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온라인 직강으로는 여전히 배울것이 없다. 하하하. 전에 재미있게 파이썬 공부했던게 지금은 좀 도움이 되는건가,, 그래도 열심히 해야지. 내 인생에 마지막 파이썬 복습이라고 생각하자.. 오히려 인터넷 강의가 속도감도 있고, 전체적인 머신러닝까지 이어지는 경로를 전부 배울 수 있어서 좋았던 것 같다. 조금 더 강의도 빠르게 진행되는 느낌이어서, 편하게 공부하고 있다. sql을 같이 배울 수 있는 커리여서, 특히 마음에 든다. 이번 패스트캠퍼스에서 지원하는 커리에 sql 강의가 많이 있어서, 제대로 다 수강할 수만 있다면,, 꽤나 많은것들을 제대로 배울 수 있을 것 같다. 하루종일 if랑 for만 배우게 될까바 걱정인데, 복습한다는 느낌으로 하자.. 화이팅이다! 몇일전에 한 숙제를 첨부한다. # 1 list_..

오늘 시퀀스 자료형(리스트, 튜플, 레인지, 문자열) + 딕셔너리까지 배우고 있다. 파이썬은 전에도 재밌게 공부하던 영역이라 아직 새로 배우는 것은 거의 없다만, 중간 중간에 나오는 문제도 풀고, 다른 분들 궁금해하는것도 해결하다보니, 그래도 비교적 시간이 금방 간 것 같다. 사실 초보자 입장에서는, 딕셔너리쯤 가게 되면, 딸린 명령어들을 많이 잊어먹게 된다. 전문적으로 프로그래밍을 하거나 코테를 제대로 준비하지 않는 이상 거의 쓸 일이 없고,, 그래서 이런것도 있었지, 저런것도 있었지,, 하면서 강의를 듣고 있다. 엄청 재미있는 강의는 아니다. 정말 독하게 할 자신이 있다면, 한 일주일 날잡고 파이썬 코딩 도장을 처음부터 진득하니 파는게 나을지도 모르겠다. 다만 다른 사람들과 같이 공부하는 재미가 있으..

이론~이론~이론강의였다. 하하하. 파이썬 코딩 도장 책을 인터넷에서 열면서 직접 쳐봤을때 느꼈던 재미보다는 좀 덜했다. 역시 코딩은 실전!! 예전에는 코더는 낮고, 프로그래머는 높다고 생각했는데, 나는 프로그래밍 자체보다는 코딩이 훨씬 재밌는 것 같다. 스타크래프트를 한다고 하면, 당연히 제일 잘하는 종족이 있고, 잘하는걸 점점 더 연습해서 더욱 정교한 컨트롤이 가능하도록 훈련하는 것이 재밌지 않은가? 난 파이썬 코딩이 즐겁고, c도 배워서 잘하고 싶다. 내가 할 수 있는 코딩 능력을 발전시켜서 더욱 능숙하게 코딩하고 싶다. 하하하하! 파이썬이 좋은걸 모르는 사람이 있나! 중요하다는걸 모르는 사람이 있나! 유용하다는걸 모르는 사람이 있나! 나한테는 오히려 기본적인 자료구조에 관한 내용을 재밌고 쉽게 가르..

통계는 어려웠고,, 어려웠다.. 강의 한번 들은것으로는 당최 무슨 내용인지 이해를 못해서, 결국 책을 따로 빌려서 기초 책을 보고 있고, 추후에 udemy에서 관련 기초강의로 공부할 예정이다. 그냥 엑셀을 활용한 통계 분석이 가능하다는걸 눈으로 보고 배운것에 만족한다. 익숙하게 엑셀로 통계를 돌리는 스킬 skill 획득만으로도 만족한다. 엑셀 마지막 강의는 회귀분석을 배우는 시간이었다. 대학교 전공에서 간단하게 배웠던 최소자승법을, 프로그래밍이 아니라, 엑셀로 간단하게 적용하는 훈련이었다. 중요한건 몇번의 클릭으로 회귀분석을 할수 있었다는 내용, 이런 툴을 한번도 현업에서 사용해보지 않았다는 후회와, 회귀분석을 돌리는 행위 자체보다는 어떻게 여기에서 인사이트를 도출하고, 그 내용을 설득력있게 전달할 수 ..

