감자의 Data Lab 📊

0. 학습목표 머신러닝의 핵심을 훑어보자1. 머신러닝 이란?정의:머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측하는 인공지능 기술이다.배경/등장 이유:전통적인 규칙 기반 프로그램이 해결할 수 없던 **복잡한 문제(예: 얼굴 인식, 추천 시스템)**를 해결하기 위해 등장.사용 사례:유튜브 추천자율주행 자동차질병 예측채용 자동화 등2. 파이썬으로 머신러닝 실습1) 필요한 라이브러리 불러오기# 기본import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 데이터 전처리from sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklearn.preproc..

0. 학습목표✅ 수업시간에 배운 내용 정리하기✅ 데이터 정제 혼자 해보기✅ 삼성 라이온즈에 대한 분석 더 해보기1. 데이터 훑어보기 & 전처리오늘의 데이터는 프로야구 데이터이다 🧢⚾️분석에 앞서서 전처리를 할 것인데,, (사실 이 부분이 좀 어려웠다)롯데 vs 삼성 경기에서 롯데가 이겼다고 하자,그럼 이때 나는 분석을 위해서 롯데의 입장으로 이겼다와 삼성의 입장으로 졌다.이 두가지 데이터를 보고싶다.즉, 한 경기에 참여하는 두 팀의 입장 모두 데이터로 보고싶다는 뜻 !!근데 위 데이터에서 팀1을 기준으로 했을 때, 팀1의 입장만 볼 수 있다.그래서 위 데이터프레임을 카피해서 df2에 넣어주고 팀1 ↔️ 팀2 를 바꾼 df2를 df1에 concat 해줄 것이다.# 원본 데이터를 df1에 넣어준다.df1 ..

0. 학습목표- 내가 보려고 만든 셀레니움 가이드북- 셀레니움을 이용한 크롤링 연습 및 복습하기 1. 셀레니움 크롤링 개념 목적웹 페이지를 자동으로 열고, 탐색하고, 정보 추출 (ex. 로그인, 버튼 클릭, 데이터 수집 등)기본 원리실제 브라우저를 띄운 후, HTML 요소를 찾고 조작하여 데이터를 가져옴 ➡️ 정적크롤링지원 브라우저Chrome, Firefox, Safari 등 대부분의 브라우저핵심 구성 요소WebDriver: 브라우저를 자동화하는 객체 (ex. ChromeDriver)find_element(): 특정 HTML 요소를 찾는 함수click(), send_keys(): 버튼 클릭, 텍스트 입력 등의 인터랙션 수행 2. 네이버 회원가입을 셀레니움으로 해보자 1) 라이브러리 Importfrom ..

0. 분석에 들어가기 전에..드디어 데이터 다운 데이터 가지고 분석을 해보았다.이제 그래프도 좀 더 다이나믹 하고 의미있는 데이터이다 보니 재밌다.MPG, 복지패널데이터, 알콜 데이터 그리고 주식 데이터를 다뤄봤지만,가장 재밌었던 데이터는 알콜 데이터였다 🍺🍾🍷그리고 수업 시간 딥하게 다루진 않아서, 복습도 할 겸 다양한 분석들을 해보려 한다1. 데이터 소개데이터 맛보기를 위해 head()로 5개의 행만 가져와본다. country국가명beer_servings 맥주 양spirit_servings증류주 양wine_servings 와인 양total_litres_of_pure_alcohol 순수 알콜의 총 리터continent대륙 2. 데이터 전처리1) 데이터의 결측치 확인drinks.isna().sum(..

0. 학습목표- 데이터 분석을 위한 대표적인 라이브러리 Pandas, Numpy, scipy... 사용에 익숙해 지는 것- 조건에 해당하는 데이터를 막힘없이 추출하기 1. 라이브러리 불러오기데이터를 불러오기 전 가장 먼저 수행해야 할 것은라이브러리 불러오기이다.import pandas as pdimport numpy as np 구분PandasNumpy🔍 주요 목적표 형태(tabular data) 다루기 (엑셀 느낌)행렬 다루듯이 데이터를 관리📦 주요 객체DataFrame, Seriesndarray (N-dimensional array)📐 구조열(column) 이름과 행(row) 인덱스를 가짐숫자만 있는 다차원 배열⚡ 성능비교적 느림 (하지만 유연함)매우 빠름 (C기반, 벡터화 연산) 2. 데이터 불..

