Practice makes perfect

1. 출력 ( print ) +) print를 사용할 때 ( , ) 를 사용하면 문자열을 연결하여 출력해줍니다. 2. 변수 선언 및 주석 처리 파이썬이 이해할 수 있는 자료형이면 어떤 데이터든 담을 수 있습니다. (R과 동일) 3. 변수명 규칙 4. 수치형 : int, long, float, complex - 정수(int) a 만 출력하면 out[ ] 과 함께 출력되고, print로 출력하면 out[ ]이 출력되지 않습니다. type( ) : 자료형 확인 - 실수(float) - 복소수(complex) 5. 연산자 (+, -, * , /, //(몫), %, **(거듭제곱)) 6. math 모듈을 이용한 계산 - abs : 절대값 계산 함수 - round : 반올림 계산 함수 - trunc : 버림 계산 ..

아나콘다(Anaconda) 란? : Anaconda는 실제로 conda, Python 및 150 개가 넘는 과학 패키지와 그 종속성과 함께 제공되는 소프트웨어 배포입니다. 응용 프로그램 conda는 패키지 및 환경 관리자입니다. Anaconda는 Python에서 가장 일반적인 데이터 과학 패키지가 포함되어 있으므로 상당히 큰 다운로드 (~ 500MB)입니다. 아나콘다(Anaconda) 특징 - Anaconda는 Python 기반의 개방형 데이터 과학 플랫폼입니다. - Anaconda의 오픈소스버전는 Python 및 R의 고성능 배포이며 데이터 과학을 위해 가장 많이 사용되는 Python, R 및Scala 패키지중 100개 이상을 포함합니다. - Anaconda에 포함된 유명한 패키지인 의존성 및 환경 관..

Jupyter Note란? : 주피터 노트북(Jupyter Notebook)은 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 작성하고 실행해 볼 수 있는 개발도구이다. 일반적으로 아나콘다(Anaconda)를 설치하면 Jupyter Notebook이 함께 설치되어 Jupyter를 사용할 수 있습니다. 물론Anaconda를 사용하지 않는 경우 pip 을 통해 Jupyter 패키지를 설치할 수도 있지만, 통상 Anaconda를 설치해서 사용할 것을 권장합니다. - 아나콘다를 다운받으면 Jupyter Notebook이 같이 다운받아 지지만 앞에서 설명한 가상환경에서 실행하기 위해서 가상환경에 설치해줍니다. - conda 커널 설치 : conda install nb_conda 가상환경의 이름으로 Jupyter Notebook가 ..

시계열 분석(Timeseries Analysis) : 어떤 현상에 대해서 시간의 변화에 따라 일정한 간격으로 현상의 변화를 기록한 시계열 데이터를 대상으로 미래의 변화에 대한 추세를 분석하는 방법, 시간 경과에 따른 관측 값의 변화를 패턴으로 인식하여 시계열 모형을 추정하고, 이 모형을 통해서 미래의 변화에 대한 추세를 예측하는 분석방법입니다. (시계열 자료 - 시간의 흐름에 따라 관찰된 데이터) - 과거로 부터 현재까지의 변화를 통해서 향후 미래를 예측 (현상 이해 -> 미래 예측) 시계열 자료 분류 ① 정상성(stationary) 시계열 : 어떤 시계열자료의 변화 패턴이 평균값을 중심으로 일정한 변동폭을 갖는 시계열 (시간의 추이와 관계 없이 평균과 분산이 일정) - 대부분의 시계열 자료는 다루기 어..

연관분석 (Association Analysis) : 연관분석은 군집분석에 의해서 그룹핑된 cluster를 대상으로 해당 그룹에 대한 특성을 분석하는 방법으로 장바구니 분석이라고 합니다. 즉, 유사한 개체들을 클러스터로 그룹화하여 각 집단의 특성 파악합니다. 예를 들어, 제가 마트에서 ’씨리얼’ 이라는 제품을 샀으면 그와 함께 먹을 우유도 같이 구매할 확률이 높을 것입니다. 이렇게 A라는 제품을 구매하였을 때, B라는 제품도 함께 구매하는 규칙의 패턴을 구하고자 하는 것이 연관규칙 분석의 목적입니다. 유튜브, 넷플릭스 등의 플랫폼들은 모두 이러한 알고리즘들을 기반으로 컨텐츠들을 추천해주고 있습니다. 연구 분석의 기본 개념 지지도(support) : 전체 데이터에서 관광지 X, Y에 대한 방문을 모두 포함..

비지도 학습(Unsupervised Learning) : 사람 없이 컴퓨터가 스스로 레이블 되어 있지 않은 데이터에 대해 학습하는 것으로 y없이 x만 이용해서 학습하는 것 입니다. 정답이 없는 문제를 푸는 것이므로 학습이 맞게 됐는지 확인할 길은 없지만, 인터넷에 있는 거의 모든 데이터가 레이블이 없는 형태로 있으므로 앞으로 기계학습이 나아갈 방향으로 설정되어 있습니다. 통계학의 군집화와 분포 추정 등의 분야와 밀접한 관련이 있습니다. – 컴퓨터 기계학습에 의한 분석 방법 – 종속변수(y) 없음 : 입력 데이터에 정답 없음 – 분석방법 : 규칙(패턴분석) → 공학.자연과학 계열(100년) – 분석유형 : 연관분석, 군집분석 → 데이터마이닝 기반 군집화(Clustering) - 군집분석(Clustering..

Plug In이란? : 개발자가 jQuery 자체를 확장하여 사용할 수 있도록 제공해 주는 jQuery 라이브러리의 한 형태 medienfreunde.de/lab/innerfade/ InnerFade with jquery InnerFade with JQuery What is it? InnerFade is a small plugin for the jQuery-JavaScript-Library. It's designed to fade you any element inside a container in and out. These elements could be anything you want, e.g. images, list-items, divs. Simply produce y medienfreunde.de ..

1. 해당 엘리먼트를 사라지게 하기 Show it Hide it Show it slow Hide it slow 2. 해당 엘리먼트를 사라지게 하기(2) Show Hide it Show it slow Hide it slow 3. Sliding slideDown - 밑으로 내려오도록 합니다 . slideUp - 위로 올라가도록 합니다. slideTogggle - 천천히 내려오도록 합니다. slideTogggle - 천천히 올라가도록 합니다. 4. 해당 엘리먼트를 서서히 보이게 하기 - display : none 숨겨져 있음 - fadeIn 매서드를 활용하여 서서히 보이도록 합니다. 5. 페이딩 - 기본 환경 - - fadeIn - - f..