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[코딩테스트 준비] 프로그래머스 코테 고득점 KIT - 해시 1번 망했다. 해시 1번부터 못하는 건 무슨일..? ㅎ 내가 적은 코드는 아래와 같다 #내가 쓴 코드 = 정확성 100% + 효율성 0% def solution(participant, completion): answer = '' for p in participant: if p in completion: completion.remove(p) else: answer += p return answer 효율성이 제로라서 다음으로 넘어갈 수 없다.. 아쒸,, 그래서 조금 변형해봤는데, 여전히 효율성 '제로'요?!?!?! # 두 번째 코드 수정 def solution(participant, completion): answer = '' for p in participant: if p in completion: comple..
[패스트캠퍼스] 실제 데이터를 활용한 데이터 전처리/분석/시각화 (5주차 데이터 분석 인강) 드디어 마지막 5주차,,! 사실 글을 쓰는 지금,, 두 강의 정도를 아직 못들었습니다.ㅋㅋ 마지막인만큼, 내가 느낀 점을 먼저 쓰려고 한다! 지난주까지는 이론 설명이 강했다면, 이번주는 실무데이터를 활용한 수업이 전부였고, 좀 복잡했던 것 같다. 여태 배워온 이론을 저어어어어언부 활용해서 하는데, 맥락이 이해가 잘 안됨,, 왜 '이' 부분에서 '이' 함수를 써야하는 지,, 이런 설명 없이 그냥 코드 순서에 따라가면 된다는,,, >> 사실상,, 나는 기본 함수에 대해 알고 있지만, 어떤 상황에서 어떤 함수가 적합하고 좋은지를 잘 몰랐던 걸 알고자 이 수업을 듣게 된 것인데,,, but 해결하지 못함,,,,, 실무 데이터를 활용해서 수업을 진행하셨는데, 약간 목적 없이 데이터 분석을 하고 있는 기분이라,, ..
[패스트캠퍼스] 파이썬 - 시각화 그래프 (4주차 데이터 분석 인강) 4주차 수업! 시각화하는 방법에 대해서도 어느정도 알고 있었지만, 어떤 상황에, 어떤 그래프를 써야하는지 잘 모르는 상태였기에 열심히 들었다! 신기했던 것은, seaborn 공식 사이트에서 참고하시라는 말씀이었다. 해당 공식사이트에 들어가면, 사람들이 만들어둔 예시 그래프가 있었다. 평소에 내가 해볼 수 없었던 방식의 그래프, 알고는 있지만 신기하게 사용했던 방식들을 보니 도움이 되는 것 같았다. 또한, 강사님께서 추천해주신대로, kaggle을 이용해보면 같은 과제에 대해 다른 사람들을 어떻게 하는지 볼 수 있으니 앞으로 많이 활용해야겠다는 생각이 다시 한 번 들었다. Seaborn import seaborn as sns로 라이브러리 불러오고 sns.xxxplot()으로 사용하면 되는 것이다. 하지만, ..
[패스트캠퍼스] 파이썬 - numpy/pandas 라이브러리 (3주차 데이터 분석 인강) 아니 벌써 3주차라니~ 난 아직 열심히 복습도 못한 것 같은데! 이력서쓰랴, 자소서쓰랴,, (놀으랴,,) 수업 듣는게 생각보다 빡세다!!! 그치만 꼼꼼히 들으려고 노력하면서 들으니, 이해도 잘 되고 뿌듯한 것 사실이다!! 이번 주는 numpy와 pandas에 대해서 공부를 하였다. pandas는 데이터 분석에서 가장 많이 사용되던 라이브러리였는데, 제대로 공부해본 적은 없고 실무에만 던져져서 사용해본 경험만 있었다. 그래서 이번 기회에 제대로 공부하고 싶었는데, 벌써 pandas 수업을 하다니~ 아무튼 첫 번째 수업은 numpy였다. Numpy numpy는 수치 연산용 라이브러리로, C++기반으로 작성되었지만, python이 기본적으로 가지고 있는 연산 기능에 비해 월등히 좋다고 하셨다. 실제로도, py..
