ENTJ 호랭이의 두리번

Module 3 [12일차(2일차)] 데이터베이스 : 일종의 대용량 엑셀이다. - RDB : 관계형 모델을 기반으로 SQL을 이용해 데이터 관리 - NoSQL : Not Only SQL ( 다양한 모델, 정리되지 않은 대용량 ) * SQL : Structured Query Language, 구조적 쿼리언어 --> 즉, RDB에서 사용하는 프로그래밍언어 * SQL작성원칙 - SQL문법은 대문자 - 테이블명, 속성명은 소문자 - 명령어 끝에는 세미콜론(;) - 주석은- - 앞에 써서 사용 ※ 꿀팁 : 주석처리 한번에 —> ctrl+/ * INSERT INTO 테이블명 VALUES( ~~ ), ※ 콤마로 여러..

[9일차(4일차)] * df 인덱스는 0부터 시작된다. * df의 열 중 하나만 떼오면 Series가 된다 * 정렬하면 뒤죽박죽 -> df.reset_index(drop=True) *기본값:drop=F * 날짜표현 : pd.to_datetime() : 기본은 2024-01-01 -> pd.to_datetime(%Y%m%d) : 20240101 * df.index : 자체로 0열인 index를 array로 뽑을 수 있다!!!!! —>list_불라 = df.index[0] —> x = month_count[product_name].index 해도 >>> m_c df의 인덱스(제일 왼쪽 세로열) 나옴 *** index가 숫자만은 아니다, 여러 변수들일수도 있음 * 이론 - (16pg) 데이터 변수유형 - (2..

새로운 모듈로 들어갔으니 다시 1일차! [6일차(1일차)] * 3V : Velocity+Volume+Variety * 범주(명목, 서열) / 수치(등간, 비율) * DIKW 이론 * 비정형데이터는 정해놓은 구조는 없지만 정성적 연구에 활용도 높다(X) * 빅데이터 가치 산정이 어려운 이유: (활용다변화, 가치변화, 새 가치창출) * 빅데이터활용테크닉 : 유전알고리즘 등 7가지 ※ Module2_1_4_pdf 참고 [7일차(2일차)] * 대표적인 공백 문자 : “ “ “\t”(탭) “\n”(줄바꿈) * .lower(), .upper(), .replace(), .split() : 위 “문자열”메소드들은 문자열을 직접 수정X, 새로운 값을 생성! : 새로운 변수 지정해서 처리한 값을 넣어줘야만 한다! : .a..

[1일차] * 파이썬은 어디에 사용하나? * 데이터 (전)처리 ---> 데이터 품질 결정 * 분류 모델의 성능 평가와 측정방법 : Confusion Matrix * AI란 : 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 > 생성형 AI * AI의 학습 : 지도학습 / 비지도학습 / 강화학습 * 생성형AI(트랜스포머 알고리즘이 시초) : LLM(챗GPT), GAN, VAE * 생성형 AI의 종류 : LLM(대규모 언어 모델) / IGM(이미지 생성 모델) * 언어 생성 AI의 원리 (+챗GPT 단계별 기술특징) * 이미지 생성 AI의 원리 : GAN을 통한 스타일 전이, 자기지도학습의 확산모델(노이즈 추가&제거) * 멀티모달(여러 매체로 정보주고받), 메타버스, 싱귤래리티 * 챗GPT는 멀디모달 지향 [2일차] * 챗..