pocket

첫 번째 이야기 Agent 워크숍💬 다양한 분야의 사람들이 참여 = 서비스형 AI, 에이전트 개발에 대한 관심이 커지고 있다는 평💬 서비스 개발 AI 쪽에 흥미가 생긴다는 평  1. AutoGen 에이전트 대화 실습에이전트끼리 피드백을 주고받으면서 시나 시나리오를 만들어가는 장면은 꽤나 창의적이었다.실제 서비스로 발전하면 창작 돋게도 충분히 쓰일 테지만,과연 좋은 영향일까란 의구심이 들기도 하다. (출처, 저작권 문제가 분명 있을 것 같다) 2. 데이터 분석용 에이전트 제작 (Gemini + langGraph)Gemini API와 langGraph를 활용해서:실행 툴 & 데이터 기반으로 자동 인사이트 추출검색 도구를 이용해 기업 정보 자동 정리 & 보고서 작성   💬 사실상 AI 데이터 분석가인 듯..

학습 내용SQL 심화 콘텐츠는 총 4개의 노드로 구성되어 있다.✅  빅데이터 톺아보기빅데이터를 지탱하는 툴과 기술빅쿼리(BigQuery) 실습 환경 설정하기https://jpocket.tistory.com/29 [Big Query] 빅쿼리 시작하기https://cloud.google.com/free?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=japac-KR-all-ko-dr-BKWS-all-core-athena-EXA-dr-1710102&utm_content=text-ad-none-none-DEV_c-CRE_668690472449-ADGP_Hybrid+%7C+BKWS+-+EXA+%7C+Txt+-GCP-General-core+brand-main-KWID_437jpoc..

학습 내용✅ 윈도우 함수(1): 함수 구조와 순위 함수윈도우 함수란? 함수 구조 살펴보기순위 함수: RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER✅ 윈도우 함수(2): 집계 함수집계 함수: SUM, AVG, MAX, MIN행 순서 집계 함수: FIRST_VALUE, LAST_VALUE, LAG, LEAD✅ 그룹 함수그룹함수란? 함수 구조 살펴보기ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS     🛠 윈도우 함수 📌 형태SELECT 컬럼 명,WINDOW_FUNCTION(ARGUMENTS) OVER ([ PARTITION BY 컬럼 ] [ ORDER BY 절 ][WINDOWING 절]) FROM 테이블 명;  윈도우 함수는 over 구문이 필수다.윈도우 함수의 종류에 대해 알아보겠다.   🛠..

학습 내용SQL 심화 콘텐츠는 총 4개의 노드로 구성되어 있다.✅  빅데이터 톺아보기빅데이터를 지탱하는 툴과 기술빅쿼리(BigQuery) 실습 환경 설정하기https://jpocket.tistory.com/29 [Big Query] 빅쿼리 시작하기https://cloud.google.com/free?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=japac-KR-all-ko-dr-BKWS-all-core-athena-EXA-dr-1710102&utm_content=text-ad-none-none-DEV_c-CRE_668690472449-ADGP_Hybrid+%7C+BKWS+-+EXA+%7C+Txt+-GCP-General-core+brand-main-KWID_437jpoc..

https://cloud.google.com/free?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=japac-KR-all-ko-dr-BKWS-all-core-athena-EXA-dr-1710102&utm_content=text-ad-none-none-DEV_c-CRE_668690472449-ADGP_Hybrid+%7C+BKWS+-+EXA+%7C+Txt+-GCP-General-core+brand-main-KWID_43700077514871058-kwd-87853815&userloc_1030732-network_g&utm_term=KW_gcp&gad_source=1&gclid=CjwKCAjwzMi_BhACEiwAX4YZUNGdgoAerSUlG_X51sviRxMh7Lt7b..

