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안녕하세요, 데이터와 인공지능에 대한 공부를 정리합니다.

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  • [ADsP] 과목 3 - 정리 1장 1. 데이터 처리 - 대기업은 데이터웨어하우스와 데이터마트를 통해 분석 데이터를 가져와서 사용한다. - 신규시스템이나 DW에 포함되지 못한 자료의 경우, 기존 운영시스템이나 스테이징 영역, ODS에서 데이터를 가져와서 전처리 후 결합하여 활용한다. -운영시스템에 직접 접근해 데이터를 활용하는 것은 매우 거의 이루어지지 않으며, 가급적이면 클렌징 영역인 ODS에서 데이터의 전처리를 해서 DW나 DM과 결합하여 활용한다. 1장 3. EDA - EDA의 4가지 주제 : 저항성의 강조 / 잔차 계산 / 자료 변수의 재표현 / 그래프를 통한 현시성 1장 6. 데이터 마이닝 모델링 성능을 평가함에 있어서 - 데이터 마이닝에서는 정확도, 정밀도, 디텍트레이트, 리프트 등의 값으로 판단 - 시뮬레이션에서는 Thr.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 3. 22.
  • [ADsP] 과목 2 - 2장 정리 2- 2장. 분석 마스터 플랜 1절. 마스터 플랜 수립 프레임 워크 1. 분석 마스터 플랜 수립 프레임 워크 1. 마스터 플랜 수립 개요 - 적용 우선 순위 설정 : 1) 전략적 중요도 2) 비즈니스 성과/ROI 3)실행 용이성 - 데이터 분석 구현 로드맵 수립 : 1) 업무 내재화 적용 수준 2) 분석 데이터 적용 수준 3) 기술 적용 수준 ** ISP(Information Strategy Planning) - 시스템의 중장기 로드맵 정의 - 정보기술 또는 정보시스템을 전략적으로 활용하기 위하여 조직 내외부 환경을 분석하여 기회나 문제점을 도출하고 사용자의 요구사항을 분석하여 시스템 구축 우선순위를 결정하는 등 중장기 마스터 플랜을 수립하는 절차이다. ** 분석 마스터 플랜 - 일반적인 ISP 방법론을.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 3. 22.
  • [ADsP] 과목 2 - 1장 정리 2- 1장. 데이터 분석 기획의 이해 1절. 분석 기획 방향성 도출 * 데이터 사이언티스트 3가지 영역 1) 수학/통계학적 지식 2) 정보 기술(IT기술, 해킹기술, 통신기술 등) 3) 비즈니스 * 분석의 대상(What)과 분석의 방법(How)에 따른 분석 유형 4가지 1) 최적화(Optimization) What O, How O 2) 통찰(Insight) What X, How O 3) 해법(Solution) What O, How X 4) 발견(Discovery) What X, How X * 목표 시점별 분석 기획 방안 1) 과제 중심적인 접근 방식 : 당면한 과제를 빠르게 해결 문제 해결을 위함 / 목표 - Speed & Test / 과제유형 - Quick-Win / 접근방식 - Problem Solv.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 22.
  • [삼성 SDS] Brightics 서포터즈 2기 활동, CLOSE합니다 ...☆ (활동 마지막 이야기) 2021.06.29 - [삼성 Brightics] - [Brightics | 실습] 스포티파이(spotify) 데이터로 음악 취향 고르기 :: 군집분석(k-means) Brightics 서포터즈 활동 CLOSE합니다. 아뇨... CLOSE to Brightics 합니다... 브라이틱스와 한 단계 더 가까워지겠습니다 ^_^ 하루종일 브라이틱스 얘기만 하겠습니다 ​ 오늘은 정말 안올 것만 같던 브라이틱스와의 마지막 ! 포스팅을 하는 날이에요 ㅠㅠ 지난 시간까지 진행했던 개인 분석 프로젝트 마무리 과정부터 전반적인 서포터즈활동을 총 정리해보는 시간을 가져볼까합니다. ​ 지난 6월부터 10월까지​ 한 주도 빠짐없이 브라이틱스 활동을 진행해왔는데요, 저 중에 마지막 수료식 !! 이 생략이 되어버려 내심 아쉬운 것.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 11. 2.
