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오늘 글에서는 유데미에서 수강해본 SQL 강의를 추천하려고 한다. 강의 개요 내가 들었던 강의는 Dr. Angela You 의 파이썬 기초 강의 였다. 강의를 간단히 설명하면 아래와 같다. 강의 명: 【한글자막】 데이터 역량 강화를 위한 SQL 부트캠프 강의자: Jose Portilla / Head of Data Science at Pierian Training 언어 음성: 영국 영어 자막: 한글 자막 (웅진씽크빅 글로벌 제공) 구성: 2분~20분으로 이루어진 강의 총 9시간 특징: SQL의 기초 구문부터 차곡차곡 따라해가며 진행 가능 강의 주요 내용 PostgreSQL과 PgAdmin SQL SQL 구문 기초 GROUP BY 명령 고급 쿼리 실행 SQL JOIN 명령 논리 연산자 사용법 등 SQL을 이..
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오늘 글에서는 혼자 공부하며 들었던 파이썬 강의를 추천하려고 한다. 전부터 파이썬 공부를 혼자서라도 해봐야겠다고 늘 생각해왔는데, Udemy로부터 쿠폰 지원을 받을 기회가 생겨 파이썬 강의 중 가장 초급자에 맞는 코스를 선택해 듣게 되었다. 기대 이상으로 너무 재미있게 파이썬을 학습하고 있어서 적극 추천하고 싶다. 강의 개요 내가 들었던 강의는 Dr. Angela You 의 파이썬 기초 강의 였다. 강의를 간단히 설명하면 아래와 같다. 강의 명: 【한글자막】 Python 부트캠프 : 100개의 프로젝트로 Python 개발 완전 정복 강의자: Dr. Angela Yu 언어 음성: 영국 영어 자막: 한글 자막 (웅진씽크빅 글로벌 제공) 구성: 5분~1시간 30분으로 이루어진 강의 * 100일 특징: 하루 하..
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0. Introduction 요즘은 젊은 기업일수록 구글 스프레드 시트를 많이 사용하는 것 같다. 얼마 전에도 한 문서를 구글로 공유 받았다. 구글 시트는 동시 입력 작업을 하거나 최신 버전을 url로 공유할 수 있는 점이 편리하다. 하지만 나는 액셀만을 사용해온 직장인이라서 구글 시트는 영 불편해서 자주 들어가지 않게 되었다. 자주 업데이트 사항을 확인하면 좋을텐데 더 편하게 확인할 수는 없을까, 고민하다가 액셀 파워쿼리를 활용해서 구 글 문서를 로컬에 가져와서 내가 원하는 form으로 편집하고 새로고침해서 보는 방식으로 작업을 개선했다. 0.1 직면했던 문제 내가 겪었던 어려움은 온라인 커뮤니티 활동 중 생겼다. 2주에 한 번씩 글을 작성해 제출하고 공유하는 글또라는 개발자 커뮤니티 활동을 하고 있다..
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사실 완벽 정리는 아니고... 휴학 등 계획 없이 노빠꾸로 공부할 재학생용이여요... 신청 및 등록 등록 및 수강 신청을 놓치면 안 되니까 이 부분은 따로 정리를 해봤습니다. 입학 신청 및 등록 11.27 ~ 01.03 1학기 신·편입생 입학지원서 접수 01.25 1학기 신·편입생 합격자 발표 01.25 ~ 01.31 1학기 신·편입생 등록, 수강신청 복수전공 05.07 ~ 05.13 2학기 복수전공 신청 하계 계절학기 05.02 ~ 05.08 하계 계절수업 수강신청 05.10 ~ 05.16 하계 계절수업 등록 2학기 07.18 ~ 07.24 2학기 재학생 수강신청 07.29 ~ 08.01 2학기 재학생 등록 동계 계절학기 10.08 ~ 10.14 동계 계절수업 수강신청 10.18 ~ 10.23 동계 계..
