[프로그래머스 SQL] Lv 3. 카테고리 별 도서 판매량 집계하기
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[프로그래머스 SQL] Lv 1. 조건에 맞는 회원수 구하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 오프라인/온라인 판매 데이터 통합하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 3월에 태어난 여성 회원 목록 출력하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 흉부외과 또는 일반외과 의사 목록 출력하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
CASE
[MySQL] 제어문(CASE/IF)을 사용하여 데이터 변환하기
🎯 목표 MySQL에서 지원하는 제어문 ‘CASE’, ‘IF’를 사용하여 데이터를 변환하여 불러온다.
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (4)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 1 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 조건에 부합하는 중고거래 상태 조회하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 자동차 대여 기록에서 대여중 / 대여 가능 여부 구분하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 자동차 대여 기록 별 대여 금액 구하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 자동차 대여 기록에서 장기／단기 대여 구분하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[리트코드 SQL] Day 4-2. Union & Select
SQL I : Day 4-2 Union & Select 2문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 2. Select & Order
SQL I : Day 2 Select & Order 3문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 가격대 별 상품 개수 구하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 중성화 여부 파악하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 조건별로 분류하여 주문상태 출력하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. NULL 처리하기
SQL 고득점 Kit - IS NULL 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 경기도에 위치한 식품창고 목록 출력하기
SQL 고득점 Kit - IS NULL 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 12세 이하인 여자 환자 목록 출력하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
SUM
[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 3 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 5 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 3 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 6 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 조건에 맞는 사용자와 총 거래금액 조회하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[리트코드 SQL] Day 9. Control of Flow
SQL I : Day 9 Control of Flow 3문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 8. Function
SQL I : Day 8 Function 4문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 상품 별 오프라인 매출 구하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 주문량이 많은 아이스크림들 조회하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 5월 식품들의 총매출 조회하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 성분으로 구분한 아이스크림 총 주문량
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
MAX
[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (6)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (4)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 2 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 5 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 6 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 8. Function
SQL I : Day 8 Function 4문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 자동차 대여 기록에서 대여중 / 대여 가능 여부 구분하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[리트코드 SQL] Day 4-2. Union & Select
SQL I : Day 4-2 Union & Select 2문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 즐겨찾기가 가장 많은 식당 정보 출력하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 식품분류별 가장 비싼 식품의 정보 조회하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 최댓값 구하기
SQL 고득점 Kit - SUM, MAX, MIN 문제
IS NULL
[프로그래머스 Oracle] Lv 1. 이름이 없는 동물의 아이디
SQL 고득점 Kit - IS NULL 문제
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (4)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 5. Union
SQL I : Day 5 Union 3문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 4-2. Union & Select
SQL I : Day 4-2 Union & Select 2문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 4-1. Union & Select
SQL I : Day 4-1 Union & Select 2문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 오랜 기간 보호한 동물(1)
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 없어진 기록 찾기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 나이 정보가 없는 회원 수 구하기
SQL 고득점 Kit - IS NULL 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. NULL 처리하기
SQL 고득점 Kit - IS NULL 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 이름이 없는 동물의 아이디
SQL 고득점 Kit - IS NULL 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 경기도에 위치한 식품창고 목록 출력하기
SQL 고득점 Kit - IS NULL 문제
LIKE
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 특정 옵션이 포함된 자동차 리스트 구하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 우유와 요거트가 담긴 장바구니
Summer/Winter Coding(2019) 문제, 오류 해결🌞
[해커랭크 SQL] Basic Select 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 11 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 3. String Processing Functions
SQL I : Day 3 String Processing Functions 3문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 5. 상품을 구매한 회원 비율 구하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 보호소에서 중성화한 동물
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 경기도에 위치한 식품창고 목록 출력하기
SQL 고득점 Kit - IS NULL 문제
[MySQL] 특정 문자를 포함하는 데이터 검색하기
LIKE, REGEXP 연산자를 이용해 특정 문자열을 포함하는 데이터 검색하기
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 서울에 위치한 식당 목록 출력하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 강원도에 위치한 생산공장 목록 출력하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
DISTINCT
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (5)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (4)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 7. Function
SQL I : Day 7 Function 3문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 대여 기록이 존재하는 자동차 리스트 구하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[해커랭크 SQL] Basic Select 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 11 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 5. Union
SQL I : Day 5 Union 3문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 3. String Processing Functions
SQL I : Day 3 String Processing Functions 3문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 5. 상품을 구매한 회원 비율 구하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 년, 월, 성별 별 상품 구매 회원 수 구하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 중복 제거하기
SQL 고득점 Kit - SUM, MAX, MIN 문제
HAVING
[MySQL] 그룹화하여 데이터 조회하기
🎯 목표 GROUP BY 절에 대해 알아보고 그룹 함수를 사용하여 데이터를 추출해본다.
