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.
사전작업 먼저 구글 코랩 내에서 pandas_profiling을 확인하기 위해 master.zip을 설치한다. ref. https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling 설치가 끝나면 구글코랩에서 런타임 다시 시작 한다. !pip install https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip Collecting https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip Using cached https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip . . . Successfully built pandas-profiling I. 빅쿼리 연동 지난 시간에 데이콘에서 내려받은 데이터를 빅쿼리에 넣는 작업을 진행하였다.
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.
개요 본 예제에서는 제주 빅데이터 경진대회에서 제공하는 베이스라인 코드를 살려서 작성하였다. 처음 대회를 입문하는 데 있어서, 빠르게 제출하는 것에 의미부여를 하기 바란다. 참조: https://dacon.io/competitions/official/235615/codeshare/1228 다만, 데이터를 불러오는 영역 및 머신러닝 모형 알고리즘만 조금 수정하였다. 향후 매일 업데이트 하면서 일종의 가이드라인이 되었으면 좋겠다.
I. 들어가며 빅데이터 시대에 맞춰서 다양한 툴이 나오는 가운데, Google Colab은 가히 혁명적이라 할 수 있다. 과거 높은 사양의 컴퓨터에서만 수행할 수 있었던 머신러닝과 딥러닝을 구글 코랩의 환경에서 무료로 배울 수 있는 기회를 구글이 제공하기 시작했다. 간단하게 아래 소스코드를 실행하여 CPU와 GPU의 연산속도를 비교 해보자. GPU를 사용한 TensorFlow II. Google Colab with R Google Colab은 매우 편리하다. 실제 강의를 시작하면서 파이썬 관련 모든 강의안은 Google Colab으로 제작중이다. 문제는 현재로써는 Google Colab만 지원한다는 점이다.
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 I. 들어가며 빅데이터 시대에 맞춰서 다양한 툴이 나오는 가운데, Google Colab은 가히 혁명적이라 할 수 있다. 과거 높은 사양의 컴퓨터에서만 수행할 수 있었던 머신러닝과 딥러닝을 구글 코랩의 환경에서 무료로 배울 수 있는 기회를 구글이 제공하기 시작했다.
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이전 포스트인 Colab + Drive + Github Workflow 실전 테스트용으로 생각하면서 읽어주기를 바란다.
I. 개요 프로젝트 폴더 내에서 간단하게 EDA를 실습하는 시간을 갖도록 한다. 관련 패키지는 우선 다른 곳에서 설치 되었다는 것을 가정한다. 참고: Python Package Settings on Google Colab 본 포스트의 핵심은 환경설정이 Google Colab + Drive내에서 작업하는 것이다.
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I. 동기 부여 및 개요 Google Colab을 알게 된 이후에, 모든 파일을 가급적 여기에서 작성을 한다.
Why?
첫째, GPU를 무료로 사용할 수 있다. 둘째, 맥북에어의 저용량을 쓰는 나에게 있어, 시스템 파일 등을 Local로 내려받는데 버거움이 있다. 셋째, 온라인 강의 및 책을 협업해서 써야 하는데, 각 Local 환경을 구축하는 번거로움을 없애고 싶었다.
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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.
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I. 개요 Kaggle에서 데이터를 다운로드 하는 방법에 대해서는 생략한다.
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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.
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.