  • [Brightics | 프로젝트] 보고서(Report)기능으로 분석 프로젝트 한 눈에 정리하기 안녕하세요 브라이틱스 서포터즈 2기 김유민입니다. 벌써 개인 분석 프로젝트의 마지막 포스팅이네요 ㅜㅁㅜ 개인 분석 주제를 어떤 걸로 잡아야하나, 어떤 내용으로 구성할까로 시작했던 고민들에 대한 하나 둘 씩 답을 내려가니, 어느덧 21주차 포스팅까지 왔는데요 ㅎㅎ 마지막 포스팅인 만큼, 제가 진행한 분석 과정을 총망라해보는 정리 time 을 가져봐야할 것 같아요 ! ​ 분석 내용과 결과물을 결과보고서로도 작성하여 제출할 예정이지만, Brightics 내에 도 레포트 작성 기능이 들어있다는 점 !! 오늘은 분석 보고서를 최종적으로 작성하기 전에, 미리 브라이틱스 레포트 기능으로 구현해보는 시간을 가져보겠습니다. ​ ​ 먼저, 제가 진행한 분석의 세부 절차를 다시 짚어보자면, 처음 목표로 세웠던 계획서와는 사.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 26.
  • [Brightics | Basic] 내 마음대로 데이터 정제(결합, 결측치, 이상치) :: 전처리 모음 ​ 드디어 드디어 다시 돌아온 [Brightics | Basic] 기초 튼튼 편, 이번 시간에는 전처리 단계를 정리해보았어요! ​ ​ 제 포스팅 유입 현황을 쭈욱 살펴보니 많은 분들께서 단편적이고 한 번에 정보를 얻어갈 수 있는 글에 많이들 관심을 가져주고 계시더라구요 ! ​ ​ 특히, 지난 포스팅 중 여러 사이트를 통한 데이터 수집 방법 (링크 클릭!) 과 결측치 처리 방법 (링크 클릭!) 을 검색해 들어오시는 분들이 정말 많았어요 +_+ (감사합니다♡) 그래서 Brighitcs로 하는 전처리 방법을 잠깐 알짜배기로 정리해봤습니다 !_! ​ ​ ​ 저와 데이터를 수집해보았으니, 분석하기 쉽게 데이터를 나에게 맞게 고쳐주는 작업이 필요하겠죠? 이를 우리는 데이터 전처리(pre-processing)이라고 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 18.
  • [Brightics | 프로젝트] 소득수준이 높을수록 건강수준도 높을까? :: 상관성 분석 ​ 벌써 20주차가 되어가는 브라이틱스 활동 ! 시간이 정말 빨리 흐르는 것 같습니다 🥺🥺 오늘은 더 힘차게 더 파이팅 넘치게 시작해볼까요 ?!!! 잠깐 정리를 해보자면 지난 시간까지 방법으로 1) 건강수준별로 지역 군집을 해석해보았고, 2) 지리적 위치가 건강수준에 미치는 영향을 확인해보았고, 3) 자치구 지역별 운동 인프라의 균형도를 파악​해보았습니다 . ​ 이번 시간에는, 건강수준에 영향을 미치는 요인으로 과연 소득수준, 경제수준이 과연 연관이 있을지 ! 상관분석을 통해 알아보고자 합니다. ​ ​ 따라서 추가적 데이터 수집 과정을 거쳤는데요 , ​ ​ 서울 열린 데이터 광장의 를 활용했습니다 . https://data.seoul.go.kr/dataList/11063/S/2/datasetView.do.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 18.
  • [Brightics | 프로젝트] 서울시 운동 인프라 간단 파악 :: 텍스트 분석+ 지도 시각화시 에러 해결 ​ 안녕하세요 ! 브라이틱스 서포터즈 김유민입니다. 이번 시간에는 저번 시간에 이어 ! 서울 시에 위치하고 있는 여러 운동 시설들의 위치를 한 눈에 볼 수 있게 지도에 시각화해보려고 해요 ​ 지난 시간에는 단순히 군집별로 같은 색을 사용해서 각 시군구마다 어떤 군집인지를 확인할 수 있었다면, 이번에는 여러 시설들이 시군구 곳곳에 어떻게 자리잡고 있는지를 좀 더 업그레이드 버전 ! 으루 만나보실 수 있을 겁니다. ⏩⏩⏩ ​ ​ (여러분들의 흥미를 돋우기 위해서 완성본 투척) 지도 시각화를 위한 기본적인 준비과정은 아래 포스팅을 참고해주세요 :) [Brightics | 프로젝트] 서울시 지도 시각화하기 : 브라이틱스 Map vs 파이썬 Forlium 비교 이번 시간은 지난 포스팅에서 예고한 대로 브라이틱스를.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 12.