GIGO - 가비지인 가비지아웃. 정크 푸드를 먹으면, 정크.. 여기까지만 하도록 하겠다. 일은 함수가 다 처리해줄것이기에, RAW가 함수가 잘 먹도록 정리하는것이 사실 사람이 수고해야 하는 부분인것같다. 이부분을 CHAT-GPT가 도와줄 수 있지 않을까? 수업시간에 구현한, COUNTIFS를 걸어서 FIND로 특정 문자열을 포함하는 리뷰의 갯수를 세는 작업을 CHAT-GPT(이하 척척박사)가 대신해주는것을 보고 척척박사도 이제 사람의 '감정'을 이해하고 분석하는 영역까지 왔다는 생각이 들어서 좀 소름이 돋았다. 오늘 배우고 있는 SUMIF, FIND, LEFT, RIGHT, MID, SEARCH 모두 배워두면 편한것들이고, 사실 python으로 구현하면 훨씬 간단하게 작성할 수 있는 것들이다. 하지만 ..

엑셀로 몇가지 기술통계를 만드는 방법을 배웠다. 상관관계 분석, irq, 박스모델, 4분위수 분석방법등을 배웠는데, 최근에 읽고 있는 쉬운 통계책과 연결되어서 조금 더 편하게 이해할 수 있었다. 산점도를 직접 그려보니, 광고비와 매출액이 상관관계가 높지 않게 나오는 점, 교육과 매출액의 상관관계가 특히 낮았던 점이 재미있게 보였다. 왜 기업이 경력직을 선호하는지 조금 이해가 된 것 같다. 어차피 교육이 크게 효과가 없기 때문에, 이미 교육을 받아서, 추가적인 교육비 지출이 적은 직원들을 선호하는걸까? 처음에 이 부트캠프를 지원하면서 풀었던 테스트 문제에서 결측치를 처리하는 방법에 대한 질문이 있었는데, 사실 전혀 내용을 모르는 상태에서 문제를 풀려고 하다 보니, 최대한 '그럴싸해보이는' 것으로 골랐었는데..

사실 엑셀에 대해서는 딱히 궁금한게 없을것이라고 방심했다. 현업에서 잘 쓰던 툴이고, 딱히 업무하면서 엑셀관련 스트레스를 받아본 적이 없던 터라, 그냥 적당히 듣고 있으면 될 것이라고 생각했는데, 생각보다 모르고 있던 부분들이 많아서 흥미로웠다. 빠른 도구모음은, 정말 다시 재취업을 하게 된다면, 그대로 사용하게 되지 않을까 싶었다. 익숙하게 사용하게 된다면, 아주 능숙하게 자료 정리를 할 수 있을 것 같다. 서식 붙여넣기 기능을 빠른 도구모음에 넣어두니, 정말로 각종 수식을 적용하는데 있어서, '타격감'이 좋아졌다. 아쉬운 부분도 있었다, 25일에 열심히 들어두었던 강의를 다시 복습하는 기분이어서, 어차피 해야할 복습을 따로 수업시간을 빼서 해주니 고맙다고 생각도 들었지만, 흥미는 확실히 반감되는 기분..

전체적인 공부 방법에 관한 큰 뼈대를 익히는 시간이었다. 긴 과정이다. 공부는 대략 1월까지, 취업준비과정까지 하면 대충 내년 3월까지일텐데, 이 과정만으로는 부족하다는 것이 강사님의 결론인지라, 본 과정에 추가로 배울 것들을 정리해본다. '핵심' - 어떤 문제를 설정하고 가설을 세웠는가? 그 결과 얻어낸 해석에 대해 어떤 '액션'을 제시하겠는지 story telling! 데이터 전처리: 엑셀, 구글 스프레드시트를 연습, 특히 구글 스프레드 시트는 클라우드기반인지라 빅데이터와 잘 맞을듯싶다. R: 현재 빅데이터 관련 자격증들이 대부분 R이 실기에 사용되는것으로 알고 있다. R 역시 혼공R정도는 읽고 익혀두자. Python: 혼공파는 다 했고, 기본을 아예 모르는건 아니기때문에 딥러닝, 머신러닝에 필요한 ..