https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12917 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr문제 설명문자열 s에 나타나는 문자를 큰것부터 작은 순으로 정렬해 새로운 문자열을 리턴하는 함수, solution을 완성해주세요.s는 영문 대소문자로만 구성되어 있으며, 대문자는 소문자보다 작은 것으로 간주합니다. 제한 사항str은 길이 1 이상인 문자열입니다.입출력 예sreturn"Zbcdefg""gfedcbZ"def solution(s): str_list = list(s) str_..
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원문: https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1794/ 조직 상황에 맞는 BI 툴 고르기 | 요즘IT회사에서 어떤 툴을 이용해 데이터를 보시나요? 다양한 조직에서 BI 툴(Business Intelligence Tool) 도입을 통해 대시보드를 구축하여, 조직의 빠른 데이터 기반 의사결정을 돕고 있습니다. 최근에는yozm.wishket.com ➕ 아티클 요약 및 주요 내용요약 :1. BI 툴의 필요성조직에는 수많은 데이터가 존재하며 비즈니스에서 데이터를 기반으로 의사결정을 한다 그렇기 때문에 데이터를 보고 빠르고 쉽게 의사 결정을 할 수 있는 BI 대시보드가 필요하다 2. 조직에 적합한 BI 툴회사의 데이터 문화 조성 단계 // 조직 및 팀 구성원 // 비용적인 측면 ..
★ 총 평심화 프로젝트 이젠 끝!일주일이 길게 느껴지던 한 주그래도 프로젝트 잘 마무리해서 기분 굿!다른 공부는 소홀해졌다오늘 발표를 마무리로 심화 프로젝트가 끝이 났다. 팀원분께서도 발표를 너무나도 잘해주셨고 임정 튜터님께서도 원픽으로 칭찬해주셔서 좋았다! 물론 아쉬운 부분도 있었지만 잘 끝난 것으로 후련하다 우리 팀의 주제가 다른 팀들도 꽤 많이 선택하셔서 겹치는게 많았다 그래서 우리가 해결한 것과 다른 팀이 해결한 것이 어떤 것이 다른지 직관적으로 확인할 수 있었고 그 중 기억에 남는 것은 전처리 부분이다. 생각보다 다른 팀들은 전처리 부분도 표를 만들어 직관적으로 잘 보도록 만들어 보여줬다 그런 부분이 아 다음에 프로젝트 할때는 꼭 넣어야겠다 라는 생각이 들었고 우리 팀은 모델링 얘기하기에 바빠 ..
20240830 TIL7. 머신러닝을 통한 예측우리 팀은 총 7가지의 회귀분석을 해보기로 했었고 선형, 릿지, 라쏘, 엘라스틱, 랜덤포레스트, XGboost, 시계열 분석을 했었다.그 중 나는 아직 머신러닝이 어렵다고 판단되어 가장 기본적인 선형회귀와 릿지회귀를 선택해서 했고 그 결과가 바로 전에 썼던 이커머스 주간 판매량 예측2에 있다. 역시나 기본적인 회귀라서 그런지 성능이 좋지 않아 내가 나온 결과값을 예측을 하진 못했고 성능이 좋았던 랜덤포레스트, XGboost, 시계열 회귀 분석을 통해 어떻게 재고관리를 할 지 예측을 했다. - 모델의 총 성능평가모델RMSER-squared(R2)MAE선형회귀 21948.62 0.09 14634.18릿지회귀 21948.620.09 14634.07라쏘회귀1311..
https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/77884?language=python3 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr문제 설명두 정수 left와 right가 매개변수로 주어집니다. left부터 right까지의 모든 수들 중에서, 약수의 개수가 짝수인 수는 더하고, 약수의 개수가 홀수인 수는 뺀 수를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.제한사항1 ≤ left ≤ right ≤ 1,000입출력 예leftrightresult131743242752입출력 예 설명입출력 예 #..
20240828 TIL4. 이상치 제거▶ IQR 작업 --> 이상치 제거법- Dept 이상치 제거# Dept 이상치 제거pct25 = df['Dept'].quantile(.25)pct75 = df['Dept'].quantile(.75)iqr = pct75 - pct25pct25 - 1.5 * iqr # 하한pct75 + 1.5 * iqr # 상한df['Dept'] = np.where((df['Dept']pct75 + 1.5 * iqr), np.nan, df['Dept'])df = df.dropna(subset='Dept')df.head(3)- Size 이상치 제거# Size 이상치 제거pct25 = df['Size'].quantile(.25)pct75 = df['Size'].quantile(.75)iqr..
★ 총 평심화프로젝트 시작!머신러닝 공부 부족 느낌SQLD 내년 시험 합격 기원 ^^아직도 나에겐 어려운 데이터 분석 :(다시 프로젝트가 시작되었다. 시간이 정말 너무너무 빠르다. 어제 막 프로젝트 주제 잡고 전처리하고 시각화 해보거나 하고 있는데 아직까지 뒤죽박죽인 느낌이다. 주말동안 다시 한 번 어떻게 진행하면 좋을지 생각하고 시각화와 머신러닝을 가지고 어떻게 예측할 지 한 번 생각해봐야 할 것 같다 ㅠㅠ 심지어 내일은 SQLD 시험인데 솔직히 공부 하나도 안해놔서 치러 가는게 맞나 싶다 ... 그래도 일단 오늘까지 남는 시간에 공부 해 볼 생각이지만 잘 모르겠다 ㅎㅎ ☆ 배운 것머신러닝은 똑같은걸 또 배워도 새롭다 칭찬할 점-프로젝트 순조롭게 잘 나가고 있다-내 몫은 그래도 해내고 있는 중 ..
20240823 TIL심화 프로젝트 start! -기초 프로젝트에서 머신러닝 기법만 추가된 심화 프로젝트이다! 아직 머신러닝 공부가 제대로 안돼있어서 걱정이 되긴 하지만 화이팅! 1. 주제 선정[회귀] 이커머스 주간 판매량 예측으로 선정하게 됐다.https://teamsparta.notion.site/88a9ef95797147e7b741260b406da6f3 [회귀] 이커머스 주간 판매량 예측 | Notion프로젝트 제목teamsparta.notion.site아무래도 우리 팀이 비전공자들이 모여있어서 가장 많이 접할 수 있었던 것을 선택을 했는데 그것이 주간 판매량 예측이었다.또, 페이지 자체에도 설명이 잘 돼 있었고 찾아보니 데이터도 실제 캐글에서 대회가 열렸었던 것이라서 데이터 분석할때 다른 주제들보..
