I. 구글 클라우드 설정 본격적인 빅쿼리 실습에 앞서서, Python과 연동하는 예제를 준비하였다. 빅쿼리 시작에 앞서서 선행적으로 클라우드 사용을 해야 한다.
만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing 마지막으로 BigQuery API를 사용해야 하기 때문에 빅쿼리 API 사용허가를 내준다.Enable BigQuery 위 API를 이용하지 않으면 Python 또는 R과 연동해서 사용할 수는 없다. 자주 쓰는것이 아니라면 비용은 거의 발생하지 않으니 염려하지 않아도 된다. 비용관리에 대한 자세한 내용은 BigQuery 권장사항: 비용 관리에서 확인하기를 바란다.
공지 제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다.
I. 개요 NumPy는 C언어로 구성되었으며, 고성능의 수치계산을 위해 나온 패키지이며, Numerical Python의 약자이다. Python을 활용한 데이터 분석을 수행할 때, 그리고 데이터 시각화나 전처리를 수행할 때, NumPy는 매우 자주 사용되기 때문에 한번쯤은 꼭 다듬고 가는 것이 중요하다. 독자의 가독성을 위해 두번에 걸쳐 나눠서 연재하려고 한다.
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 제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다.
지난 포스트에서는 lambda의 기본적인 개념에 대해서 익혔다면, 이제 본격적인 데이터 전처리와 관련된 예제를 올리려고 한다.
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I. 개요 Python을 활용한 데이터전처리를 수행할 때, Lambda and List Comprehension 활용하면 매우 handy한 경험을 할 수 있다. 특히, 코드 수행 시, for-loop가 많을 때 유용하다.
II. Lambda Expression 우선 Lambda의 표현 방법은 아래와 같다.
lambda 인자 : 표현식 어떻게 사용할 수 있을까요?
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본 포스트에서는 짧게 list를 만드는 법과, 값을 추가하는 것에 대해 작성합니다.
I. list 개요 list는 순서는 순서가 있는 집합이며, [] 형태를 가집니다. list는 (integer, float, string, etc) 등으로 구성되는데, 서로 다른 데이터 값이 들어올 수도 있다. 아래 코드를 보자.
# empty list my_list = [] # 숫자형 list num_list = [1, 2, 3] # 문자형 list chr_list = ['A', 'B', 'C'] 리스트는 또다른 리스트를 포함할 수 도 있다.
공지 본 Tutorial은 교재 시작하세요 텐서플로 2.0 프로그래밍의 강사에게 국비교육 강의를 듣는 사람들에게 자료 제공을 목적으로 제작하였습니다.
강사의 주관적인 판단으로 압축해서 자료를 정리하였기 때문에, 자세하게 공부를 하고 싶으신 분은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다.
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Google Colab Tensorflow 2.0 Installation Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.1 - 난수 생성 및 시그모이드 함수 Tensorflow 2.
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I. Matplotlib & Seaborn (1) 기본 개요 Matplotlib는 파이썬 표준 시각화 도구라고 불리워지며 파이썬 그래프의 기본 토대가 된다고 해도 무방하다.
I. 구글 클라우드 설정 본격적인 빅쿼리 실습에 앞서서, Python과 연동하는 예제를 준비하였다. 빅쿼리 시작에 앞서서 선행적으로 클라우드 사용을 해야 한다.
만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing 마지막으로 BigQuery API를 사용해야 하기 때문에 빅쿼리 API 사용허가를 내준다.Enable BigQuery 위 API를 이용하지 않으면 Python 또는 R과 연동해서 사용할 수는 없다. 자주 쓰는것이 아니라면 비용은 거의 발생하지 않으니 염려하지 않아도 된다. 비용관리에 대한 자세한 내용은 BigQuery 권장사항: 비용 관리에서 확인하기를 바란다.
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데이터는 코로나 데이터를 활용했다. I. Overview 일부의 사람들이 R과 Python을 사용하지만, 대부분의 사람들은 엑셀을 사용한다.
1. 구글 클라우드 설정 본격적인 빅쿼리 실습에 앞서서, Python과 연동하는 예제를 준비하였다. 빅쿼리 시작에 앞서서 선행적으로 클라우드 사용을 해야 한다.
만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing 마지막으로 BigQuery API를 사용해야 하기 때문에 빅쿼리 API 사용허가를 내준다.Enable BigQuery 위 API를 이용하지 않으면 Python 또는 R과 연동해서 사용할 수는 없다. 자주 쓰는것이 아니라면 비용은 거의 발생하지 않으니 염려하지 않아도 된다. 비용관리에 대한 자세한 내용은 BigQuery 권장사항: 비용 관리에서 확인하기를 바란다.