강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 Numpy ndarray 개요 넘파이 array()는 ndarray로 변환 가능 생성된 ndarray배열의 shape변수는 ndarray의 크기, 행과 열의 수를 튜플 형태로 가지고 있으며, 이를 통해 ndarray 배열의 차원까지 알 수 있음 (1) 배열이란? NumPy에서 배열은 동일한 타입의 값을 가짐 shape는 각 차원의 크기를 튜플로 표시한다.
강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 공지 본 포스트는 필자의 수업을 듣는 사람들을 위해 작성하였습니다. I. 구글 드라이브와 Colab과 연동 구글 드라이브와 Colab과 연동하면 보다 쉽게 데이터에 접근할 수 있다. 구글 인증만 하면 된다. # Google Drive와 마운트 from google.colab import drive ROOT = '/content/drive' drive.
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개요 Kaggle 대회인 `Titanic’대회를 통해 분류 모형을 만들어본다. 본 강의는 수업 자료의 일부로 작성되었다. I. 사전 준비작업 Kaggle API 설치 및 연동해서 GCP에 데이터를 적재하는 것까지 진행한다. (1) Kaggle API 설치 구글 코랩에서 API를 불러오려면 다음 소스코드를 실행한다. !pip install kaggle Requirement already satisfied: kaggle in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (1.5.6) Requirement already satisfied: requests in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from kaggle) (2.23.0) Requirement already satisfied: urllib3<1.25,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from kaggle) (1.24.3) Requirement already satisfied: python-slugify in /usr/local/lib/python3.
강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 공지 본 Tutorial은 교재 핸즈온 머신러닝 2판를 활용하여 본 강사로부터 국비교육 강의를 듣는 사람들에게 자료 제공을 목적으로 제작하였습니다..
강사의 주관적인 판단으로 압축해서 자료를 정리하였기 때문에, 자세하게 공부를 하고 싶은 분은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다.
공지 본 포스트는 필자의 수업을 듣는 사람들을 위해 작성하였습니다. I. 구글 드라이브와 Colab과 연동 구글 드라이브와 Colab과 연동하면 보다 쉽게 데이터에 접근할 수 있다. 구글 인증만 하면 된다. # Google Drive와 마운트 from google.colab import drive ROOT = '/content/drive' drive.mount(ROOT) Go to this URL in a browser: https://accounts.google.com/o/oauth2/auth?client_id=947318989803-6bn6qk8qdgf4n4g3pfee6491hc0brc4i.apps.googleusercontent.com&redirect_uri=urn%3aietf%3awg%3aoauth%3a2.0%3aoob&response_type=code&scope=email%20https%3a%2f%2fwww.googleapis.com%2fauth%2fdocs.test%20https%3a%2f%2fwww.googleapis.com%2fauth%2fdrive%20https%3a%2f%2fwww.googleapis.com%2fauth%2fdrive.photos.readonly%20https%3a%2f%2fwww.googleapis.com%2fauth%2fpeopleapi.readonly Enter your authorization code: ·········· Mounted at /content/drive (1) 데이터 다운로드 제주 신용카드 데이터를 다운로드 받는다. (회원가입 필수) 웹사이트: 제주 신용카드 빅데이터 경진대회 (2) 구글 드라이브에 다운로드 받은 폴더를 올린다.
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강사의 주관적인 판단으로 압축해서 자료를 정리하였기 때문에, 자세하게 공부를 하고 싶은 분은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다.
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강사의 주관적인 판단으로 압축해서 자료를 정리하였기 때문에, 자세하게 공부를 하고 싶은 분은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다.
개요 주택가격을 예측하는 데 필요한 Kaggle 데이터를 불러와서 빅쿼리에 저장하는 실습 진행 데이터를 불러와서 LightGBM를 활용하여 머신러닝을 만든다. I. 사전 준비작업 Kaggle API 설치 및 연동해서 GCP에 데이터를 적재하는 것까지 진행한다. (1) Kaggle API 설치 구글 코랩에서 API를 불러오려면 다음 소스코드를 실행한다. !pip install kaggle Requirement already satisfied: kaggle in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (1.5.6) Requirement already satisfied: six>=1.10 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from kaggle) (1.12.0) Requirement already satisfied: requests in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from kaggle) (2.23.0) Requirement already satisfied: certifi in /usr/local/lib/python3.
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강사의 주관적인 판단으로 압축해서 자료를 정리하였기 때문에, 자세하게 공부를 하고 싶은 분은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다.