t-test 두 그룹 간 평균의 차이가 통계적으로 유의미한지를 검정하는 방법실제로 차이가 있는지, 우연인지 판단 🔸 이론 🔎 수행 단계 1..

✅ 분류 (Classification) 데이터가 어느 범주(클래스)에 속하는지 예측ex) 스팸 메일 분류(스팸/정상), 질병 여부(양성/음성), 제조 공정 품질(불량/정상) 등…분류 모델 사용 이유 : 이진 분류(양성/음성, 합격/불합격/ 정상/불량 등)는 직관적 ❓ 지도학습입력 데이터(Feature 특징)와 정답(Label)이 주어졌을 때, 모델이 정답을 예측하도록 학습하는 방식회귀 - 연속값 예측분류 - 범주 예측 🔸 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 선형 회귀처럼 입력값의 선형 결합을 취하지만, ..

✅ 회귀 분석 종속변수(Y)와 하나 이상의 독립변수(X) 간의 관계를 추정하여, 연속형 종속변수를 예측하는 통계/머신러닝 기법 ex) “공부한 시간(X)에 따라 시험 점수(Y)가 어떻게 변하는가?” 를 예측 🔸 개요 지도학습에서의 분류와 회귀의 차이분류 (Classification) : 결과값이 이산형(클래스 라벨)회귀 (Regression) : 결과값이 연속형(숫자 값)사람의 지능적..

✅ 데이터 전처리 원시(raw) 데이터에서 불필요하거나 손실(노이즈)이 있는 부분을 처리하고, 분석 목적에 맞는 형태로 만드는 과정 ex) 스팸 메일 필터링, 이미지 분류, 음성 인식 등🔸 결측치 처리 삭제 (Removal): 결측치가 있는 행(row) 또는 열(column)을 제거간단하지만 데이터 손실이 발생결측치가 전체 데이터에서 매우 소수일 때 적합대체 (Imputation)평균or중앙값으로 대체 → 수치형 데이터에..

✅ 머신러닝 ? 컴퓨터가 인간의 개입 없이(또는 최소한으로) 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내고, 새로운 데이터에 대해 예측이나 분류를 수행하는 기술 ex) 스팸 메일 필터링, 이미지 분류, 음성 인식 등 🔎 머신러닝의 3대 요소 데이터 (Data): 데이터가 참고하는 정보의 모음알고리즘 (Algorithm): 문제를 해결하기 위해 순서대로 처리하는 방법이나 규칙=모델컴퓨팅 파워 (Computing Power): 컴..

💥 CODEKATA 어제부터 코드카타 목록에 없는 프로그래머스 SQL 문제 격파중~ SQL 4페이지 까지 모든 문제 ✔ 완료어제는 너무 쉬운 문제들밖에 없어서 코드카타 따로 올릴게 없었음오늘도 그렇긴 한데 함정 문제가 있어서 올려봄 오늘의 총 후기 : 문제를 꼼꼼히 잘 읽자...... (개억울함) 00) 년, 월, 성별 별 상품 구매 회원 수 구하기SELECT YEAR(s.sales_date) AS year, MONTH(s.sales_date) AS month, i.gender, COUNT(DI..

✅ 통계 라이브 세션 정리 https://www.notion.so/250917-32-i_hate_statistics-01-271c9c8dda7e806c877ac817bda5375a?source=copy_link [250917] 32일차 - i_hate_statistics 01 | Notion✅ 통계학 2가지 유형www.notion.so https://www.notion.so/250918-33-i_hate_statistics-02-273c9c8dda7e802a83d0c1fdbe363df9?source=copy_link [250918] 33일차 - i_hate_statistics 02 | Notion✅ 대표값www.notion.so https://www.notion.so/250919-34-i_hate_sta..

💥 CODEKATA ~ 105문제 101) Product Sales Analysis III# 1차 코드WITH first AS ( SELECT product_id, MIN(year) AS first_year FROM sales GROUP BY product_id)SELECT f.product_id, f.first_year, s.quantity, s.priceFROM first f JOIN sales s ON f.product_id = s.product_id AND f.first_year = s...