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 교육상, 최근 kaggle 및 국내 경진 대회에 참여할 일이 생겼다. 실습을 해보니, 매번 패키지와 파일을 다운로드 받는 것이 많이 불편했다. 파일을 열 때마다, !pip install name_of_package을 실행해야 하는 번거로움이 있다. 이러한 해결책으로 파이썬 패키지를 Google Colab에 영구적(Permantly)으로 설치하는 것을 실습한다.

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.

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. I. 개요 Kaggle에서 데이터를 다운로드 하는 방법에 대해서는 생략한다.

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 Kaggle 대회에서 나오는 데이터의 용량은 작은 편은 아니다. 성능이 적은 노트북을 사용해야 하는 경우라면 Google Colab을 사용해야 한다. 이 때, Kaggle 데이터를 Google Colab으로 다운로드 받는 과정에 대해 기술 하려고 한다. II. 캐글 계정에서 해야 할 것 먼저 본인의 계정에서 API Token을 다운로드 받는다.

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. 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.

I. 개요 dplyr 문법에서 select에 대해 다룬다. 보통 select는 열 추출 함수로 소개되고 있다. 그런데, select 함수에는 열 추출을 할 때 도와주는 helper functions가 있는데, 간단하게 소개하고자 한다. starts_with ends_with contains matches num_range one_of 작은 도움이 되었기를 바란다. II. 사전 준비 본격적인 실습에 앞서서, 패키지를 로드 한다. library(dplyr) library(nycflights13) flights 데이터셋의 변수들을 확인하자. glimpse(flights) ## Rows: 336,776 ## Columns: 19 ## $ year <int> 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, … ## $ month <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, … ## $ day <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, … ## $ dep_time <int> 517, 533, 542, 544, 554, 554, 555, 557, 557, 558, 558,… ## $ sched_dep_time <int> 515, 529, 540, 545, 600, 558, 600, 600, 600, 600, 600,… ## $ dep_delay <dbl> 2, 4, 2, -1, -6, -4, -5, -3, -3, -2, -2, -2, -2, -2, -… ## $ arr_time <int> 830, 850, 923, 1004, 812, 740, 913, 709, 838, 753, 849… ## $ sched_arr_time <int> 819, 830, 850, 1022, 837, 728, 854, 723, 846, 745, 851… ## $ arr_delay <dbl> 11, 20, 33, -18, -25, 12, 19, -14, -8, 8, -2, -3, 7, -… ## $ carrier <chr> "UA", "UA", "AA", "B6", "DL", "UA", "B6", "EV", "B6", … ## $ flight <int> 1545, 1714, 1141, 725, 461, 1696, 507, 5708, 79, 301, … ## $ tailnum <chr> "N14228", "N24211", "N619AA", "N804JB", "N668DN", "N39… ## $ origin <chr> "EWR", "LGA", "JFK", "JFK", "LGA", "EWR", "EWR", "LGA"… ## $ dest <chr> "IAH", "IAH", "MIA", "BQN", "ATL", "ORD", "FLL", "IAD"… ## $ air_time <dbl> 227, 227, 160, 183, 116, 150, 158, 53, 140, 138, 149, … ## $ distance <dbl> 1400, 1416, 1089, 1576, 762, 719, 1065, 229, 944, 733,… ## $ hour <dbl> 5, 5, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 5, 6, 6, … ## $ minute <dbl> 15, 29, 40, 45, 0, 58, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 59, … ## $ time_hour <dttm> 2013-01-01 05:00:00, 2013-01-01 05:00:00, 2013-01-01 … 총 19개의 변수들로 구성이 되어 있는 것을 확인 할 수 있다.

I. Problem Hugo에서 이미지를 업로드하면 자동적으로 왼쪽(Left) 정렬이 된다. 기본적으로 마크다운 내에서 html 적용은 되지 않는 문제점이 있다. 아래는 기본적인 img 업로드 방식이다.  위 그림처럼 왼쪽으로 치우친 것을 볼 수 있다. 이럴 경우 어떻게 해결해야 할까? 간단하게 해결 방법을 정리하여 공유한다. II. CSS 파일 찾기 기본적으로 이미지를 핸들링 하는 것은 CSS 파일에서 해결한다. 문제는 어떤 CSS 파일을 열어야 하는지 처음에는 어려울 것이다. 첫째, 대부분 hugo 개발자들이 테마를 사용하기 때문에 테마에서 css 파일을 찾는다.

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.