[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (4)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 조건에 맞는 사용자와 총 거래금액 조회하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 특정 기간동안 대여 가능한 자동차들의 대여비용 구하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 자동차 평균 대여 기간 구하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 동명 동물 수 찾기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 식품분류별 가장 비싼 식품의 정보 조회하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 재구매가 일어난 상품과 회원 리스트 구하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
LIMIT
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 오랜 기간 보호한 동물(2)
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 오랜 기간 보호한 동물(1)
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 그룹별 조건에 맞는 식당 목록 출력하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 주문량이 많은 아이스크림들 조회하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 최솟값 구하기
SQL 고득점 Kit - SUM, MAX, MIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 최댓값 구하기
SQL 고득점 Kit - SUM, MAX, MIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 가격이 제일 비싼 식품의 정보 출력하기
SQL 고득점 Kit - SUM, MAX, MIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 가장 비싼 상품 구하기
SQL 고득점 Kit - SUM, MAX, MIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 상위 n개 레코드
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
🌞
[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (4)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (5)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 우유와 요거트가 담긴 장바구니
Summer/Winter Coding(2019) 문제, 오류 해결🌞
[프로그래머스 Python] 코딩테스트 입문 Day 14 - 조건문, 반복문, 시뮬레이션, 문자열
코딩테스트 입문 Day 14 조건문, 반복문, 시뮬레이션, 문자열 가까운 수 369게임 암호 해독 대문자와 소문자
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 입양 시각 구하기(1)
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 식품분류별 가장 비싼 식품의 정보 조회하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 Python] Lv 0. 캐릭터의 좌표
코딩테스트 입문
REGEXP
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 특정 기간동안 대여 가능한 자동차들의 대여비용 구하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[해커랭크 SQL] Basic Select 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 11 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 중성화 여부 파악하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 이름에 el이 들어가는 동물 찾기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 보호소에서 중성화한 동물
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 식품분류별 가장 비싼 식품의 정보 조회하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[MySQL] 특정 문자를 포함하는 데이터 검색하기
LIKE, REGEXP 연산자를 이용해 특정 문자열을 포함하는 데이터 검색하기
ROUND
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (5)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (4)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 2 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 6 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 자동차 평균 대여 기간 구하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 평균 일일 대여 요금 구하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 5. 상품을 구매한 회원 비율 구하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 서울에 위치한 식당 목록 출력하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
AVG
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (5)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 3 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 5 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 3 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 자동차 평균 대여 기간 구하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 평균 일일 대여 요금 구하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 서울에 위치한 식당 목록 출력하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
IS NOT NULL
[프로그래머스 Oracle] Lv 1. 이름이 있는 동물의 아이디
SQL 고득점 Kit - IS NULL 문제
[리트코드 SQL] Day 4-1. Union & Select
SQL I : Day 4-1 Union & Select 2문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 이름이 있는 동물의 아이디
SQL 고득점 Kit - IS NULL 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 년, 월, 성별 별 상품 구매 회원 수 구하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 동명 동물 수 찾기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 3월에 태어난 여성 회원 목록 출력하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
MIN
[해커랭크 SQL] Advanced Join 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (4)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 2 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 5 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 6 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 8. Function
SQL I : Day 8 Function 4문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 최솟값 구하기
SQL 고득점 Kit - SUM, MAX, MIN 문제
IF
[MySQL] 제어문(CASE/IF)을 사용하여 데이터 변환하기
🎯 목표 MySQL에서 지원하는 제어문 ‘CASE’, ‘IF’를 사용하여 데이터를 변환하여 불러온다.
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 9. Control of Flow
SQL I : Day 9 Control of Flow 3문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 자동차 대여 기록 별 대여 금액 구하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. NULL 처리하기
SQL 고득점 Kit - IS NULL 문제
LEFT
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 조건에 맞는 사용자 정보 조회하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[리트코드 SQL] Day 3. String Processing Functions
SQL I : Day 3 String Processing Functions 3문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 가격대 별 상품 개수 구하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 카테고리 별 상품 개수 구하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
DATEDIFF
[해커랭크 SQL] Advanced Join 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 7. Function
SQL I : Day 7 Function 3문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 6. Union
SQL I : Day 6 Union 2문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 자동차 평균 대여 기간 구하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 자동차 대여 기록 별 대여 금액 구하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
UNION
[해커랭크 SQL] Advanced Join 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Basic Select 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 11 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 4-1. Union & Select
SQL I : Day 4-1 Union & Select 2문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 오프라인/온라인 판매 데이터 통합하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
CONCAT
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 조건에 맞는 사용자 정보 조회하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 조회수가 가장 많은 중고거래 게시판의 첨부파일 조회하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[리트코드 SQL] Day 3. String Processing Functions
SQL I : Day 3 String Processing Functions 3문제 풀이
FLOOR
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (5)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 3 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 5 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 자동차 대여 기록 별 대여 금액 구하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
NOT IN
[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (6)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Advanced Join 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 6. Union
SQL I : Day 6 Union 2문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 특정 기간동안 대여 가능한 자동차들의 대여비용 구하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
사이킷런
[ML] 사이킷런(scikit-learn)으로 와인 분류하기 - 로지스틱회귀(Logistic Regression)
사이킷런의 와인 분류 데이터셋을 사용하여 로지스틱 회귀 분석을 한다.
[ML] 사이킷런(scikit-learn)으로 보스턴 집값 예측하기 - 다항회귀(Polynomial Regression)
사이킷런의 보스턴 주택 가격 데이터셋을 사용하여 다항 회귀 분석을 한다. 참고로 해당 데이터셋은 윤리적인 문제로 scikit-learn 1.2 버전 이후로 삭제되었다.