  • [삼성 SDS] ProDS 자격증 합격 후기 / 공부방법 / 독학 후기 / 무료 인강 추천 안녕하세요 Brightics 서포터즈 2기 김유민입니다! 지난 7월 중순 쯤 여러분들에게 ProDS 자격증에 대해 소개해드렸는데요 그 시험, 바로 제가 !! 직접 !!! 치고 돌아왔습니다 !!!! 지난 9월 25일에 치렀던 ProPS Associate(입문) 필기/실기의 결과가 어제 떴습니다. 정말 운이 좋게도 한 번에 합격할 수 있었어요 ! 자격증을 준비하실 분들에게 조금이나마 도움이 되고자 합격후기로 돌아왔습니다 ㅎㅎ 왜 prods 자격증이냐 ? 다들 자격증 하나씩은 갖고 있어야 마음이 편안해지고 ... 누군가에게 인정받은 느낌 ... 아시죠 ? ㅎㅎ 👀 그래서 데이터 분석 자격증에 관심을 갖고 계신 분들이 많으실 것 같은데요 ! 👀 데이터 분석 자격증으는 adsp, adp, sqld, 빅데이터분석기.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 5.
  • [Brightics | 프로젝트] 서울시 지도 시각화하기 : 브라이틱스 Map vs 파이썬 Forlium 비교 이번 시간은 지난 포스팅에서 예고한 대로 브라이틱스를 활용한 지도 시각화 방법을 공유해드릴까 합니다 !! ​ ​ 아무래도 도시 연구나 지역 간 비교를 할 때 직접 지도 위에서 수치를 나타내면 더 한 눈에 이해하기 쉽죠. 여러분들은 주로 어떤 방식으로 구현하고 계신가요 ?? ​ ​ 아마 많은 분들께서​ 파이썬 내장 라이브러리인 Forlium을 사용하실 것 같아요 . 저도 마찬가지구요 !! 그래서 이번 시간엔 동일한 분석과정에 대해서 파이썬의 Forlium 기능과 브라이틱스의 Map 기능을 동시에 보여드릴테니 선택은 여러분의 몫입니다 ㅎㅎ ~! ​ 파이썬 Forlium [ 사용 데이터 ] : 먼저 저는 지난 시간에 완성한 건강고위험군 군집을 사용할 예정이에요. 건강 고위험군으로 군집화한 지역을 지도 상에 나.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 10. 5.
  • [Brightics | 프로젝트] 서울시 건강 고위험 지역 군집화 (2) 계층적 군집화(Hierarchical Clustering) ​ 지난 시간, 서울시 건강 고위험군 지역을 군집화하기 위해서 지표 선정을 위한 데이터를 수집해주었는데요 ! ​ 해당 포스팅은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다 :_: [Brightics | 프로젝트] 서울시 건강 고위험 지역 군집화 (1) 나만의 위험군 지표 선정하기 ​ 이번 시간은 개인프로젝트의 PART 2 ! 서울시 건강 고위험 최상위 지역군을 군집화해보는 시간이에요 . ​ ​ 먼저 건강 적신호의 최상위 군집을 군집화하기 위해선, '건강 고위험군'이 뭔지 ! uumini.tistory.com ​ 그럼 이제 본격적으로 지역 군집화 과정을 진행해보도록 할게요! ​ 들어가기 전에 한 가지 아쉬운 소식이 있는데요 ㅜㅜㅜ 지표 중 하나로 쓰기로 마음 먹었던 데이터가 아직까지 업로드 되지 않았더라구요 ..... 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 27.
