16주간의 도전, Meta Code 데이터 분석 부트캠프 후기

오늘은 작년 11월부터 올해 3월까지 총 16주 동안 참여했던메타코드 데이터 분석 부트캠프 후기를 나눠보려 합니다 😊 왜 부트캠프에 참여하게 되었을까?10년 넘게 IT 인프라 업무를 하면서, 데이터 기반의 의사결정과 자동화에 대한 관심이 점점 커졌습니다.특히 IT 프로젝트 관리와 운영 효율화를 고민하면서 데이터 분석 능력은 더 이상 선택이 아닌 필수라는 생각이 들었죠.혼자 공부해보기도 했지만, 직장 업무와 병행하면서 꾸준히, 제대로 하기엔 쉽지 않았습니다. ㅠㅠ그렇게 찾게 된 게 바로 메타코드 부트캠프였습니다. 메타코드 부트캠프를 선택한 이유실시간 참여가 필수가 아니고, 직장인도 참여 가능저는 월, 목 저녁 8시에 진행되는 평일반으로 참여하여 주말은 가족과 함께 보낼 수 있었어요온라인 강의 + 실시간 ..

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• · 2025. 4. 18.
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Seaborn을 활용한 통계 시각화 기법: 데이터 통찰력을 얻는 방법

Seaborn은 파이썬의 고급 시각화 라이브러리로, 데이터 분석과 통계 시각화를 위한 강력한 도구입니다.Matplotlib을 기반으로 하며, Pandas와 잘 통합되어 복잡한 통계 시각화도 간단하게 구현할 수 있습니다.이번 글에서는 Seaborn을 활용한 주요 통계 시각화 기법을 공부한 내용을 중심으로 기록하고 공유하려합니다.1. Seaborn 이란? 1.1 Seaborn의 특징 Seaborn은 Python의 인기 있는 데이터 시각화 라이브러리로, 통계 데이터를 시각화하기에 강력한 기능을 제공합니다. 통계 데이터 시각화를 위한 고급 플롯 제공데이터프레임(Pandas)과 긴밀한 연동미적 스타일과 색상 테마 제공복잡한 시각화도 간단한 코드로 구현 가능장점 :- 고급통계시각화 지원- Pandas 데이터 프레임..

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• · 2024. 12. 13.
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Pandas와 Matplotlib/Seaborn을 활용한 데이터 시각화: 완벽 가이드

데이터 분석의 핵심은 데이터를 시각적으로 이해하는 데 있습니다. 파이썬의 Pandas, Matplotlib, 그리고 Seaborn은 데이터 시각화를 위한 강력한 도구를 제공하고 이번 글에서는 Pandas를 통해 데이터를 준비하고, Matplotlib과 Seaborn을 활용하여 효과적인 시각화를 구현하는 방법 공부하여 기록을 공유드립니다.1. Pandas로 데이터 준비하기 이 전 포스팅에서도 얘기한 것 처럼 Pandas는 데이터 처리 및 변환을 간단하게 만들어 줍니다.시각화를 위해 데이터를 정리하고 준비하는 데 중요한 역활을 합니다. 1.1 데이터 로드'pd.read_~'함수를 이용하여 csv, json 등의 데이터를 읽어들입니다.import pandas as pd# CSV 파일 읽기df = pd.read..

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• · 2024. 11. 29.
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Python NumPy 완벽 가이드: 데이터 과학의 기초

NumPy(Numerical Python)는 파이썬에서 과학 계산 및 데이터 처리를 위한 가장 강력한 라이브러리 중 하나입니다.고성능 다차원 배열 객체와 다양한 수학적 함수들을 제공하여 데이터 분석, 머신러닝, 인공지능 등의 분야에서 필수 도구로 자리 잡고 있습니다.이번 글에서는 NumPy의 핵심 개념과 주요 기능을 공부한 내용을 기록하며 공유하겠습니다.1. NumPy란 무엇인가? 1.1 NumPy의 정의NumPy는 고성능 다차원 배열과 행렬 연산을 제공하는 라이브러리 입니다.이전 포스트에서 다룬 Panda와 Scikit-learn, TensorFlow와 같은 라이브러리의 기반으로 사용되며, 수치 데이터를 효율적으로 다룰 수 있도록 설계되었습니다. 1.2 NumPy의 주요 기능NumPy는 기본적으로 C언..

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• · 2024. 11. 28.
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Python Pandas 완벽 가이드: 데이터 분석의 시작

파이썬에서 데이터를 다루는 가장 강력한 라이브러리 중 하나인 Pandas는 데이터 분석 및 조작을 위한 필수 도구입니다.이번 포스트에서는 Pandas의 핵심 개념과 함께 공부한 내용을 기록하며 공유드리려 합니다.1. Pandas란 무엇인가? 1.1 Pandas의 정의Pandas는 데이터 분석과 데이터 조작을 간단하고 효율적으로 수행 할 수 있도록 설계된 파이썬 라이브러리입니다.데이터 프레임(DataFrame)과 시리즈(Series)를 사용하여 테이블 형태의 데이터를 다룰 수 있습니다. 1.2 Pandas의 주요기능데이터 읽기 및 쓰기 (CSV, Exel, Sql, Json 등)데이터 정렬 및 필터링결측치 처리데이터 집계와 통계 계산데이터 시각화와 연동 (Matplotlib, Seaborn 등)2. Pan..

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• · 2024. 11. 27.
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선형대수 (2)

정방 행렬(square matrix) : 열과 행이 같아 정사각형 모양의 행렬대각 행렬(diagonal matrix) : 행과 열이 같은 위치를 대각이라 하고 대각 위치가 아닌곳을 비대각이라한다. 대각행렬은 대각 위치에만 0 또는 일정한 값이 있고 나머지 비대각에는 0의 값만 갖는 행렬이다.항등행렬(identity matrix) ; 대각 행렬중 모든 대각의 값이 1인 대각행렬을 항등행렬이라 하고 알파벳 대문자 I로 사용한다.대칭행렬(symmetrix matrix) : 전치연산을 통해 얻은 전치행렬과 원래의 행렬의 값이 같으면 대칭행렬이라한다 따라서, 정방행렬만 대칭행렬이 될 수있다.

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• · 2024. 7. 18.
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