[ML] 사이킷런(scikit-learn)으로 보스턴 집값 예측하기 - 다중선형회귀(Multiple Linear Regression)
사이킷런의 보스턴 주택 가격 데이터셋을 사용하여 다중선형회귀 분석을 한다. 참고로 해당 데이터셋은 윤리적인 문제로 scikit-learn 1.2 버전 이후로 삭제되었다.
[ML] 사이킷런(scikit-learn)으로 보스턴 집값 예측하기 - 선형회귀(Linear Regression)
사이킷런의 보스턴 주택 가격 데이터셋을 사용하여 선형회귀 분석을 한다. 참고로 해당 데이터셋은 윤리적인 문제로 scikit-learn 1.2 버전 이후로 삭제되었다.
로그
[ML] 회귀 모델평가지표, 변수 스케일링 이해하기
학습 키워드 : 랜덤포레스트, 평가지표, 회귀, Logarithm, 이상치, 희소값, 이산화
BETWEEN
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 입양 시각 구하기(1)
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 진료과별 총 예약 횟수 출력하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 1. 조건에 맞는 회원수 구하기
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
MONTH
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 취소되지 않은 진료 예약 조회하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 5. 상품을 구매한 회원 비율 구하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
SET
[해커랭크 SQL] Alternative Queries 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 2 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 2. Select & Order
SQL I : Day 2 Select & Order 3문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 입양 시각 구하기(2)
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
TRUNCATE
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 6 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 특정 기간동안 대여 가능한 자동차들의 대여비용 구하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 가격대 별 상품 개수 구하기
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
RIGHT
[해커랭크 SQL] Basic Select 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 3 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 조건에 맞는 사용자 정보 조회하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
[리트코드 SQL] Day 3. String Processing Functions
SQL I : Day 3 String Processing Functions 3문제 풀이
Python
[비즈니스 분석] SQL로 US E-commerce 데이터 분석하기 - RFM
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석한다.
[비즈니스 분석] Python으로 US E-commerce 데이터 분석하기 - RFM
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석한다.
[비즈니스 분석] Python으로 US E-commerce 데이터 분석하기 - EDA
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석하기 전, EDA를 진행한다.
Git
[Git] 로컬 폴더에서 github 파일 업데이트 하기 - add, push, pull, commit
목표: 로컬 폴더로 github repositories 연결, 업데이트, 불러오기
[Git] git 설치하고 github repositories 연결하기
목표: imac(m1)에 git 설치 및 github repositories 연결
Mac M1
[Git] 로컬 폴더에서 github 파일 업데이트 하기 - add, push, pull, commit
목표: 로컬 폴더로 github repositories 연결, 업데이트, 불러오기
[Git] git 설치하고 github repositories 연결하기
목표: imac(m1)에 git 설치 및 github repositories 연결
GroupBy
[Python] Pandas를 활용해 여러개의 함수를 적용하여 GroupBy 집계 하기
Pandas에서 제공하는 GroupBy에 agg 함수를 사용하여 집계 하기
[Python] Pandas를 활용해 GroupBy 로 집계 하기
Pandas에서 제공하는 GroupBy를 사용하여 집계 하기
HARD
[프로그래머스 Python] Lv 2. 가장 큰 수
코딩테스트 고득점 Kit - 정렬 문제
[프로그래머스 Python] Lv 3. 베스트앨범
코딩테스트 고득점 Kit - 해시 문제
Encoding
[Python] Pandas를 활용해 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 하기
Pandas에서 제공하는 pd.get_dummies() 함수로 원-핫 인코딩 하기
[Python] 인코딩(Encoding)이란? - 레이블인코딩, 원-핫인코딩
Python에서의 레이블 인코딩과 원-핫 인코딩 방법 구분하기
로그변환
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맨 위로 이동 ↑랜덤포레스트
[ML] 랜덤 포레스트(Random Forest)
앙상블 학습 방법의 일종인 랜덤 포레스트에 대해 알아본다.
[ML] 회귀 모델평가지표, 변수 스케일링 이해하기
학습 키워드 : 랜덤포레스트, 평가지표, 회귀, Logarithm, 이상치, 희소값, 이산화
머신러닝
[ML] 머신러닝 파이프라인(Machine Learning Pipeline) 구축하기
K-MOOC 실습으로 배우는 머신러닝 chapter 2. Machine Learning Pipeline 학습하기
[ML] 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 이해하기
학습 목표 : 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대한 개념을 이해하고 각 기계학습의 관계를 정의한다.
IN
[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (5)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 루시와 엘라 찾기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
NULL
[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 1. Select
SQL I : Day 1 Select 4문제 풀이
LOWER
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 3. String Processing Functions
SQL I : Day 3 String Processing Functions 3문제 풀이
GROUP_CONCAT
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 우유와 요거트가 담긴 장바구니
Summer/Winter Coding(2019) 문제, 오류 해결🌞
[리트코드 SQL] Day 3. String Processing Functions
SQL I : Day 3 String Processing Functions 3문제 풀이
LEFT JOIN
[리트코드 SQL] Day 10. Where
SQL I : Day 10 Where 4문제 풀이
[리트코드 SQL] Day 9. Control of Flow
SQL I : Day 9 Control of Flow 3문제 풀이
max
맨 위로 이동 ↑min
맨 위로 이동 ↑CEIL
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (5)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 5 문제 풀이
EDA
[Time Series Forecasting] 판매량 예측하기 - EDA
캐글 데이터셋, Forecasting Mini-Course(S3E19) EDA 진행
[비즈니스 분석] Python으로 US E-commerce 데이터 분석하기 - EDA
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석하기 전, EDA를 진행한다.
