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[DAY 14] IT 프로젝트, Python 실습 [천재교육] 프로젝트 기반 빅데이터 서비스 개발자 양성 과정 9기학습일 : 2024.07.30📕 학습 목록IT 프로젝트 개념주요 상품 카테고리 분석 및 시각화 📗기억할 내용[IT 프로젝트]1. IT 프로젝트정의: 정보기술을 활용하여 특정 목표를 달성하기 위한 활동포함 항목: 소프트웨어 개발, 네트워크 설정, 인프라 구축 등2. 프로젝트 관리 방법론1) 워터폴 (Waterfall)특징: 순차적 단계 진행 방식으로, 각 단계가 완료되어야 다음 단계로 넘어감단계요구사항 수집 - 모든 요구사항 정의 및 문서화분석 & 설계 - 소프트웨어 구조 설계코딩 - 설계에 맞춰 구현테스트 - 요구사항 충족 여부 확인운영 - 배포 후 유지보수장점명확한 구조로 관리 용이문서화가 잘 되어 있어 변경이 적음단점요구사항 변경이 .. 2024. 7. 30.
[DAY 13] Python 실습 [천재교육] 프로젝트 기반 빅데이터 서비스 개발자 양성 과정 9기학습일 : 2024.07.29📕 학습 목록쇼핑몰 고객 RFM 분석 및 시각화 프로젝트 📗 프로젝트 작업 내역1) 프로젝트 제목쇼핑몰 고객 RFM 분석 및 시각화 2) 프로젝트 목표고객의 구매 데이터를 바탕으로 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석을 통해 고객의 상태를 충성 고객, 이탈 가능 고객, 신규 고객 등으로 세분화하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립3) 사용한 데이터 셋고객 구매 데이터 (고객ID, 구매 날짜, 구매 빈도, 구매 금액 등의 정보 포함)4) 워크플로우① 데이터 수집 및 전처리import pandas as pdimport datetime as dt# 데이터 파일 불러오기def read_data(.. 2024. 7. 29.
[DAY 12][특강] 학습 데이터의 유형 및 서비스 적용 사례 [천재교육] 프로젝트 기반 빅데이터 서비스 개발자 양성 과정 9기* 특강 : 학습 데이터의 유형 및 서비스 적용 사례학습일 : 2024.07.24📕 학습 목록분석/AI 모델 개발에 필요한 데이터의 유형/형태에듀테크에 사용되는 데이터 유형; 캘리퍼프로세스 마이닝 📗 기억할 내용 1) 분석/AI 모델 개발에 필요한 데이터의 유형/형태  ① 텍스트 데이터 (Text Data); 자연어 처리(NLP) 모델 개발에 주로 사용됨  - ex : 학생 에세이, 교과서 내용, 퀴즈 질문과 답변, 포럼 글, 학습 피드백  - 형태 : 텍스트 파일 (TXT), CSV 파일, JSON, XML  - 적용 분야 : 자동 채점 시스템, 맞춤형 학습 경로 추천, 텍스트 요약, 언어 학습 도우미, 질의응답 시스템② 이미지 데이터.. 2024. 7. 26.
[DAY 11] Plotly, Folium [천재교육] 프로젝트 기반 빅데이터 서비스 개발자 양성 과정 9기학습일 : 2024.07.25📕 학습 목록Plotly, Folium을 이용한 데이터 시각화 📗 기억할 내용1. Plotly1) Plotly 란?Plotly는 Python, R, JavaScript 등에서 사용할 수 있는 인터랙티브한 데이터 시각화 라이브러리다양한 그래프 유형을 제공웹 애플리케이션 및 Jupyter Notebook에 쉽게 통합하여 사용할 수 있음2) Plotly 주요 기능 인터랙티브 기능: 그래프를 확대/축소하거나 항목별로 세부 정보를 확인할 수 있음호환성:  웹 프레임워크와의 높은 호환성커스터마이징: 레이아웃, 색상, 주석, 데이터 포인트 등의 요소를 세밀하게 제어할 수 있음3) 기본 플롯 유형 및 설정 방법 라인 차트:.. 2024. 7. 25.
[DAY 10] Data Visualization [천재교육] 프로젝트 기반 빅데이터 서비스 개발자 양성 과정 9기학습일 : 2024.07.24📕 학습 목록분포형 데이터범주형 데이터기타 시각화 📗 기억할 내용 1) 분포형 데이터 (Dis Plot)Dis Plot ⊃ Hist Plot, KDE Plot, Rug Plot, ECDF Plot① Hist Plot(Histogram)데이터를 구간별로 나눔; 데이터 값의 범위를 일정한 간격(bin)으로 나눔 → 각 구간에 속하는 데이터의 개수를 막대로 표시데이터의 대칭성을 확인sns.histplot(data, x, hue, multiple, bins)multiple : 다른 범주를 어떻게 시각화할지 결정* multiple 속성들  - layer : 겹치기(기본값)  - dodge : 겹치지 않게 나란히  - .. 2024. 7. 24.
[DAY 9] Data Preprocessing, Data Visualization [천재교육] 프로젝트 기반 빅데이터 서비스 개발자 양성 과정 9기학습일 : 2024.07.23📕 학습 목록데이터 요약하기데이터 합치기시각화 라이브러리시각화 구성요소관계형 시각화 📗 기억할 내용1. Data Preprocessing1) 데이터 요약하기 ① 데이터 그룹화groupby() 메서드 : 데이터를 그룹별로 분할, 적용, 결합함- 분할(Split) : 데이터를 특정 기준에 따라 여러 그룹으로 분할- 적용(Apply) : 각 그룹에 대해 하나 이상의 함수(통계 요약, 변환, 필터링 등)를 적용하여 결과를 얻음- 결합(Combine) : 모든 함수 적용 결과를 하나의 데이터 구조로 결② 기본 사용법df.groupby('컬럼명').통계 함수() : 특정 그룹에 통계 함수를 적용# 단일 열 기준 그룹화g.. 2024. 7. 23.

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