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방송통신대 방송통신대 3학년 편입을 준비하게 되었다. 방송통신대의 졸업요건과 관심 있는 두 개 과의 정보를 조사해보았다. 편입생 졸업 요건 먼저 편입생 졸업 요건은 크게 1전공을 했을 때와 복수전공을 했을 때로 나뉜다. 학사 졸업장이 있는 경우에 한해서 졸업 요건을 정리하였으며, 더 자세한 내용은 방송통신 대학교 홈페이지에서 참조 바란다. 1전공 1전공 시 신입생, 편입생(2학년/3학년)의 졸업 학점 요건은 다음과 같다. 그러나, 3학년 편입생의 경우 아래와 같이 총 63학점이 인정된다. 출처 전공 30학점 교양 33학점 따라서, 3학년 편입생은 다음과 같이 수강 시 졸업이 가능하다. 전공: 39 교양: 0 자율: 28 총 67 학점 (16.75학점 * 4학기) 자율 28학점은 전공을 들어도 되고, 교양..
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디비버에서 조회한 데이터를 CSV로 익스포트 할 때 한글 깨짐 현상이 발생한다. 알 수 없는 문자로 깨져서 나오는 걸 알 수 있다. 찾아보면 메모장에서 열어서 저장하면서 인코딩을 ANSI로 바꾼 다시 열라고 하는데, export할 때 해결가능한 간단한 방법이 있다. Import할 때 설정창의 [Output] 단계에서 Encoding 설정의 Insert BOM에 체크해준다. 엔코딩은 UTF-8을 그대로 둔다. 그럼 깨짐 없이 출력이 가능하다. 해결🤗
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요즘 반려묘와 반료견 사진으로 DIY 티셔츠를 제작하는 게 유행인가... 따라하기 후발주자계의 선두주자 동생이 어느날 갑자기 붕이의 사진을 요구했다. 이런저런 사진을 보내주었더니 아이패드로 혼자 이런저런 도안을 만들어 오는 것이 아닌가...! 도안 제작 프로크리에이트(Procreate)라는 애플 앱을 사용했다고 한다. 올 생산성 앱.. 이 앱을 통해서 손수 누끼를 따고 같이 넣을 이미지 등을 찾아서 도안을 만들었다. 스페이스 붕이를 만들라 명하니, 바로 우주 붕이가 탄생하였다. ㄱㅇㅇ.... 치킨 붕이를 만들라 명하니 KFC 붕이가 탄생하였다... ㄱㄱㅇㅇ.... 폭죽과 치킨 버켓, 닭다리까지 손수 이미지를 찾아 꾸며낸 동생의 솜씨... 모든 이미지를 손으로 누끼 땄다. 한가한 녀석.... 주문 (마플)..
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2019년에 DAsP 자격증 취득을 하고 나서, 잠시 쉬다가 2021년부터 본격적으로 DAP 자격 준비를 시작했다. 약 1년 반이라는 노력과 인고의 시간 끝에 2022년 6월에 시행 된 제 56회 DAP 시험에 합격하게 되었다. 참고할만한 포스팅: 💻자격증 합격률 총정리📈(정보처리기사, 빅데이터분석기사, 정보보안기사, DAP/DAsP, ADP/ADsP, SQLP/SQLD) 💻자격증 합격률 총정리📈(정보처리기사, 빅데이터분석기사, 정보보안기사, DAP/DAsP, ADP/ADsP, SQLP 개발자나 DBA, IT컨설팅, 데이터 분석, 빅데이터 등 관련 자격증별 합격률 정리해 보았습니다. 2022.06.29일 기준으로 개시되어 확인이 가능한 정보들과 자료를 확인한 출처를 남겼으니, 다른 자격증 wvwv.tis..