RFM
[비즈니스 분석] SQL로 US E-commerce 데이터 분석하기 - RFM
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석한다.
[비즈니스 분석] Python으로 US E-commerce 데이터 분석하기 - RFM
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석한다.
OVER
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (5)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
ROW_NUMBER
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (5)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
macOS
[MySQL] Mac M1에 MySQL Workbench 설치하기
🎯 목표 MySQL 서버에 GUI 환경으로 접속할 수 있는 MySQL Workbench를 설치하고 서버 접속방법을 알아본다.
[MySQL] Mac M1에 MySQL 서버 설치하기
🎯 목표 SQL 실습을 위해 MySQL(DBMS) 설치를 진행한다. 여러 버전 중 무료 버전인 MySQL Community 서버를 설치한다.
토큰
[Git] 로컬 폴더에서 github 파일 업데이트 하기 - add, push, pull, commit
목표: 로컬 폴더로 github repositories 연결, 업데이트, 불러오기
add
[Git] 로컬 폴더에서 github 파일 업데이트 하기 - add, push, pull, commit
목표: 로컬 폴더로 github repositories 연결, 업데이트, 불러오기
push
[Git] 로컬 폴더에서 github 파일 업데이트 하기 - add, push, pull, commit
목표: 로컬 폴더로 github repositories 연결, 업데이트, 불러오기
commit
[Git] 로컬 폴더에서 github 파일 업데이트 하기 - add, push, pull, commit
목표: 로컬 폴더로 github repositories 연결, 업데이트, 불러오기
pull
[Git] 로컬 폴더에서 github 파일 업데이트 하기 - add, push, pull, commit
목표: 로컬 폴더로 github repositories 연결, 업데이트, 불러오기
지도학습
맨 위로 이동 ↑비지도학습
맨 위로 이동 ↑결정트리
맨 위로 이동 ↑분류
맨 위로 이동 ↑회귀
맨 위로 이동 ↑CART
맨 위로 이동 ↑지니계수
맨 위로 이동 ↑엔트로피
맨 위로 이동 ↑interpolate
[Python] Pandas를 활용해 결측치 보간(interpolate) 하기
Pandas에서 제공하는 interpolate 함수로 결측치 보간 하기
sickit-learn
[Python] 인코딩(Encoding)이란? - 레이블인코딩, 원-핫인코딩
Python에서의 레이블 인코딩과 원-핫 인코딩 방법 구분하기
Profiling
[Python] 파이썬 프로파일링(Profiling) 으로 성능 조사하기
Python의 %time, %timeit 함수로 코드 실행 시간 확인하기
Error
맨 위로 이동 ↑lightgbm
맨 위로 이동 ↑Warning
[경고 메시지] RuntimeWarning: invalid value encountered in log1p
Numpy 에서 제공하는 log 함수에 관한 경고 메시지를 분석한다.
Numpy
[경고 메시지] RuntimeWarning: invalid value encountered in log1p
Numpy 에서 제공하는 log 함수에 관한 경고 메시지를 분석한다.
평가지표
[ML] 회귀 모델평가지표, 변수 스케일링 이해하기
학습 키워드 : 랜덤포레스트, 평가지표, 회귀, Logarithm, 이상치, 희소값, 이산화
이상치
[ML] 회귀 모델평가지표, 변수 스케일링 이해하기
학습 키워드 : 랜덤포레스트, 평가지표, 회귀, Logarithm, 이상치, 희소값, 이산화
희소값
[ML] 회귀 모델평가지표, 변수 스케일링 이해하기
학습 키워드 : 랜덤포레스트, 평가지표, 회귀, Logarithm, 이상치, 희소값, 이산화
이산화
[ML] 회귀 모델평가지표, 변수 스케일링 이해하기
학습 키워드 : 랜덤포레스트, 평가지표, 회귀, Logarithm, 이상치, 희소값, 이산화
Parquet
[Python] Parquet를 활용해 디스크 공간(Storage) 절약하기
Parquet 으로 빅데이터 파일의 용량을 줄여 디스크 공간 절약하기
downcast
[Python] Pandas를 활용해 downcast로 메모리 부담 줄이기
Pandas의 to_numeric 함수를 이용해 메모리 용량 줄이기
Github Blog
[Github 블로그] 형광펜 밑줄 효과 추가하기
텍스트 절반만 형광펜 효과를 주어 깔끔하게 포인트 주기
Blog
[Github 블로그] 형광펜 밑줄 효과 추가하기
텍스트 절반만 형광펜 효과를 주어 깔끔하게 포인트 주기
형광펜
[Github 블로그] 형광펜 밑줄 효과 추가하기
텍스트 절반만 형광펜 효과를 주어 깔끔하게 포인트 주기
highlighter
[Github 블로그] 형광펜 밑줄 효과 추가하기
텍스트 절반만 형광펜 효과를 주어 깔끔하게 포인트 주기
형광펜밑줄
[Github 블로그] 형광펜 밑줄 효과 추가하기
텍스트 절반만 형광펜 효과를 주어 깔끔하게 포인트 주기
Number
[Python] 파이썬 자료형 이해하기
파이썬의 숫자, 문자, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합, 불 자료형 이해하기
String
[Python] 파이썬 자료형 이해하기
파이썬의 숫자, 문자, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합, 불 자료형 이해하기
List
[Python] 파이썬 자료형 이해하기
파이썬의 숫자, 문자, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합, 불 자료형 이해하기
Tuple
[Python] 파이썬 자료형 이해하기
파이썬의 숫자, 문자, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합, 불 자료형 이해하기
Dictionary
[Python] 파이썬 자료형 이해하기
파이썬의 숫자, 문자, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합, 불 자료형 이해하기
Set
[Python] 파이썬 자료형 이해하기
파이썬의 숫자, 문자, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합, 불 자료형 이해하기
Bool
[Python] 파이썬 자료형 이해하기
파이썬의 숫자, 문자, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합, 불 자료형 이해하기
배깅
[ML] 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting) 이해하기
모델의 예측 성능을 향상시키기 위해 사용되는 배깅 기법과, 부스팅 기법에 대해 알아본다.