  • [Brightics | 프로젝트] 서울시 건강 고위험 지역 군집화 (1) 나만의 위험군 지표 선정하기 ​ 이번 시간은 개인프로젝트의 PART 2 ! 서울시 건강 고위험 최상위 지역군을 군집화해보는 시간이에요 . ​ ​ 먼저 건강 적신호의 최상위 군집을 군집화하기 위해선, '건강 고위험군'이 뭔지 ! 어떤 데이터로 이를 설명해야하는지 ! 가 저의 프로젝트의 가장 핵심이이라고 할 수 있어요! 데이터분석 과정에서 필요한 역량에 대해 떠올려보면, 물론 분석역량과 분석언어(r, python..)를 다루는 스킬들도 중요하지만 ​ 저는 개인적으로 분석과제를 수행할 때에 있어선 프로젝트 흐름의 유기성과 근거의 논리성을 갖추는게 간과하기 쉽지만 정말 정말 정말 .. 심혈을 기울여야하는 작업이라고 생각해요! 다른 사람과의 차별점 / 나만의 완성물을 얻는 것을 목표로 나의 논리가 다른 사람의 고개도 끄덕이게 만들 수 있는 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 21.
  • [Brightics | 프로젝트] 코로나19 이후 건강실태 변화 확인하기 :: 시계열 자료 시각화 ​ 저는 현재 "서울시 건강 고위험 지역 분류 기반, 포스트코로나 시대를 위한 현대인의 건강증진 방향 제시' 에 대한 개인분석을 진행 중인데요, ​ 이번 시간은 분석의 첫 번째 PART의 핵심 ! 현재 코로나19 이후 국민들의 건강실태가 얼만큼 변화하였는지를 데이터로 직접 확인해보도록 할게요 ➛➛➛ ​ ​ /* 속성 전처리 가이드 */ 먼저 select column 으로 null 값으로 구성된 칼럼들(2008년 2018년)은 drop 해줍니다. ​ 그리고 세종시의 2009,2010,2011 자료가 항상 누락되는 점을 확인할 수 있는데요, 이는 바로 세종시가 2012년 7월 출범했기 때문이겠죠 ! 그래서 특정 값이 아닌 측정되지 않음을 의미하는 0으로 대체해줍니다. ​ 이처럼 데이터 활용능력만이 아닌, 배.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 14.
  • [Brightics | 프로젝트] 결측치 처리의 모든 것 :: how to deal with missing value ? 이번 시간은 시각화 단계롤 넘어가기 전에, 전처리 단계 중 단계를 집중적으로 다루는 특 !! 별 !! 판 !! ​ "결측치 처리의 모든 것" ​ 시간을 준비해보았습니다. ​ ​ 저같은 경우에 파이썬이나 R과 같은 다른 툴로 분석을 처음 접할 때 데이터 전처리 단계에서 가장 처음으로 봉착한 난관이 결측치 처리였거든요 ㅠㅠ 지워야하는지 ,, 대체한다면 어떤 값으로 대체해야하는지 ,, ​ ​ 저와 같은 어려움을 겪고 계실 분들을 위해 제가 정리한 자료들로 같이 설명해드릴게요. 해당 설명은 데이터캠프 (https://www.datacamp.com/courses/dealing-with-missing-data-in-python) 강의 내용을 참고하였습니다 :) ​ ​ STEP 1. 결측값 확인하기 먼저, 결측값이 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 14.
  • [Brightics | 프로젝트] 코로나19 이후 건강실태 변화 확인하기 :: 데이터 수집 + 로드 error 처리 다들 한 주동안 잘지내셨나요 ~? 드디어 9월 새학기가 시작되고 전 이번에도 어김없이 개강을 맞이하게 되었는데요. 수강신청도 하고 강의계획서도 읽어보고 ~ 정말 개강을 슬슬 실감하고 있어요. ​ ​ 지난 주 멘토님들의 조언을 얻고 한층 탄탄해진 계획을 바탕으로 이제 본격적으로 데이터를 만져보도록 하겠습니다 :) 이건 제가 지난 첫 계획에서 세운 타임라인인데요, 모든 데이터들을 한꺼번에 전처리하기 보다는 분석개요를 3개의 파트로 나눠서 파트 별로 순차적으로 진행하는게 흐름 상 좋을 것 같더라구요 ! ​ ​ 그래서 오늘과 다음 시간에는 2020 코로나 이후 국민들의 건강실태 파악하는 현황 분석을 PART 1 으로 잡고 진행해볼까합니다 ! ​ 데이터 수집 먼저, 제가 사용할 데이터는 2020년 질병관리청 지역.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 7.
