공지 본 Tutorial은 강사에게 강의를 듣는 과거-현재-미래 학생들을 위해 작성하였습니다.
이 글을 읽어주시는 분들에게 작은 도움이 되기를 바랍니다.
I. 벡터 본 포스트는 프로그래밍과 R을 처음 배우는 사람을 위해 작성하였습니다. 짧게 읽어두시기를 바랍니다. 공부하실 때는 복잡하게 생각하지는 마시기를 바랍니다. 영어의 기본단어 및 문법을 배우듯이 그냥 받아들이시기를 바랍니다.
현재 진행중인 R 기초문법은 아래와 같습니다. 원하시는 것은 참조해서 가볍게 공부하시기를 바랍니다.
Basic Objects - Vector 벡터(Vector). R에서 다루는 가장 작은 단위값의 데이터다. 1차원으로 구성이 되어 있다.
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.
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벡터(Vector). R에서 다루는 가장 작은 단위값의 데이터다. 1차원으로 구성이 되어 있다.
(1) 4가지 벡터 크게 4가지의 벡터가 존재한다. 간단하게 코드를 작성해보자.
xNum <- c(1, 3.
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.
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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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1. 구글 클라우드 설정 본격적인 빅쿼리 실습에 앞서서, Python과 연동하는 예제를 준비하였다. 빅쿼리 시작에 앞서서 선행적으로 클라우드 사용을 해야 한다.
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I. 개요 지난시간에 patients에 관한 데이터를 통해서 프로세스 분석에 대한 일반적인 개념을 접했다.
이번 포스트에서는 bupaR에 대한 이론적인 내용과 함께 간단하게 실습을 진행하도록 한다.
지난시간과 마찬가지로 먼저 데이터를 획득하는 것에서부터 출발한다.
library(bupaR) library(eventdataR) patients <- patients dim(patients) ## [1] 5442 7 5442행과 7개의 열이 확인되었다.
class(patients) ## [1] "eventlog" "tbl_df" "tbl" "data.frame" 그리고, 데이터는 eventlog, tbl_df, data.frame으로 구성된 것을 확인할 수 있다. 기존에 R을 학습한 사람들은 tbl & data.frame에 대해서 한두번쯤 들었을 거라 생각한다.
1. 구글 클라우드 설정 본격적인 빅쿼리 실습에 앞서서, Python과 연동하는 예제를 준비하였다. 빅쿼리 시작에 앞서서 선행적으로 클라우드 사용을 해야 한다.
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