부스팅
[ML] 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting) 이해하기
모델의 예측 성능을 향상시키기 위해 사용되는 배깅 기법과, 부스팅 기법에 대해 알아본다.
편향
[ML] 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting) 이해하기
모델의 예측 성능을 향상시키기 위해 사용되는 배깅 기법과, 부스팅 기법에 대해 알아본다.
분산
[ML] 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting) 이해하기
모델의 예측 성능을 향상시키기 위해 사용되는 배깅 기법과, 부스팅 기법에 대해 알아본다.
별칭
[프로그래머스 SQL] Lv 2. 입양 시각 구하기(1)
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
xlabel
[Matplotlib] 1. 기본 그래프(꺾은선) - 레이블, 범례, 축 범위 설정하기
파이썬 시각화 라이브러리, Matplotlib 기본 사용법
ylabel
[Matplotlib] 1. 기본 그래프(꺾은선) - 레이블, 범례, 축 범위 설정하기
파이썬 시각화 라이브러리, Matplotlib 기본 사용법
legend
[Matplotlib] 1. 기본 그래프(꺾은선) - 레이블, 범례, 축 범위 설정하기
파이썬 시각화 라이브러리, Matplotlib 기본 사용법
xlim
[Matplotlib] 1. 기본 그래프(꺾은선) - 레이블, 범례, 축 범위 설정하기
파이썬 시각화 라이브러리, Matplotlib 기본 사용법
ylim
[Matplotlib] 1. 기본 그래프(꺾은선) - 레이블, 범례, 축 범위 설정하기
파이썬 시각화 라이브러리, Matplotlib 기본 사용법
axis
[Matplotlib] 1. 기본 그래프(꺾은선) - 레이블, 범례, 축 범위 설정하기
파이썬 시각화 라이브러리, Matplotlib 기본 사용법
인공지능
[ML] 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 이해하기
학습 목표 : 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대한 개념을 이해하고 각 기계학습의 관계를 정의한다.
딥러닝
[ML] 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 이해하기
학습 목표 : 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대한 개념을 이해하고 각 기계학습의 관계를 정의한다.
CPU
[ML] 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 이해하기
학습 목표 : 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대한 개념을 이해하고 각 기계학습의 관계를 정의한다.
GPU
[ML] 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 이해하기
학습 목표 : 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대한 개념을 이해하고 각 기계학습의 관계를 정의한다.
모델링
[ML] 머신러닝 파이프라인(Machine Learning Pipeline) 구축하기
K-MOOC 실습으로 배우는 머신러닝 chapter 2. Machine Learning Pipeline 학습하기
검증방법
[ML] 머신러닝 파이프라인(Machine Learning Pipeline) 구축하기
K-MOOC 실습으로 배우는 머신러닝 chapter 2. Machine Learning Pipeline 학습하기
분류 알고리즘
[ML] K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors)이란?
KNN을 활용하여 데이터를 분류할 수 있다.
K최근접이웃
[ML] K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors)이란?
KNN을 활용하여 데이터를 분류할 수 있다.
KNN
[ML] K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors)이란?
KNN을 활용하여 데이터를 분류할 수 있다.
경사하강법
[ML] 경사하강법(Gradient Descent)이란?
함수 최적화 방법 중 하나인 경사하강법(Gradient Descent)에 대해 알아본다.
Loss
[ML] 경사하강법(Gradient Descent)이란?
함수 최적화 방법 중 하나인 경사하강법(Gradient Descent)에 대해 알아본다.