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개발자나 DBA, IT컨설팅, 데이터 분석, 빅데이터 등 관련 자격증별 합격률 정리해 보았습니다. 2022.06.29일 기준으로 개시되어 확인이 가능한 정보들과 자료를 확인한 출처를 남겼으니, 다른 자격증의 합격률이 궁금하다거나, 최신 자료를 보고 싶으시다면 해당 사이트에 들어가서 조회해 보세요. 1. 기사 자격증 (정보처리기사, 빅데이터분석기사, 정보보안기사) 출처: 한국산업인력공단, 2022 국가기술자격 통계연보, 2022. (https://www.q-net.or.kr/crf012.do?id=crf01209&gSite=Q&gId=) 성별을 구분하여 통계를 발표하는 점이 흥미로운데, 여성 응시자 비율이 크게 증감이 있는 것은 아닌듯 하다. 1/3 수준을 유지하고 있는 것 같다. 2. ADP/ADsP -..
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제안서를 쓰는 중이다. 그래프를 알록달록 컬러풀하게 예쁘게 만들고 싶은데, 잘 되지 않는다. 물론 막대 하나씩 잡고 하나하나 칠해주는 방법도 있겠지만, 막대가 많다면....? 오늘 우리가 원하는 결과물 이렇게 그래프별로 색깔을 다르게 지정해서 알록알록하게 보이게 해보겠습니다. 기본 준비 그래프가 있어야겠죠... 이건 알아서 그립니다. 1. 일괄적으로 막대 색상 변경하기 그래프에서 우클릭 후 채우기에서 색을 지정하면 된다. 2. 막대 하나씩 새로 색칠하기 막대그래프 한개만 클릭한 뒤 그 상태에서 우클릭을 해서 채우기 툴을 이용하면 된다. 3. 알록달록하게 만들기 막대그래프에서 우클릭 ➡️ "데이터 계열 서식" ➡️ "채우기" ➡️ "요소마다 다른색 사용" 체크 참 쉽죠? 그런데 자동으로 칠해진 색감의 톤이..
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인공지능 학습용 데이터 구축 과정 임무 정의 ➡️ 데이터 수집 ➡️ 데이터 정제 ➡️ 데이터 라벨링 ➡️ 데이터 학습 원시데이터와 원천데이터의 차이 원시데이터 (Raw Data) : 기계학습을 목적으로 획득 단계에서 수집 또는 생성한 음성, 이미지, 영상, 텍스트 등의 데이터 원천데이터 (Source Data, Unlabeled Data) : 원시데이터를 라벨링 공정에 투입하기 위해 필요한 전처리 등 정제 작업을 수행한 데이터로 라벨링데이터가 부여되지 않은 상태의 데이터 원시데이터 (수집한 그대로 날것) ➡️ 원천데이터 (전처리/정제 작업) ➡️ 라벨링데이터 원시데이터의 품질 다양성 신뢰성 충분성 균일성 사실성 공평성 인공지능 학습용 데이터 품질관리 모델 계획 업무 정의 ➡️ 구축 계획 수집 구축 프로젝..
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인공지능 학습용 데이터 구축 과정 임무정의➡️데이터 수집➡️데이터 정제➡️데이터 라벨링➡️인공지능 학습모델에 적용 '인공지능 학습용 데이터 품질관리 프레임워크' 구성요소 산업분야 선정 데이터 분야 (8) 한국어 영상 이미지 헬스케어 교통·물류 재난·안전·환경 농·축·수산 제조·로보틱스 문화·스포츠·관광 학습데이터 구축 유형 선택 데이터 유형 학습 task 유형 라벨링 유형 품질 기준 선정 품질 지표 지표 기준 학습데이터 구축 유형 선택 시 고려사항 (3) '데이터 유형' 선택 원시데이터/원천데이터 유형 의미 인공지능에 적용하고자 하는 데이터 형태 통일성 있는 데이터 포맷 구축 중요 '학습 Task 유형' 선택 인공지능에 적용하기 위한 적절한 학습모델과 알고리즘 선택 1-Cycle 진행을 통해 학습모델 적..
