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머신러닝과 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지-데이터 처리를 위한 Python(Numpy) – (1)
* 위 강의노트는 패스트캠퍼스에서 주관하는 강의를 수강하고 작성한 노트입니다. 1. numpy 모듈 & ndarray 이해하기 nunpy를 사용하는 이유 성능 : 파이썬 리스트보다 빠름 메모리 사이즈 : 파이썬 리스트보다 적은 메모리 사용 빌트인 함수 : 선형대수, 통계관련 여러 함수 내장 ndarray란? numpy에서 사용되는 다차원 리스트를 표현할 때 사용되는 데티어 타입 numpy모듈 함수 이용하여 ndarrary 데이터 생성하기 # numpy package import import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1, 2, 3]) ## ndarray 생성 y = np.array([2, 4, 6]) np.array로 함수 생성..
머신러닝과 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지-데이터 수집을 위한 Python(2)
* 위 강의노트는 패스트캠퍼스에서 주관하는 강의를 수강하고 작성한 노트입니다. 데이터 수집을 위한 Python 1. beautifulsoup 모듈 breautifulsoup 모듈 사용하여 HTML 파싱하기(parsing) parsing이란? html 모듈 내에서 우리가 원하는 특정 값만 추출하는 과정 from bs4 import BeautifulSoup # 모듈 실행 html 문자열 파싱 문자열로 정의된 html 데이터 파싱하기 html = ''' Contents Title Test contents Test Test Test 1 Test Test Test 2 Test Test Test 3 ''' find 함수 특정 html tag를 검색 검색 조건을 명시하여 찾고자 하는 tag를 검색 soup = Bea..
머신러닝과 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지 - 데이터 수집을 위한 Python(1)
* 위 강의노트는 패스트캠퍼스에서 주관하는 강의를 수강하고 작성한 노트입니다. 데이터 수집을 위한 Python 1. 웹 기본 지식 이해하기 개발자도구(Chrome)을 이용하여 웹 페이지 분석하기 웹 페이지 하나 열기 -> 보기 -> 개발자 -> 개발자도구(F12) Element Tap : 원하는 부분을 클릭하면 그 부분에 대한 html 코드를 표현해주는 탭 Network Tap : 서버에 요청되는 모든 로그를 표현하는 tap XHR tap을 가서 데이터 크롤링 가능 HTTP method(GET, POST) 이해하기 HTTP란? HyperText Transfer Protocol : HTML 문서 등의 리소스를 전송하는 프로토콜 클라이언트와 서버 상에서의 리소스를 서로 공유 클라이언트 –> http 요천(g..
[수강 후기]머신러닝과 데이터분석 A-Z 올인원 패키지 - python programming 기초
* 위 수강후기는 패스트캠퍼스의 강의를 들은 후 작성한 수강후기입니다. 학부생 때 활동했던 BOAZ라는 동아리에서, 패스트캠퍼스와 협력하여 강의를 무료로 들을 수 있는 기회를 얻었습니다!! 기업 강의라서 그런지, 일단은 꽤나 탄탄하고 섬세한 강의들이 많은 것 같더라구요!! 그 중에서 제가 들은 강의는 강의 제목 : 머신러닝과 데이터분석 A-Z 올인원 패키지 Online 강의 개수 : 17개 주제, 403개 강의, 총 87시간 대상 : 머신러닝 입문자. 강의 소개 : 본 강의는 머신러닝 입문자를 대상으로, 파이썬 기초부터 머신러닝까지 개념을 이해한 다음 머신러닝을 활용한 데이터분석까지 실습을 통해 진행하는 과정입니다. 지금 수강후기를 적는 저는 사실 현업에서도 데이터분석 직군으로 근무하고 있고, 머신러닝의..
머신러닝과 데이터분석 A-Z 올인원 패키지 - Python Programming 기초(4)
* 위 강의노트는 패스트캠퍼스에서 주관하는 강의를 수강하고 작성한 노트입니다. * 퍼가실 경우 출처를 명시해 주세요. Python Programming 기초 파이썬 모듈 - 모듈의 이해 및 사용과 import 방법 모듈 임포트 그동안 사용했던 함수들처럼, 다양한 기능들이 미리 함수로 구현되어 모듈 형태로 제공 대표적으로 추후 과정에서 사용하게 될 아래의 모듈들이 존재 ex) requests - HTTP요청/응답모듈 ex) numpy - 수치해석 모듈 ex) pandas - 데이터분석 모듈 import import를사용하여 해당 모듈 전체를 import tab을 누르면 그 해당 모듈의 함수를 볼 수 있음 import math # 모듈 불러오기 math.pi # 모듈 안에 해당된 기능 사용 >> 3.1415..