활성화함수
[DL] 활성화 함수(Activation Function)의 필요성 및 종류
✔️ 학습목표 활성화 함수 정의 활성화 함수 등장배경 활성화 함수 필요성 활성화 함수 종류 및 특징
Sigmoid
[DL] 활성화 함수(Activation Function)의 필요성 및 종류
✔️ 학습목표 활성화 함수 정의 활성화 함수 등장배경 활성화 함수 필요성 활성화 함수 종류 및 특징
Tanh
[DL] 활성화 함수(Activation Function)의 필요성 및 종류
✔️ 학습목표 활성화 함수 정의 활성화 함수 등장배경 활성화 함수 필요성 활성화 함수 종류 및 특징
ReLU
[DL] 활성화 함수(Activation Function)의 필요성 및 종류
✔️ 학습목표 활성화 함수 정의 활성화 함수 등장배경 활성화 함수 필요성 활성화 함수 종류 및 특징
Leaky ReLU
[DL] 활성화 함수(Activation Function)의 필요성 및 종류
✔️ 학습목표 활성화 함수 정의 활성화 함수 등장배경 활성화 함수 필요성 활성화 함수 종류 및 특징
YEAR
[프로그래머스 SQL] Lv 5. 상품을 구매한 회원 비율 구하기
SQL 고득점 Kit - JOIN 문제
Optimizer
[DL] 옵티마이저(Optimizer)의 필요성 및 종류
Deep Learning에서 고려해야하는 Optimizer에 대해 알아본다.
GD
[DL] 옵티마이저(Optimizer)의 필요성 및 종류
Deep Learning에서 고려해야하는 Optimizer에 대해 알아본다.
SGD
[DL] 옵티마이저(Optimizer)의 필요성 및 종류
Deep Learning에서 고려해야하는 Optimizer에 대해 알아본다.
Momentum
[DL] 옵티마이저(Optimizer)의 필요성 및 종류
Deep Learning에서 고려해야하는 Optimizer에 대해 알아본다.
AdaGrad
[DL] 옵티마이저(Optimizer)의 필요성 및 종류
Deep Learning에서 고려해야하는 Optimizer에 대해 알아본다.
RMS-Prop
[DL] 옵티마이저(Optimizer)의 필요성 및 종류
Deep Learning에서 고려해야하는 Optimizer에 대해 알아본다.
AdaDelta
[DL] 옵티마이저(Optimizer)의 필요성 및 종류
Deep Learning에서 고려해야하는 Optimizer에 대해 알아본다.
Adam
[DL] 옵티마이저(Optimizer)의 필요성 및 종류
Deep Learning에서 고려해야하는 Optimizer에 대해 알아본다.
@
[프로그래머스 SQL] Lv 4. 입양 시각 구하기(2)
SQL 고득점 Kit - GROUP BY 문제
SELECT
[리트코드 SQL] Day 1. Select
SQL I : Day 1 Select 4문제 풀이
UPDATE
[리트코드 SQL] Day 2. Select & Order
SQL I : Day 2 Select & Order 3문제 풀이
DELETE
[리트코드 SQL] Day 2. Select & Order
SQL I : Day 2 Select & Order 3문제 풀이
UPPER
[리트코드 SQL] Day 3. String Processing Functions
SQL I : Day 3 String Processing Functions 3문제 풀이
CNN
[DL] 1. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) - 컨볼루션 및 풀링 계층
CNN 레이어의 여러 단계 중, Convolution/Pooling에 대해 알아본다.
Channel
[DL] 1. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) - 컨볼루션 및 풀링 계층
CNN 레이어의 여러 단계 중, Convolution/Pooling에 대해 알아본다.
Filter
[DL] 1. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) - 컨볼루션 및 풀링 계층
CNN 레이어의 여러 단계 중, Convolution/Pooling에 대해 알아본다.
Kernel
[DL] 1. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) - 컨볼루션 및 풀링 계층
CNN 레이어의 여러 단계 중, Convolution/Pooling에 대해 알아본다.
Padding
[DL] 1. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) - 컨볼루션 및 풀링 계층
CNN 레이어의 여러 단계 중, Convolution/Pooling에 대해 알아본다.
Stride
[DL] 1. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) - 컨볼루션 및 풀링 계층
CNN 레이어의 여러 단계 중, Convolution/Pooling에 대해 알아본다.
Pooling
[DL] 1. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) - 컨볼루션 및 풀링 계층
CNN 레이어의 여러 단계 중, Convolution/Pooling에 대해 알아본다.
LENGTH
[해커랭크 SQL] Basic Select 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 11 문제 풀이
NOT LIKE
[해커랭크 SQL] Basic Select 문제풀이 (2)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 11 문제 풀이
cmap
[Matplotlib] Colormap(cmap) 종류 확인하기
파이썬 시각화 라이브러리, 사용가능한 색상 종류 확인하기
INNER JOIN
[리트코드 SQL] Day 10. Where
SQL I : Day 10 Where 4문제 풀이
MID
[프로그래머스 SQL] Lv 3. 조건에 맞는 사용자 정보 조회하기
SQL 고득점 Kit - String, Date 문제
array
맨 위로 이동 ↑arange
맨 위로 이동 ↑zeros
맨 위로 이동 ↑ones
맨 위로 이동 ↑rand
맨 위로 이동 ↑randn
맨 위로 이동 ↑randint
맨 위로 이동 ↑seed
맨 위로 이동 ↑linspace
맨 위로 이동 ↑eye
맨 위로 이동 ↑shape
맨 위로 이동 ↑reshape
맨 위로 이동 ↑argmax
맨 위로 이동 ↑argmin
맨 위로 이동 ↑Indexing
맨 위로 이동 ↑mean
맨 위로 이동 ↑sum
맨 위로 이동 ↑sqrt
맨 위로 이동 ↑exp
맨 위로 이동 ↑sin
맨 위로 이동 ↑log
맨 위로 이동 ↑선형회귀
[ML] 사이킷런(scikit-learn)으로 보스턴 집값 예측하기 - 선형회귀(Linear Regression)
사이킷런의 보스턴 주택 가격 데이터셋을 사용하여 선형회귀 분석을 한다. 참고로 해당 데이터셋은 윤리적인 문제로 scikit-learn 1.2 버전 이후로 삭제되었다.