🎯 데이터사이언티스트 부트캠프 수강 이유   📅 25년 2월, 졸업과 함께 취업에 대한 고민이 깊어졌다.작년 막학기 다닐 때만 해도 생각이 없었는데막상 졸업하니 취업하고 싶다.(돈 벌고싶)💸   여기저기 채용 공고도 알아봤는데그때 깨달았다.난 아무것도 아닌 먼지같은 존재인 걸.💨   부랴부랴 취업 준비에 전념하기로 했고전공 살려서 취업하는 것을 목표로 관련 채용 공고를 보던 중,요즘 트렌드인지 유독 AI와 관련된 공고가 눈에 띄게 많았다. 🤖10년 뒤 미래를 생각해서라도 반드시 배워야 할 기술이란 확신이 들었다.🧠📈✨ 그렇지만 AI만 배우는 건 당장 취업에 직접적인 도움이 되지 않을 것 같아평소 관심있던 데이터 분야와 AI가 결합된 부트캠프를 찾아보았다.내가 고른 부트캠프의 기준은 다음과 같..

학습 내용✅ 기본키(PK), 외래키(FK)기본키(PK : Primary Key)외래키(FK : Foreign Key)✅ 다중 테이블 사용하기(JOIN)JOINJOIN의 종류✅ 데이터 이어붙이기(UNION)✅ 서브쿼리 원리와 방식(Subquery)SubqueryWHERE절 서브쿼리단일행 서브쿼리다중행 서브쿼리FROM절 서브쿼리    🛠 UNION데이터를 붙일 때 사용한다.테이블을 아래로, 세로로 붙이며 새로운 행을 생성한다.   🔥주의할 점✅ 2개의 테이블의 컬럼명이 달라도 적용할 수 있다.❌ 컬럼수가 다르면 사용할 수 없다.❌ 컬럼의 데이터 타입이 서로 다르면 사용할 수 없다.👉 즉, 2개의 테이블의 컬럼수와 데이터 타입이 같으면 사용할 수 있다.🚀  종류📌UNION ALL: 중복 포함하여 쿼리..

학습 내용✅ 기본키(PK), 외래키(FK)기본키(PK : Primary Key)외래키(FK : Foreign Key)✅ 다중 테이블 사용하기(JOIN)JOINJOIN의 종류데이터 이어붙이기(UNION)서브쿼리 원리와 방식(Subquery)SubqueryWHERE절 서브쿼리단일행 서브쿼리다중행 서브쿼리FROM절 서브쿼리   🛠 기본키 PK: primary keyPK는 하나의 컬럼이 지정되어 있으며, 해당 컬럼이 데이터는 테이블 내 유일성을 보장한다.유일성을 보장해야 하니까 NULL값은 허용되지 않는다.  🛠 외래키 FK: foreign key다른 테이블과 관계를 맺는 경우, 다른 테이블의 기본키를 참조하는 컬럼기본키를 참조하기 때문에 외래키 값은 참조하는 기본키의 값과 동일하거나 null값이다. 🔥즉..

📑학습 내용집계함수(COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN)COUNTSUM, AVG, MAX, MIN집계함수의 특징데이터 그룹화하기(GROUP BY)그룹화한 데이터 조건주기(HAVING)   🛠집계함수(COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN)🛠COUNT🛠COUNT(*)모든 행의 개수를 카운트NULL을 포함컬럼의 NULL값 유무를 체크할 수 없다.mysql("""SELECT *FROM bikeWHERE weathersit IS NULL""")  🛠COUNT(컬럼명)NULL 값을 제외한 컬럼명의 행의 개수를 카운트mysql(""" SELECT COUNT(*) AS cnt , COUNT(weathersit) AS weather_cntFROM bike""")   🛠SUM, AVG,..

주피터 노트북 초기 세팅은 이 포스팅 참고!!https://jpocket.tistory.com/5 [Jupyter Notebook] 주피터 노트북 실행하기https://www.anaconda.com/download/success Download Now | AnacondaAnaconda is the birthplace of Python data science. We are a movement of data scientists, data-driven enterprises, and open source communities.www.anaconda.com 1. 컴퓨터 os에 맞게 다jpocket.tistory.com   jupyter notebook을 cmd 창에 입력하여 실행한다.주피터 노트북 웹 페이지가 실..