이번에는 자료구조이다.대학에서 배운 경험이 있기 때문에 수월하게 들었다.그 중에서도 헷갈리고 어려웠던 부분만 블로그로 복습하려고 한다.0. Goal양방향 연결리스트(DoubleLinkedList)트리 표현하기DFSBFS순으로 복습할 것이다.DFS, BFS 알고리즘 확실하게 짚고 넘어가기 !! 1. 양방향 연결리스트- 노드의 구성은 [이전노드 | 값 | 다음노드] 이다.- 모든 노드는 head와 tail 사이에 위치한다.- head, tail은 dummy 노드이다.삽입 함수, 삭제함수, 리스트 출력 함수만 구현할 것이다.class DoubleLinkedList : def __init__(self) : # 데이터를 담을 딕셔너리 self.double_linked_list = ..

0. 학습목표파이썬으로 별찍기 예제 풀기 + 번외로 산모양 별찍기 해보기로또번호 생성기를 공부하며 random.sample()기능 사용해보기1. 과정1. 별 하나씩 5줄 출력하기for i in range(5) : # end = "\n"으로 줄띄움 print("*", end="\n")***** 2. 별 하나씩 늘리면서 삼각형 만들기for j in range(1,6): print("*" * j)*************** 3. 별로 산모양(정삼각형) 만들기# 산 높이h = 5# 양쪽 대칭으로 추가되어야 하기 떄문에# 별의 개수는 홀수개 이어야함# 첫번 째 출력되는 별은 0*2 + 1 = 1개# 산 모양을 만들기 위해 앞에 공백으로 채워야한다.# 첫 번째 줄 공백은 5-0-1 = 4칸for i in..

🧑‍💻 코드저녁 메뉴를 추천해주는 프로그램.저녁 메뉴 후보를 추가, 삭제 할 수 있다. 중복 배제도 고려하였다.import randomimport time# 리스트에 저녁 메뉴들을 담아둔다.dinner = ['김치찌개', '불고기']### 메뉴 추가하기# 리스트 append 연산 이용while True : # 메뉴 추가 될 때마다 업데이트 된 dinner 리스트가 출력 되도록한다. print(dinner) item = input('메뉴를 추가해주세요 :') if item == "q": break else: dinner.append(item)# 추가된 메뉴에 중복 삭제를 위해 set 집합으로 바꿔준다.set_dinner = set(dinner)pri..

드디어 파이썬이 끝났다.마지막에 배운 것들 중 정리하고 싶은 부분만 기록하려한다. 문제 )자동차의 정보가 다음과 같이 구성되어 있다자동차 하나의 정보는 다음과 같다모델명, 연식, 배기량, 색상, 주행거리첫 번째 자동차 : 붕붕이, 2000, 500, 노란색, 100000두 번째 자동차 : 방구차, 1950, 200, 빨간색, 200000세 번째 자동차 : 아스라다, 1980, 5000000, 흰색, 300000출력은 다음과 같다.- 각 자동차의 정보를 모두 출력한다.- 총 배기량과 배기량 평균을 출력한다- 총 주행거리와 총 주행거리 평균을 출력한다객체지향 개념을 적용하여 본다. 자동차 객체를 만들어 사용한다.# 자동차 클래스 생성class classCar(): def __init__(self, na..

if문(조건문), 반복문, 문자열에 대해 복습할 것이다. if ~: if 문에 주어진 연산식의 결과가 True 일 경우에만 관리하는 코드를 수행한다.a1 = 100# a1 은 100이 저장되어 있으므로 True이기 때문에 관리하는 코드가 수행된다.if a1 == 100: print("a1은 100 입니다.")if 뒤에 a1 ==100이라는 조건식이 True일 경우에만 아래의 명령이 수행된다.현재 True 이므로 결과는 아래와 같다.a1은 100 입니다. 만약 if 문이 False라면 명령문이 수행되지 않는다.if a1 != 100: print("a1은 100이 아닙니다.")if~else : if 문이 참이라면 수행, 참이 아니라면 else문 수행if a1 == 100: print("a1은..