  • [Brightics | 실습] 개인 데이터 분석 프로젝트 :: 주제 선정 w/ 지역건강조사 어느새 열심히 브라이틱스 서포터즈로 달려온 지 4개월이 지났는데요, 팀 분석 프로젝트와 두 차례에 걸친 홍보 UCC 제작을 마치고 벌!써! 마지막 활동을 앞두고 있어요. ​ 브라이틱스와 윰 서포터즈와 함께 하는 데린이 탈출 프로젝트 ! 그 대망의 마지막 활동은 바로 개.인. 분석 프로젝트입니다. 두 달 넘게 팀원들과 회의하며 팀 프로젝트를 꾸준히 진행해오다가 갑자기 혼자 모든 일을 진행하려니 꽤나 막막했습니다🥺 마지막 개인 분석만큼은 평소 관심분야의 데이터로 다양한 접근을 해보고 싶은 제 욕심이 컸기 때문인가봐요 허허 주제를 이것저것 선정하면서 쉬운 길로 가려는 제 자신과 타협하지 않으려 애썼답니다 ^^ ​ 아직까지 패드에 적응 못 한 내 글씨체 .. 자유주제인 만큼 떠오르는 아이디어를 틈틈히 적어주었어.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 31.
  • [Brightics | 실습] 브라이틱스 kaggle(캐글) 팀 프로젝트 총 정리 약 5주간 달려왔던 브라이틱스 팀 프로젝트 지난 주 모델링과 평가까지 무사히 프로젝트를 마칠 수 있었는데요, 하지만 서포터즈로서 미션은 아직 끝나지 않았다는 점 ! 프로젝트 결과보고서 / 실습 튜토리얼 영상 준비과정 / 썸네일 까지 모두 소개드리겠습니다. 프로젝트 결과 보고 먼저 지난 주 까지 마무리되었던 저희 프로젝트를 결과보고서로 정리해봤어요. 01. 데이터 소개 02. EDA 및 전처리 03. 모델링 04. 평가 및 결과 해석 순서로 4주간 회의했던 내용을 차곡차곡 담아보았답니다 EDA부터 결과 해석까지 정리된 보고서를 모두 보여드릴 순 없지만, 상세 내용이 궁금하시다면 제 블로그 + 저희 팀원들의 블로그를 방문하시면 자세한 이야기를 들을 수 있을 겁니다 :) https://blog.naver.co.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 24.
  • [Brightics | 실습] kaggle(캐글) 로 Housing Data 모델링하기 (4) 모델링 편 이번 차시는 바로 데이터분석, 머신러닝의 꽃이죠 ! 바로 분석모델을 선택해서, 다양한 모델링을 진행해보는 시간​입니다. 저희가 목표로 하는 '예측하기'는 바로 회귀모델을 사용하는데요, Brightics 에는 과연 어떤 분석방법들로 구현 가능할 지 같이 공부해보아요 ! ​ 이번 모델링 작업도 마찬가지로 조원들과 분석기법을 나누어 회의를 토해 결과를 공유해보기로 했어요 최고의 조원들과 완성한 캐글데이터 분석, 과연 얼만큼 잘 예측해냈을지 잘 따라와주세요 ◠‿◠ ​ 작업 확인하기 본격적인 모델링에 들어가기 앞서, 이제껏 완성된 전 작업들을 간단히 확인해주어요 ! 결측치들을 꼼꼼히 제거해주고 이상치들도 없애주었어요. 그리고 범주형 변수들도 연속형으로 인코딩해주었답니다. .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 17.
  • [Brightics | 실습] kaggle(캐글) 로 Housing Data 시각화하기 (3) EDA + feature 선택 편 ​ 이번에는 팀원들과 각자 feature를 맡아서 eda를 해오기로 했습니다. 저희가 선택한 캐글의 Housing data가 80개가 넘는 변수로 이루어지다보니 모든 변수들에 대한 eda를 혼자서 진행하기엔 무리가 있는 것 같더라구요 이럴 때 필요한 게 바로 팀워크 !! 팀원들과 함께 해서 더 쉽고 빠르게 진행할 수 있었어요 ​ 1. EDA : 시각화 + 이상치 확인 먼저 eda를 하기 위해 팀원들과 각자 15개의 칼럼을 맡아 Brightics를 이용한 시각화를 정리해보았습니다. 저 같은 경우에는 변수들의 분포를 먼저 확인한 다음에 -> 수치형인 경우엔 너무 치우쳐져있진 않은지, 범주형은 unique와 frequency 차원에서 메리트가 있는 친구인지 확인 ->.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 10.