[패스트캠퍼스] 파이썬 - 데이터 타입/제어문/함수/입출력 공부 (2주차 데이터 분석 인강) 2주차가 시작되었다! 약간 몰아서 듣게 되었지만, 내 성격상 한꺼번에 들어야 이해가 잘 되는 st... 2주차의 내용은 데이터 타입에 대한 기초 설명이었다. 내가 데이터 분석 공부를 해오면서 dictionary, tuple, set을 잘 이용하지 않다보니 사용하기 어려웠고, list와 string은 자주 이용했지만 간혹 어려웠던 부분들이 있었기 때문에 많은 도움을 받은 강좌였다. 아래는 내가 수업을 들으며 다시 기억하고 싶은 내용들과 몰랐던 함수/방법에 대해 필기한 것인데, 생각보다 너무 많이 적어서 놀랐다;; ㅎㅎ 개념은 필기에 상세하게 적혀 있으니, 노트 필기를 참고해주시면 됩니다! 숫자 데이터 (int/float) 숫자 데이터 부분에 대한 설명은 대부분 알고 있던 것이었지만, exponential을..
[2022.01.14] 취준생 일기 7 데이터엔지니어, 데이터사이언티스트, 데이터분석가를 정확하게 분류해둔 자료를 찾았다. https://market.dighty.com/contents/?idx=7614796&bmode=view 데이터 집중 직무의 모든 것: 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가 : 다이티 데 '데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가'... 연봉킹이라 불리우는 데이터 직무 3대장의 차이를 혹시 아시나요?다들 데이터 분야가 전도유망하다고는 하는데 어떤 직무가 있는지 market.dighty.com 데이터 분석(파이썬)과 관련한 논문 자료를 차근차근 읽어보려 한다. https://scholar.google.co.kr/schhp?hl=ko&as_sdt=0,5 Google 학술 검색 거인의 어깨에 올라서..
[패스트캠퍼스] 다시 한번 데이터분석 기초 다지기 (1주차 데이터분석 인강) 데이터 분석 직무에 지원하고 코딩테스트를 보면 볼수록, '내가 도대체 뭘 하기 위해 데이터 분석가가 되려는 걸까?' 라는 생각이 들기 시작했다. 마냥 취직을 위해, 내가 본래 하고 싶은 일에 대한 것을 잃은 느낌이었다. 취직이 중요한 건 맞으나 기업이 원하는 인재상에만 맞춰가려다 보니, 데이터 분석가가 무슨 일을 하는 사람인지 점차 잃게 되고, 공부에 해이해지기 시작했던 것 같다. 복수전공으로 데이터 분석을 배우고, 외부 교육 프로그램에 참여하며 분석에 대한 기법을 배워왔지만 더 공부하고 싶었고 혼자하기는 벅찼다. 그렇게 이런저런 수업을 알아보던 중 패스트캠퍼스의 '빅데이터 분석 첫걸음 시작하기'라는 수업을 알게 되어 참여했고, 수업 시작부터 '데이터 분석이 왜 필요한지?', '데이터 분석가는 어떤 일을..
2022.01 롯데케미칼 데이터분석 - 서류 석유화학에 대해서는 아무 것도 모르지만, 데이터 분석 직무 하나 보고 지원했다. 자기소개서 1번 질문을 제외하고는 수월하게 작성했지만, 1번은 정말 석유화학 트렌드 및 앞으로 전망에 대해 어떻게 생각하고 입사하게 되면 어떻게 해결해 나갈 것인지 물었기 때문에, 해당 업종에 대해 공부를 안 할 수가 없었다. 일단은 구글을 통해 석유화학의 현재 상황 및 전망에 대해 찾아보았는데, 단순히 휘발유와 플라스틱에 대해서만 생각했던 것과 달리 전기자동차와 수소 사업에 뛰어들기 때문에 과거와 미래 사업을 동시에 한다는 점에서 놀랐다. 그래서 석유화학에 대해 자세히 알아보고자 유튜브를 통해 영상(아래링크 참고)을 하나 참고하게 되었고, 너무 잘 설명해주셔서 어느정도 이해가 되었다. 플라스틱, 방향제, 옷 등 다양한 것들..