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. 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.

들어가면서.. 본격적으로 강의를 시작하면서, 수강생들에게 도움이 되는 글을 작성하고 싶었다. 아쉽지만, 본 포스팅에서 코딩과 관련된 글을 제공되지 않는다. 다만, 필자 역시 블로그를 시작하면서 하나의 포트폴리오를 만들어가는 것처럼, 부족한 나의 강의를 듣는 사람들에게도 도움이 될만한 글을 제공하고 싶었다. 원문: How to Build a Data Science Portfolio 원문을 번역하지만, 기타 필자의 개인적인 의견도 섞어서 개진하였음을 밝힌다. 데이터 과학분야에 어떻게 취직을 할 수 있을까? 신입의 입장에서, 통계, 기계학습, 프로그래밍, IT 기술, 클라우드 전반에 대해 모두 아는 것은 어렵다.

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. 본 교재 외에 강사가 추가한 내용에 대한 Reference를 확인하셔서, 추가적으로 학습하시는 것을 권유드립니다. Tutorial 이전 강의가 궁금하신 분들은 아래에서 선택하여 추가 학습 하시기를 바랍니다. Google Colab Tensorflow 2.0 Installation Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.1 - 난수 생성 및 시그모이드 함수 Tensorflow 2.

들어가면서.. 본격적으로 강의를 시작하면서, 수강생들에게 도움이 되는 글을 작성하고 싶었다. 아쉽지만, 본 포스팅에서 코딩과 관련된 글을 제공되지 않는다. 다만, 필자 역시 블로그를 시작하면서 하나의 포트폴리오를 만들어가는 것처럼, 부족한 나의 강의를 듣는 사람들에게도 도움이 될만한 글을 제공하고 싶었다. 원문: How to Build a Data Science Portfolio 원문을 번역하지만, 기타 필자의 개인적인 의견도 섞어서 개진하였음을 밝힌다. 데이터 과학분야에 어떻게 취직을 할 수 있을까? 신입의 입장에서, 통계, 기계학습, 프로그래밍, IT 기술, 클라우드 전반에 대해 모두 아는 것은 어렵다.

I. 개요 Google Data Studio는 놀랍도록 유연한 도구로서 마케팅 대행사 중 Google Analytics를 활용한 업체들은 대부분 항상 사용합니다. 때로는 유연성이 더 필요할 때 R ’s Shiny 패키지를 사용하여 데이터 시각화 / 대시 보드 앱을 만드는 것이 매우 쉽습니다. 이 옵션을 사용하면 모든 소스의 데이터를 예측 모델링과 함께 사용할 수 있는 장점이 있습니다. 이 블로그 게시물은 3 부분으로 나누어져 있습니다. 먼저 Google Cloud Virtual Machine (VM)을 설정하고 웹 액세스를 허용하도록 방화벽 규칙을 구성합니다.

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. Motivation 오늘은 데이터 분석과 크게 관련이 없는 포스팅을 해보자. 오늘 깃허브에 꾸미려고 하는 것은 아래와 같다. 주로 깃허브를 올리는 시간은 언제인가? 그저 단순 재미로 포스팅을 해본다. II. Prep Work 첫번째, Gist를 클릭하여 활성화를 합니다. (https://gist.github.com/) 두번째, 이제 토큰을 생성하자. 이 때 중요한 것은 rest & gist를 클릭한 뒤 생성을 해야 한다. (https://github.com/settings/tokens/new) Note에는 토큰 생성 목적을 기재하면 된다. (필자는 Productivity Box)라고 했다. Select Scope에서 rest & gist를 아래 그림과 같이 클릭하자.

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. 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.