다중선형회귀
[ML] 사이킷런(scikit-learn)으로 보스턴 집값 예측하기 - 다중선형회귀(Multiple Linear Regression)
사이킷런의 보스턴 주택 가격 데이터셋을 사용하여 다중선형회귀 분석을 한다. 참고로 해당 데이터셋은 윤리적인 문제로 scikit-learn 1.2 버전 이후로 삭제되었다.
다항회귀
[ML] 사이킷런(scikit-learn)으로 보스턴 집값 예측하기 - 다항회귀(Polynomial Regression)
사이킷런의 보스턴 주택 가격 데이터셋을 사용하여 다항 회귀 분석을 한다. 참고로 해당 데이터셋은 윤리적인 문제로 scikit-learn 1.2 버전 이후로 삭제되었다.
REPLACE
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 5 문제 풀이
로지스틱회귀
[ML] 사이킷런(scikit-learn)으로 와인 분류하기 - 로지스틱회귀(Logistic Regression)
사이킷런의 와인 분류 데이터셋을 사용하여 로지스틱 회귀 분석을 한다.
REPEAT
[해커랭크 SQL] Alternative Queries 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 2 문제 풀이
information_schema.tables
[해커랭크 SQL] Alternative Queries 문제풀이 (1)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 EASY 2 문제 풀이
ERROR🚨
[비즈니스 분석] Python으로 US E-commerce 데이터 분석하기 - EDA
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석하기 전, EDA를 진행한다.
SQL
[비즈니스 분석] SQL로 US E-commerce 데이터 분석하기 - RFM
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석한다.
BigQuery
[비즈니스 분석] SQL로 US E-commerce 데이터 분석하기 - RFM
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석한다.
ISSUE🌞
[비즈니스 분석] SQL로 US E-commerce 데이터 분석하기 - RFM
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석한다.
PARTITION BY
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (3)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
ANY
[해커랭크 SQL] Advanced Select 문제풀이 (4)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 1 문제 풀이
POW
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (4)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 2 문제 풀이
SQRT
[해커랭크 SQL] Aggregation 문제풀이 (4)
해커랭크(HackerRank) MySQL, 난이도 MEDIUM 2 문제 풀이
Notice
맨 위로 이동 ↑히스토그램
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (1)
파이썬 시각화 라이브러리, Seaborn ‘mpg’의 수치형 데이터 시각화하기
displot
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (1)
파이썬 시각화 라이브러리, Seaborn ‘mpg’의 수치형 데이터 시각화하기
kdeplot
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (1)
파이썬 시각화 라이브러리, Seaborn ‘mpg’의 수치형 데이터 시각화하기
rugplot
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (1)
파이썬 시각화 라이브러리, Seaborn ‘mpg’의 수치형 데이터 시각화하기
boxplot
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (1)
파이썬 시각화 라이브러리, Seaborn ‘mpg’의 수치형 데이터 시각화하기
violinplot
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (1)
파이썬 시각화 라이브러리, Seaborn ‘mpg’의 수치형 데이터 시각화하기
scatterplot
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (2)
👀 데이터셋 정보 ‘mpg’ 데이터셋에 대한 정보와 변수 한 개를 대상으로 한 시각화 과정은 이전 게시물 에 자세히 기록하였다.
regplot
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (2)
👀 데이터셋 정보 ‘mpg’ 데이터셋에 대한 정보와 변수 한 개를 대상으로 한 시각화 과정은 이전 게시물 에 자세히 기록하였다.
residplot
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (2)
👀 데이터셋 정보 ‘mpg’ 데이터셋에 대한 정보와 변수 한 개를 대상으로 한 시각화 과정은 이전 게시물 에 자세히 기록하였다.
lmplot
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (2)
👀 데이터셋 정보 ‘mpg’ 데이터셋에 대한 정보와 변수 한 개를 대상으로 한 시각화 과정은 이전 게시물 에 자세히 기록하였다.
jointplot
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (2)
👀 데이터셋 정보 ‘mpg’ 데이터셋에 대한 정보와 변수 한 개를 대상으로 한 시각화 과정은 이전 게시물 에 자세히 기록하였다.
pairplot
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (2)
👀 데이터셋 정보 ‘mpg’ 데이터셋에 대한 정보와 변수 한 개를 대상으로 한 시각화 과정은 이전 게시물 에 자세히 기록하였다.
lineplot
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (2)
👀 데이터셋 정보 ‘mpg’ 데이터셋에 대한 정보와 변수 한 개를 대상으로 한 시각화 과정은 이전 게시물 에 자세히 기록하였다.
heatmap
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (2)
👀 데이터셋 정보 ‘mpg’ 데이터셋에 대한 정보와 변수 한 개를 대상으로 한 시각화 과정은 이전 게시물 에 자세히 기록하였다.
