rubus0304 님의 블로그

리스트  'A', 2, True 다 묶을 수 있다.L [[3]] 는 L리스트의 3번째 원소     비교 연산지의 값은 True  or  False 임 > a == 'abc' [1] TRUE> a != 'abcdefg' [1] TRUE> b > 'adsp' [1] FALSE> number1 [1] TRUE> is.na(logical) [1] TRUE> is.null(NULL) [1] TRUE  > 7+3 [1] 10> 7-3 [1] 4> 7*3 [1] 21> 7/3 [1] 2.333333> 7%/%3 [1] 2> 7%%3 [1] 1 # 만약 벡터의 길이가 동일하지 않은 경우, 원소가 많은쪽이 기준이 된다 x = c(1, 2, 3) y = c(1, 2, 3, 4, 5, 6) x + y # 2, 4, 6, 5..

2과목 범위 적지만 지엽적인 내용 많음  별표 부터 1회독, 그 이후 굵직하게 잡히면 안쪽 디테일 채워가기   여기까지가 2과목이제 3과목 시작..! R코드 참고용으로만!1회독이고 프로그래밍 해본 적 없다 - R파트 넘어가고 통계부터 따라와도 (ADsP 시험가능)       프로그래밍 언어 배울 때1. 데이터 형식2. 기본 연산3. 조건문/ 반복문4. 활용 R언어는 어떻게 이해하고 실행하는가현실 -> 코드로 옮기는 거 스칼라: 하나의 값벡터: 하나의 값이 여러개  (a, b, c ...)행렬: 표 (2차원)배열: 리스트데이터 프레임 ' '  "  "  홑은 홑  쌍따옴표는 쌍따옴표로 닫아야함 빗자루 누르면 console 다 지워짐 // 계산할 부분만 드래그하고 RUN Environmet  빗자루로 지우면..

적절한 활용방안과 유즈케이스의 탐색:기존 잘 구현된 시나리오 있으면 만들지말고 그냥 써라     폭포수 모델의 단점은 가장 마지막에 고객에게 보여줄 수 있음 피드백 느림프로토타입은 이를 보완하여 바로 개선 바로 개선 가능.  CRISP_DM 분석방법론은 KDD분석 방법론 (단방향) 과 달리 단방향으로 구성되어 있지 않고 단계 간 피드백 통해 단계별 완성도 높인다는 차이점 있음 1. 이해단계 추가 (업무 이해, 데이터 이해)2. 단계간 피드백 (데이터 준비 - 모델링 간)   빅데이터 분석 방법론 5단계에서 시스템 구현 단계는 반드시 한다 NO! 필요 시 한다 YES!  하둡 : 대용량 정보 분산처리 시스템   탐색적 데이터 분석 (EDA): 내가 지금 갖고 있는 데이터의 특징을 파악하는 것  평균, 분산..

기계학습 (Machine Learning)머신러닝 안에 딥러닝이 포함     책임원칙훼손 - 마이러니티 리포트 영화 보면 이해 빠름 - 미래 예측할 수 있는 능력 가진 캐릭터들이 미래에 일으킬 범죄를 미리 범죄자를 체포하는 스토리 - 빅데이터 기반 예측기술 가지고 오판을 하면 안 된다.          분석의 양이 아니라 본질을 알고 분석하는 통찰력있는 인사이트가 중요     Hard skill: 업무능력  / 이론적 능력, 분석능력Soft skill: 소통능력 / 통찰력, 설득력, 다분야 간 협력

1과목 20% 2과목 20% 3과목 60% 비중으로 / 과락 조심 : 2과목 (외울 내용 多), 3과목 통계분석, 정형 데이터 마이닝 (경영학과 내용)SQLD, 정보처리기사 관련 내용 있음.          DB: (Data Base)DBMS: (Data Base Management System (DB 관리 프로그램)   ex) 한글, 워드, Oracle / MySQL등   어떤 게 더 좋다 나쁘다가 아닌 데이터 베이스가 다른 것.  DB에 Creat 만들고, Read 읽고, Update 수정하고, Delete 삭제하는 걸 묶어서 한 개 단위로 하는 걸 Transaction 이라고함.ex) 결제 -> A-B 결제 신청, 100원, A -100, B +100  //  각 데이터를 하나의 Transation