  • [Brightics | 실습] kaggle(캐글) 로 Housing Price 예측하기 (2) 전처리 편 이젠 팀 프로젝트 두 번째 시간, 전처리 편입니다 ! ​ 팀원들과 각자 변수들을 꼼꼼히 살펴본 후 회의를 거쳐 전처리 방법을 하나로 통일시키는 방식으로 진행하였어요 ​ 0. 데이터 설명 + 불러오기 먼저, 사용할 데이터는 kaggle의 competition 대회 데이터 중 House Price 데이터에요 ! ​ 2021.08.03 - [삼성 Brightics] - [Brightics | 실습] 브라이틱스로 kaggle(캐글) 참여하기 (1) 기획 편 [Brightics | 실습] 브라이틱스로 kaggle(캐글) 참여하기 (1) 기획 편 브라이틱스와 함께 [Brightics | BASIC] , [Brightics | 실습] 을 중심으로 함께 공부해온지 벌써 8주, 2달이 흘렀는데요 각종 예제와 실습으로 실.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 3.
  • [Brightics | 실습] 브라이틱스로 kaggle(캐글) 참여하기 (1) 기획 편 브라이틱스와 함께 [Brightics | BASIC] , [Brightics | 실습] 을 중심으로 함께 공부해온지 벌써 8주, 2달이 흘렀는데요 각종 예제와 실습으로 실력을 조금 쌓았으니, 데이터 분석에 관심이 있는 사람이라면 한 번씩은 도전해봤을 법한 Kaggle데이터도 도전해봅시다. ​ kaggle (캐글) 소개 여기서 잠깐, 캐글에 대해 간단히 알려드릴게요 . Kaggle 은 데이터 분석 경진 대회를 주최하는 플랫폼입니다.📊📈 개인 및 단체에서 해결하고 싶은 과제와 데이터를 등록하면, 캐글에 가입한 우리들이 모델을 개발하고 결과를 등록하는거죠. ​ 메뉴란에는 competition (현재 진행 중인 대회 소개) / dataset (개인,기업이 제공하는 다양한 데이터 저장소) / code (각자 사용.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 3.
  • [Brighitcs | UCC] 특종! 브라이틱스 서포터즈 홍보 UCC 영상 공개 약 3주동안 진행되었던 브라이틱스 홍보 UCC 영상 제작 프로젝트 ! 팀원들과 직접 기획부터 촬영 그리고 금손 서연피디님의 편집까지 저희가 하나부터 열까지 영상 제작에 많은 힘을 들였는데요 ​ 드디어 제작한 홍보 영상이 YOUTUBE에 업로드되었어요 지금 바로 시청해보실까요 ? https://www.youtube.com/watch?v=HIWsljz597A 조원들과 언제 업로드되지 ~ 하며 업로드되기만을 기다렸는데 드디어 오늘 !! 이렇게 올라오게 되었네요. 정말 열심히 준비했으니 다들 한 번 씩 봐주시고 좋아요 / 댓글 부탁드립니다 ! ​ ​ 그리고 홍보영상 외에도 브라이틱스 채널에 유익한 영상들이 많으니 많은 이용 부탁드려요 ㅎㅎ https://www.youtube.com/channel/UCglq4GN.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 3.
  • [삼성 SDS] ProDS 자격증 :: 삼성 SDS & 멀티캠퍼스 주관 데이터 분석 자격증 추천 안녕하세요 ~! 7월 중순이 다가고 있는 지금, 다들 알찬 방학 보내고 계신가요 ? 방학 때만 되면 스멀스멀 올라오는 그 놈 .. 바로 '자격증' 고민인데요 ! ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ ​ 아무리 데이터 분석은 실무다 ! 경험이다 ! 라고 해도 . 나를 증명할 수 있는 객관적인 증서가 있으면 든든하잖아요~ 자격증이 점점 모든 지원자들의 공통문항이 되어가고 있어 슬프기도 하지만 ㅠㅠ 자격증이야 말로 이 분야에 내가 얼마나 관심을 갖고 준비해왔는지 ! 를 알릴 수 있는 좋은 친구라고 생각해요. ​ 그런 의미에서 오늘 소개해드릴 데이터 분석 자격증은 바로 ProDS 자격증입니다. 데이터 분석 자격증으로 adsp, adp, sqld, 빅데이터분석기사 등 여러가지 들어보셨을 텐데요, 아래 사항들을 꼼꼼히 읽어보고 ProDS에.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 7. 20.
