배짱E의 코딩 생활

추정 통계학 모집단에서 표본을 추출 후 표본과 모집단의 관계를 파악해보니 패턴이 나옴. 역으로 표본을 갖고 패턴을 통해 모집단을 추정할 수 있음. 확률 : 가능성의 정도 확률변수 확률변수 X가 가질 수 있는 모든 𝑥𝑖들에 확률이 대응되고, 확률변수는 이 확률에 따라 실숫값을 갖습니다. 확률변수 X가 특정 값 x를 가지는 사상 X=x의 확률을 P(X=x)로 표기합니다. 확률변수가 가질 수 있는 값에 따라 이산형 확률변수와 연속형 확률변수가 있 습니다. 이산형 확률 변수 → 이산확률 변수 확률변수의 평균 확률변수 별로 확률이 다르기 때문에 단순히 다 더한 후 n으로 나누면 안 됨. 확률 분포 확률변수가 취할 수 있는 값과 발생활 확률 베르누이 시행 p 확률 → 성공 1-p 확률 → 실패 이항분포 베르누이 시..

기술통계학 결측치는 원칙이 제거지만 이상치는 제거가 아님(따로 관리해야함) A학생의 국어 성적은 2차원의 표로 보면 한 컬럼 밖에 안 됨. 오늘은 2개의 변량이 있을 시 상관 관계에 대해 알아볼 예정. 공분산을 먼저 공부 후 상관계수를 배울 것임. 공분상과 상관계수 함수 Cov() ← 공분산값 Cor() ← 상관계수 공분산(Covariance) 어떤 두가지 변수(x,y)가 변하는 정도를 수로 나타낸 것 수학적으로 봤을 땐 이 정의로 이해하면 되지만 데이터 분석에서는 x, y가 각각 표의 2개의 행이라고 이해 하면 됨. 분산 공식 x(국어) ← 변수 y(수학) (+ * +) → + : 국어랑 수학을 잘해도 플러스 (양적 선형관계) (- * -) → + : 국어랑 수학을 둘 다 못해도 플러스 (양적 선형관계..

DB 종류 DB - 계층 / 비트 / 관계형. 관계형 데이터 베이스는 중복이 되면 안 됨. RDBMS : Oracle, MySQL 관계형데이터 베이스를 지원해주는 시스템 주로 관계형 데이터 베이스를 이용하기 때문에 데이터 베이스를 받으면 대체로 표 형태(정형화)로 돼어있음. SQL에서 select는 행 단위로 연산함. insert, update, delete 등 명령어는 다 행단위로 적용됨. 하지만 R에서 select은 열 단위임.' 알고리즘은 시간 복잡도(처리 속도), 공간 복잡도(메모리 공간) 기준으로 알고리즘의 효율을 따질 수 있음 select 명령은 탐색 명령이기 때문에 시간 복잡도가 중요함. 기업에서는 데이터 베이스를 사용 안하는 회사가 없기 때문에 코딩 테스트 문제에서 데이터 베이스를 위주로 ..

???? 새로운 신입 3명이 나타남 ???? 뭐지 했는데 알고보니까 합격 발표 나자마자 취업된 사람이 3명이 있어서 추가 모집을 통해서 3명을 충원한 거였음...ㄷㄷ 그러고 통계학1, 2 책을 받음 통계학 커리큘럼 쉽게 배우는 R 데이터 분석 → 통계학 2 → 통계학1 4주정도 프로젝트랑 같이 진행할 예정임. 분석 대량 Data → 평균적인 성향(패턴, 규칙) → 일반화 일반화는 관점에 따라서 방법이 달라짐. 수학, 데이터 사이언스, 뇌과학 등.. 이 중에서 우리는 수학에서 통계학 방법으로 진행할 것임. 수치형 데이터(양적 데이터)라면 평균을 통해 가능함. 분산 값은 절대적인 값에 의미는 없고 상대적으로 비교할 때만 이용함. 예시로 차의 종류를 분석 한다고 했을 때 바퀴수와 바퀴 지름으로 구분한다 하면 ..

텍스트를 갖고 분석하는게 텍스트 마이닝(Text Mining)이라고 함. KoNLP는 텍스트 마이닝 기술 중 하나를 배우는 것. 역슬래시(\)는 한글 표기법이라 디렉토리 작성시 2번을 써야함(C:\\) 슬래시는(/) 1개면 됨. 모든 소프트웨어는 메모리에 올라와야만 작동함. 메모리는 휘발성 메모리라 전원을 끄면 자료가 날라가기 때문에 비휘발성 메모리인 ROM에 저장을 함 Data와 Code를 따로 분류해서 ROM에 저장이 가능함. Data만 따로 모아서 저장한 것이 "~.txt"파일임 File의 종류는 binnary와 text 형식으로 나눠짐 문자기반이 아닌 이미지, 영상, 사운드라면 기본적인 text 형식으로 다룰 수 없음 binnary과 text는 처리 방식이 다르기 때문에 구분 할 줄 알아야함 Ko..

2일차 수업입니다. 이 날은 본격적인 코딩 과정을 시작한 것이며 이날 강사님을 처음 뵈었었습니다. 사실상 코딩 과정은 첫 날이어서 이 날도 라이트하게 Ai라는 것은 무엇이며 어떤식으로 구분이 되어있는지 그런 개념, 원론적인 것을 머리속에서 그려질 수 있도록 알려주셨습니다. 인간이 어렵거나 반복되는 작업을 자동화 하는 것이 근본 명확하게 전략을 잡고 취업준비를 해야한다. 국내는 Ai 주도 국가가 아니기에 대기업 큰 기업위주로 바라봐야함. 과거에는 인간이 데이터 패턴을 찾아서 코딩해서 넣어줬다면, 머신러닝의 기술을 통해 직접적으로 패턴을 찾게 해주면서 Ai가 최근에 뜨기 시작함. 수학에서는 통계학뿐만 아니라 대수학이 주로 많이 들어간다고함. 하지만 이런 알고리즘은 이미 수학자들이 많이 만들어놨기 때문에 우리..

개발자의 길을 걷기 위해서 혼자서 독학은 역부족이라고 느꼈기에 한국 품질 재단에서 진행하는 Ai 개발자 과정 국비 교육을 듣게 되었습니다. 국비라서 지원금까지 나오기 때문에 돈 걱정 안하고 수업에만 집중 할 수 있을 것 같더라고요. 자소서/면접 과정을 밟아서 통과해야지만 이 수업을 들을 수 있습니다. 저는 운이 좋게도 6:1이라는 경쟁을 뚫고 합격을 하여 첫 수업을 들었습니다. 매일 있던 수업 내용을 복기하면서 메모하고자 블로그에 글을 써봅니다. 아무래도 저만 알아들으면 된는 글이기 때문에 친절한 설명까지 적어두진 않을 겁니다. (그러고 싶지만 너무 많은 시간 투자가 되버리니..ㅠ) 1일차 수업 첫 수업은 무척 라이트 했습니다. 전날에 잠을 못 이뤄서 피곤 했지만 라이트 해서 다행이었습니다. 첫 날부터 ..