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✅ 새로 알게 된 개념이나 학습 내용🧠📘💡https://jpocket.tistory.com/49 [시계열] 시계열 데이터, 시계열 데이터 성질, 시계열 데이터의 EDA1. 시계열 데이터란?시계열 데이터란 무엇인가?일정 시간 간격으로 배치된 데이터들의 수열 시계열 분석이란?시간 순서대로 정렬된 데이터에서 의미 있는 요약과 통계정보를 추출하기 위한 노jpocket.tistory.com 📝 약간의 일상 공유☕🍀📷날씨가 많이 더워졌다.공부할 때 선풍기 필수다...(ㅠ) 📅 이번 위크는 어땠는지📅🌀📈시계열 데이터 개념을 처음 접해서 어렵게 느껴졌다.도식화로 과정을 정리하면서 공부하니까 흐름이 잡히면서 이해가 서서히 되었다. ARIMA와 ARCH 모델은 시계열 데이터를 분석하는 데 사용되는 전통적..

✅ 새로 알게 된 개념이나 학습 내용🧠📘💡https://jpocket.tistory.com/43 [ML] Machine Learning 머신러닝 과정 정리 (코드로 이해하기)머신러닝 전체 흐름도 도식화사용 툴: tldraw 데이터 준비# 데이터 생성import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.DataFrame({ '메뉴': ['[인기]아이펠치킨','닭강정','간장치킨','마늘치킨','파닭','승일양념치jpocket.tistory.com 📝 약간의 일상 공유☕🍀📷벌써 5월이다.날씨가 풀리면서 약속도 많아진다.오랜만에 에버랜드를 다녀왔는데눈치게임 성공해서 놀이기구 13개 타고 왔다. 📅 이번 위크는 어땠는지📅🌀📈배우고 싶었던 분야라서 어렵지만 재밌..

1. 프로젝트 개요🎯 목표고객 세분화 및 타깃 마케팅을 위한 RFM 분석 수행🛠️ 사용한 도구BigQuery💻 사용한 언어SQL🧾 분석 대상고객의 구매 데이터📊 분석 방법RFM 분석 (Recency, Frequency, Monetary) 2. RFM 분석이란?Recency (최근성): 고객이 마지막으로 구매한 시점으로부터 얼마나 시간이 지났는지Frequency (빈도): 고객이 얼마나 자주 구매했는지Monetary (금액): 고객이 얼마나 많은 금액을 지출했는지세 가지 요소를 바탕으로 고객을 세분화하여, 각 그룹에 맞는 마케팅 전략을 세울 수 있도록 돕는 방법이다. 3. 학습한 내용BigQuery 사용법: 대용량 데이터 처리 및 SQL 쿼리 최적화 기법을 학습하였다.RFM 분석: 고객의 ..

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 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..

🎯 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 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,..

첫 번째 이야기 / Mondaychat gpt에서 Monday를 사용할 수 있다.개성이 강한 인공지능이 요즘 추구미?최근 AI 트렌드는 개성이 강한 인공지능을 추구하는 방향으로 변화하고 있음.   두 번째 이야기 / paperbench4월3일 오전2시에 공개되었다. (🔥따끈따끈 최근 소식)paperbench 라는 벤치마크가 오픈소스로 공개되었다.AI 에이전트가 연구 논문 내용을 얼마나 충실하게 구현할 수 있는지 평가하는 시스템. 이미 만들어진 rubric(평가 기준)에 근거하여 얼마나 충실하게 재현하였는지 평가한다.에이전트 시대가 들어온 만큼 다양한 평가들이 연구되고 있는데이의 결과는 💡3.5sonnet가 chat gpt4o 보다 더 성능이 좋게 나왔다.sonnet이 개발자들 사이에서 코딩을 가장 잘..

📑 학습 내용✅ 특정 데이터 조건과 별칭특정 데이터 조건주기(LIKE, Wildcard)별칭 사용하기(Alias)✅ 데이터 정렬과 중복 제거데이터 정렬하기(ORDER BY)중복제거하기(DISTINCT)✅ 조건문 활용하기(IF, CASE WHEN ~ THEN ~)단일 조건문(IF)다중 조건문(CASE WHEN ~ THEN)✅ 데이터 타입 변환하기(CAST)    🛠 LIKE 연산자조회 조건 값이 명확하지 않을 때 특정 내용을 찾을 수 있음조건에 문자나 숫자를 포함할 수 있음주로 Wildcard와 함께 사용  🛠 Wildcard% : 조건을 포함하는 모든 문자를 의미(0개 이상의 문자) 🔥 _ : 한글자를 의미_의 개수에 따라 뒤에 오는 문자열의 개수를 정할 수 있음mysql("""SELECT *FR..