MySQL Community Server
[MySQL] Mac M1에 MySQL 서버 설치하기
🎯 목표 SQL 실습을 위해 MySQL(DBMS) 설치를 진행한다. 여러 버전 중 무료 버전인 MySQL Community 서버를 설치한다.
🚨
[MySQL] Mac M1에 MySQL 서버 설치하기
🎯 목표 SQL 실습을 위해 MySQL(DBMS) 설치를 진행한다. 여러 버전 중 무료 버전인 MySQL Community 서버를 설치한다.
MySQL Workbench
[MySQL] Mac M1에 MySQL Workbench 설치하기
🎯 목표 MySQL 서버에 GUI 환경으로 접속할 수 있는 MySQL Workbench를 설치하고 서버 접속방법을 알아본다.
그룹함수
[MySQL] 그룹화하여 데이터 조회하기
🎯 목표 GROUP BY 절에 대해 알아보고 그룹 함수를 사용하여 데이터를 추출해본다.
ROWNUM
[프로그래머스 Oracle] Lv 1. 상위 n개 레코드
SQL 고득점 Kit - SELECT 문제
merge
[Pandas] 데이터 프레임(DataFrame) 합치기 - merge
목표 : 두 개 이상의 데이터프레임을 합치는 merge, concat 중 merge에 대해 알아본다.
데이터모델링
[Database] 1. 데이터 모델링(Data Modeling)
목표 : 데이터 모델링의 정의, 특징, 종류(설계 단계), 유의사항을 이해한다.
ERD
[Database] 2. ERD(Entity Relationship Diagram)
목표 : ERD, 엔터티, 인스턴스, 속성을 이해한다.
엔터티
[Database] 2. ERD(Entity Relationship Diagram)
목표 : ERD, 엔터티, 인스턴스, 속성을 이해한다.
인스턴스
[Database] 2. ERD(Entity Relationship Diagram)
목표 : ERD, 엔터티, 인스턴스, 속성을 이해한다.
속성
[Database] 2. ERD(Entity Relationship Diagram)
목표 : ERD, 엔터티, 인스턴스, 속성을 이해한다.
Ebook
[Ebook 집필 후기] 데이터 분석, 한 권에 입문하기
📚 전자책 출간 프로젝트 멋쟁이사자처럼 AI 스쿨 7기 수료 후, 수강생들과 함께 전자책을 집필하였다. 기간: 2023-02-06 ~ 2023-06-17
집필
[Ebook 집필 후기] 데이터 분석, 한 권에 입문하기
📚 전자책 출간 프로젝트 멋쟁이사자처럼 AI 스쿨 7기 수료 후, 수강생들과 함께 전자책을 집필하였다. 기간: 2023-02-06 ~ 2023-06-17
나도작가
[Ebook 집필 후기] 데이터 분석, 한 권에 입문하기
📚 전자책 출간 프로젝트 멋쟁이사자처럼 AI 스쿨 7기 수료 후, 수강생들과 함께 전자책을 집필하였다. 기간: 2023-02-06 ~ 2023-06-17
eval
맨 위로 이동 ↑자유도
[TIL] 표본분산에서 n이 아닌 n-1로 나누는 이유
표본분산을 구할 때 전체 자료의 수(n)이 아닌 n-1로 나누는 이유에 대해 알아보았다.
표본분산
[TIL] 표본분산에서 n이 아닌 n-1로 나누는 이유
표본분산을 구할 때 전체 자료의 수(n)이 아닌 n-1로 나누는 이유에 대해 알아보았다.
베셀보정
[TIL] 표본분산에서 n이 아닌 n-1로 나누는 이유
표본분산을 구할 때 전체 자료의 수(n)이 아닌 n-1로 나누는 이유에 대해 알아보았다.
dataframe-image
[Pandas] DataFrame 이미지로 저장하는 방법
dataframe-image 라이브러리를 설치하고 데이터프레임을 이미지로 추출하는 방법에 대해 알아본다.
plot_tree
[TIL] 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델 해석
랜덤 포레스트의 단일 결정 트리를 추출해 트리 분할 과정과 feature importance를 시각화해 본다.
feature imporance
[TIL] 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델 해석
랜덤 포레스트의 단일 결정 트리를 추출해 트리 분할 과정과 feature importance를 시각화해 본다.
estimators_
[TIL] 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델 해석
랜덤 포레스트의 단일 결정 트리를 추출해 트리 분할 과정과 feature importance를 시각화해 본다.
datetime
[Python] 날짜와 시간 다루는 방법 (feat. datetime)
Pandas, Numpy, Datetime 라이브러리를 활용하여 날짜와 시간 데이터를 다루어본다.
datetime64
[Python] 날짜와 시간 다루는 방법 (feat. datetime)
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DatetimeIndex
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