  • [Brighitcs | UCC] 오케이 컷! 📸 FOURTUNE의 홍보영상 촬영 ~편집 스토리 지난 시간까지 Brightics 홍보 ucc 제작 기획과 대본 작성까지, 촬영을 위한 만반의 준비를 모두 끝냈는데요. 드디어 7월 11일 ! 촬영 날이 밝았습니다. [스튜디오 촬영 날] ​ ​스튜디오는 신용산역에서 도보 5분거리에 있는 곳이었어요 커튼 색도 다양했고, 특히 소파나 의자가 스타일별로 여러개 놓여있어서 좋았던 것 같아요. ​ 저 오른쪽 ㅋㅋㅋ 라탄 의자를 모두가 탐내했었는데요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 급 휴양지 컨셉으로 변질될까봐 고이 그 자리에 놔두었어요 ​ 이 날 처음 본 팀원들 !! 다들 관심사가 비슷해서인지 쉽게 친해진 것 같아요 ㅎㅎ 가영님은 촬영 장비 준비로 바쁘시구 (정말 수고많으셨어요오오 +_+) 출연진 셋이 마지막 대본리딩을 진행했는데 어찌나 웃기던지 ㅠㅠㅠㅠ 서로의 발연기에 웃지.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 20.
  • [Brighitcs | UCC] FOURTUNE(4조)과 함께하는 홍보영상 기획 스토리 드디어 6월 개인 미션들이 차츰 마무리되고 7월 일정의 하이라이트인 이 시작되었어요. 브라이틱스를 알리는 일이라면 뭐든지 하는 우리 서포터즈들 !! 이젠 SNS에 이어 유투브까지 도전해보렵니다 ㅎㅎ 기획부터 영상 촬영 그리고 편집까지 저희 조원분들과 으쌰으쌰 손으로 직.접. 천연 핸드메이드로 진행하고 있답니다. ​ [팀 소개 TIME] ​ 이번 홍보 UCC 제작 미션은은 팀으로 진행되기 때문에 팀원들과 먼저 메일로 연락을 주고 받았어요 코로나로 인해서 팀원분들과 메신저로 대화하고 있지만 ㅠㅠ 온라인상으로 열심히 회의하며, 화면 너머로도 느껴지는 서로의 열쩡 ! 열쩡! 으로 아주 순조롭게 흘러가고 있답니다. ​ 그렇게 탄생한 저희 팀 이름은 바로 FOURTUNE 입니다 ! 저희 팀이 Brightics 서포.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 13.
  • [Brightics | 실습] 스포티파이(spotify) 데이터로 음악 취향 고르기 :: 군집분석(k-means) 안녕하세요 ! 브라이틱스 서포터즈 2기 김유민입니다. 저번 시간 회귀분석으로 진행한 코로나19 데이터 실습 내용은 잘 보셨나요? 우리가 앞으로 공부할 머신러닝의 방법에는 예측이 가능한 지도 학습 / 라벨링이 되어 있지 않아 직접 데이터로부터 패턴을 찾아내는 비지도학습이 있는데요. 지도학습에는 회귀(regression)과 분류(classification) 그리고 비지도학습에는 군집(clustering)이 대표적입니다. 따라서 이번 시간에는 머신러닝의 '비지도 학습' 중 하나인 'k-means'로 실습을 진행해보겠습니다. 오늘의 주제는 바로 ! 스포티파이 (spotify) 데이터 입니다 ! 주제 선정 및 DATA 수집 SPOTIFY, 스포티파이는 전 세계 최대의 음원 스트리밍 서비스입니다. 스포티파이는 대부.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 6. 29.
