89일차 코딩학원

코딩학원 공부내용 정리

 

1. 지금하는 개발자 풀스택 과정은 적어도 6년이 걸려야 숙달할 수 있는 내용으로 구성되어 있다. 지금 따라가지 않으면 나중에도 따라가지 못한다. 수업은 기본이고 개인적으로 심화학습을 해야한다. 쉬워보이는 것들도 내가 다 안다고 할 수 없다. 

 

2. 지난 주 금요일 시험 문제를 잘못 풀었다. 문제 출제자가 메서드를 요구했다. 나는 메서드를 만든 것이 아니라 출력만했다. 문제 정의부터 꼼꼼하게 보자. 아래는 로또 번호 뽑는 메서드다. 1~45번까지의 숫자로 범위를 설정하고, 뽑혀 나오는 수는 6개, 중복 불가로 설정해준다. 

def generate_lotto_nums():
  return np.random.choice(np.arange(1,46), size=6, replace=False)
 
generate_lotto_nums()

array([31, 11,  6,  1, 34, 37])

 

3. pandas 연습이 끝나고, AI 입문 과정에 들어간다.

 

4. Visual Studio 설정을 다르게 해봐야겠다. 설정하는 키를 못찾아서 헤맸다. 

 

Visual Studio 설정하기 : 파일 → 기본 설정 → 설정 

캡쳐 단축키 : 윈도우 버튼 + Print Screen  → 사진/스크린샷에 저장됨. 

 

5. AI는 데이터, 통계학과 연관성이 크다. EDA, 기술통계, 추리통계에 대해 학습하고 있다.   

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1. 기술 통계
    0) 데이터에서 측정할 수 있는 요약된 수치값들
    1) 수집한 자료를 분석하여 대상들의 속성을 파악하는 통계 방법 
        - 중심경향값
            - 평균 : 수치 총합 / 전체 자료 수
            - 중심(중앙)값 : 최대 - 최소의 정가운데 수치
                            오름차순으로 정렬했을 때, 한가운데 있는 값
            - 최빈값 : 가장 많은 빈도를 보이는 수치,
                       데이터 중에서 가장 많이 등장한 횟수   
        - 사분위수
            - 오름차순으로 정렬해서 4등분한 지점
            - 25% / 50% / 75% 
        - 분산도 
            - 분산 : 분산은 각 데이터가 평균으로부터 떨어진 거리(편차)의 제곱을 나타내는 값입니다. 그리고 이 제곱된 편차                들의 평균.
            - 표준분산 : 분산에 제곱근을 취한 수치 
        - 상관계수 
        - 회귀계수 

2. 추리 통계
    1) 모집단을 대표하는 표본을 추출하고
       표본의 기술통계를 이용하여
       모집단의 속성들을 유추하는 통계방법 
        - 표본집단 ====> 모집단 
                    추정
    
    2) 신뢰구간
        - 추리통계에서 예측한 모집단의 특성이 위치할 가능성이 높은 구간
        - 표본에서 구해지는 기술통계값들을 이용하여 계산되며, 95%, 99%, 99.9% 신뢰수준에 따라 달라짐
            - 95%보다 99%가 신뢰수준이 높다. 

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1. EDA 정의
    1) Exploratory Data Analysis
    2) 탐색적 데이터 분석
    3) data => EDA => 인사이트 
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               통계분석
               시각화

2. EDA의 필요성 (효과)
    1) 데이터 이해할 수 있도록 도와줌
    2) 가설을 추가하거나 수정할 수 있음 

3. 가설 수립 검정하기 
    1) 반복으로 구성됨 

        가설 수립 ==> EDA를 통한 가설 검정 => Insight 획득, 구체화 (주식투자에서도 흔히 사용된다. 데이터 수집, 가설 수립 및 검정) 
    
    2) 예시
        - 보험 가입 기간이 긴 고객일수록 이탈율이 줄어들 것이다. 
        - 건물별 화재 예측을 하는데 필요한 특징을 선정하는데 EDA를 수행함.
        - 밸브의 불량이 발생하는 공정상 원인 파악