  • [삼성 SDS] Brighitcs AI와 함께하는 금융데이터 마케팅 온라인 무료 세미나 안내 다들 주목 주목 !! 이번 포스팅은 특별히 데이터 분석이 아닌 삼성SDS 소식을 들고 왔습니다. 여러분 중에 혹시 머신러닝/딥러닝/AI 에 대해 관심을 갖고 계신 분이 있나요? 각 분야에서 말로만 듣던 이 친구들이 과연 어떻게 적용되고 있는지 궁금하지 않으신가요? ​ 바로 6월 30일 수요일 2시 ! 삼성 SDS에서 온라인 무료 세미나를 개최합니다. AI기반 실시간 데이터 분석 마케팅과 고객 로열티 향상 전략 (with Brightics AI) 디지털 기술이 기업 비지니스를 혁신하는 DIGITAL Transformation 시대, 삼성 SDS는 금융사들과 함께 21세기 디지털 기술 혁신과 지속적인 기술 변화에 힘쓰고 있습니다. 국내 최고의 금융사들과 함께 만든 금융데이터 분석 사례를, 20일 수요일 웨비.. 공감수 0 댓글수 1 2021. 6. 29.
  • [Brightics | 실습] 흡연자 수와 코로나 사망자 수의 관계 파악하기 :: 회귀분석 ​ 안녕하세요 ! 이번주는 개인 분석 미션의 마지막 주차 활동이 될 것 같은데요 ! 지난 시간까지 따릉이 데이터로 이용자와 이용 시간 분석을 EDA 시각화 작업으로 보여드렸어요. 오늘은 새로운 주제 로 돌아왔습니다. ​ 아직까지 코로나 역학 연구가 한창일텐데요 , 항상 코로나 원인 분석을 다룰 때면 "~~~한 사람이 코로나에 감염될 위험 더 높아 .."라는 뉴스를 많이들 접해보셨을 거에요. 오늘 저는 과연 흡연율이 높을 수록, 코로나로 인해 사망할 위험이 더 높은지 브라이틱스를 활용해서 분석 실습을 진행해보고자 합니다. ​ 주제 선정 및 DATA 수집 저는 작년 한 해 보건복지부에서 주관하는 금연서포터즈 14기로 활동했었는데요, 코로나 19의 고위험군으로 흡연자가 포함된다는 사실을 .. 공감수 0 댓글수 1 2021. 6. 29.
  • [Brightics | Basic ] 브라이틱스로 데이터 수집하기 :: 공공 데이터, 캐글 데이터 수집 이번 시간은, 브라이틱스와 함께 하는 데이터 분석의 Basic 단계를 설명해드리는 두 번째 시간입니다. 첫 시간에는 간략히 데이터 분석 프로세스를 소개해드리고, 모델링 작업과 친해지는 시간을 가졌었죠 ! 통계 기법과 머신러닝 기법들에 익숙해지기 위해선 모델을 만들어보고 계속해서 접해보는 것이 중요하다 생각해서 첫 시간으로 소개해드렸어요. ​ 그리고 지금부터는 분석 프로세스의 순서대로 데이터 수집부터 시작하여 전처리, eda, 모델링, 기계학습 까지 진행해보고자 합니다. 오늘은 데이터 분석을 하고자 마음 먹었을 때 !!! 초보자들이라면 한 번쯤은 겪어보았을 고민 데이터 자료는 어디서 가져와야하지 ? ... 직접 수집하기엔 시간이 부족한데 대체 어디서 내가 원하는 자료들을 쏙쏙 뽑아낼 수 있느냐 말입니다 ... 공감수 0 댓글수 0 2021. 6. 22.
  • [Brightics | 실습] 서울시 공유 자전거 이용자 & 이용시간 분석:: EDA, Chart 생성, 레포트 작성 2021.06.15 - [삼성 Brightics] - [Brightics | 실습] 브라이틱스로 본 서울시 공유 자전거 현황 :: 데이터 전처리편 개인미션 2주차 ! 저번 시간까지 데이터 전처리와 업로드 단계를 모두 마쳤습니다. 이젠 데이터를 샅샅이 따져보는 EDA시간을 가져볼까해요. 그리고 알아낸 통계값들은 보기 좋게 차트로 정리해서 Brightics 만의 레포트 기능까지 완성해보려고 합니다. 오늘도 얼른 시작해보겠습니다. 혹시 잊으신 분들을 위해, 다시 한번 더 말씀드리자면 ! 저는 서울시 공공자전거인 따릉이의 현황을 데이터로 분석해보고자 해요. 이를 통해서 시간, 요일별 이용량 그리고 성별 연령별 비교를 통한 따릉이 유저들을 알아내보고자 합니다 :) 지난 시간까지의 내용은 아래에서 확인하실 수 있어.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 6. 22.
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