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<while문> 10951번 A+B -4 with 파이썬 문제 두 정수 A와 B를 입력받은 다음, A+B를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 입력 입력은 여러 개의 테스트 케이스로 이루어져 있다. 각 테스트 케이스는 한 줄로 이루어져 있으며, 각 줄에 A와 B가 주어진다. (0 < A, B < 10) 출력 각 테스트 케이스마다 A+B를 출력한다. 정답비율 36.270% while True : try : A, B = map(int, input().split()) print(A+B) except : break 처음에는 try except를 쓰지않았다. 문제에 나와있는대로 풀자니 무한루프가 생성될 것 같아서 예제입력처럼 5번의 덧셈이 이루어지면 루프가 종료되도록 설계하였다. 그러나 오답처리가 되었다. 그래서 문제에서 요구하는 계산이 이루어지지 않으면 루프를 탈출하게 ..
<파이썬 기초> 09. 리스트 이 글은 미시건 주립대학교 찰스 교수의 MOOC강의인 Python for Everybody를 수강하고 정리하며 쓰는 글입니다. 파이썬에서는 변수에 리스트를 할당할 수 있다. x = ['AA', 'BB', 'CC'] print(x[0]) print(len(x)) # AA # 3 위는 변수 x 에 AA BB CC 를 갖고있는 리스트를 할당시켰다. 인덱스를 이용하여 첫번째에 해당하는 문자를 출력하였다. 그리고 len함수를 통해 길이를 측정하였다. len은 일반 문자에 사용하면 문자의 길이를 나타내지만 리스트에 사용하면 리스트에 존재하는 문자의 갯수를 출력한다. 바꿔 말하면 리스트에 존재하는 항목의 갯수 자체가 리스트의 길이이다. 위를 보면 알 수 있겠지만 참고로 + 연산자로 리스트를 병합할 수도 있고, : (..
<ADsP> 3.1 데이터 분석 개요 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 1. 데이터 분석 기법의 이해 * 시각화 - 복잡한 분석보다 더 효율적이며 빅데이터 분석에서 시각화는 필수이다. - SNA 분석(사회연결망 분석)을 할 때 자주 활용된다. * 공간분석(GIS) - 공간적 차원과 관련된 속성들을 시각화하는 분석 - 지도 위에 관련 속성들을 표시하여 인사이트를 도출 * 탐색적 자료 분석(EDA) - 다양한 차원과 값을 조합하여 특이점을 발견하고 분석하는 과정 - 시각화로 이상점을 식별함 - 데이터 품질과 정보량이 알고리즘의 학습을 좌우함 - ED..
<파이썬 기초> 08. 파일 이 글은 미시건 주립대학교 찰스 교수의 MOOC강의인 Python for Everybody를 수강하고 정리하며 쓰는 글입니다. 우리는 파이썬으로 파일을 읽거나 쓸 수 있다. 파일은 다음과 같은 방식으로 먼저 파이썬으로 불러들일 수 있다. X = open('practice.txt,'r') 위는 X라는 변수에 practice 텍스트 파일을 읽기위해 할당하였다는 뜻이다. 'r'대신 'w'를 사용하면 파일을 쓴다는 의미이다. 참고로 우리가 연습해 볼 텍스트파일은 아래와 같다. 이를 활용하여 파이썬으로 텍스트를 출력해보자. fhand = open(r'C:\Users\Desktop\practice.txt','r') for line in fhand : print(line,end='') # Hi! # I'm harry..
<ADsP> 2.2 분석 마스터 플랜 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 1. 마스터 플랜 수립 프레임 워크 * 마스터 플랜 수립 개요 - 우선순위 고려요소 : 전략적 중요도, 비즈니스 성과/ROI, 실행 용이성 - 적용범위/방식 고려요소 : 업무 내재화 적용 수준, 분석 데이터 적용 수준, 기술 적용 수준 - 기업 및 공공기관에서는 시스템의 중장기 로드맵을 정의하기 위한 정보전략계획인 ISP를 수행한다. * ROI 관점에서 빅데이터의 핵심 특징 * 우선순위 평가 기준 - 시급성 : 전략적 중요도와 목표가치에 부합하는가. - 난이도 : 기업의 분석..
<ADsP> 2.1 데이터 분석 기획의 이해 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 1. 분석기획 방향성 도출 * 분석 대상과 방법 - 분석은 분석의 대상(What)과 분석의 방법(How)에 따라서 4가지로 나누어짐. * 목표 시점 별 분석 기획 방안 - 목표시점 별로 당면한 과제를 빠르게 해결하는 ‘과제 중심적 접근 방식’과 지속적인 분석 내재화를 위한 ‘장기적 마스터 플랜 방식’ 으로 나눌 수 있다. - 과제 중심적 접근 방식 : 속도와 성취가 중요하며 문제를 해결하는 것이 주된 목적 - 장기적 마스터 플랜 방식 : 정확하고 긴 관점에서 문제를 정의하는 ..
<파이썬 기초> 07. 문자열 이 글은 미시건 주립대학교 찰스 교수의 MOOC강의인 Python for Everybody를 수강하고 정리하며 쓰는 글입니다. 우리는 파이썬을 통해 문자열을 쉽게 다룰 수 있다. 먼저 예시를 통해 알아보자. 아래는 문자열의 길이만큼 루프를 실행하는 코드를 작성한 것이다. fruit = 'banana' index = 0 while index < len(fruit) : # len()함수로 fruit 변수의 문자열 길이를 측정 letter = fruit[index] # []숫자의 인덱스를 가진 문자 출력 0이 첫 번째임 print(index, letter) index = index + 1 # index에 1을 더함으로써 다음 반복을 다룸 # 0 b # 1 a # 2 n # 3 a # 4 n # 5 a 이번에는..
<ADsP> 1.4 기타 빅데이터 상식 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 1. DBMS와 SQL * DBMS - DBMS : 데이터베이스 관리 시스템이란 데이터베이스를 관리하며 응용 프로그램들이 데이터베이스를 공유하며 사용할 수 있는 환경을 제공하는 소프트웨어다. * SQL - SQL : 데이터베이스에 접근가능한 데이터 베이스의 하부언어로 데이터의 정의와 조작기능을 갖추고 있다. - 집계함수 : AVG(평균반환), COUNT(개수반환), SUM(총합반환), STDDEV(분산반환), MIN(최소값반환), MAX(최대값반환) 중 COUNT함수만 수치형..
<파이썬 기초> 06. 루프와 반복문 이 글은 미시건 주립대학교 찰스 교수의 MOOC강의인 Python for Everybody를 수강하고 정리하며 쓰는 글입니다. 우리는 파이썬에서 루프와 반복문을 통해 반복되는 작업을 빠르고 간단하게 작성할 수 있다. x = 10 while True : # True에서 루프 반복, False에서 루프 끝 if x > 5 : x = x - 1 continue # 루프의 시작으로 if x == 5 : break # 루프에서 나가기 print('Done x :', x) # Done x : 5 위는 While 루프이다. While 뒤에 조건을 쓸 수도 있지만 위는 True 값을 바로 썼다. 단순히 True만 반복되면 무한루프가 형성될 수 있다. 이는 우리가 흔히 보는 마우스의 원이 끝없이 뱅글뱅글 도는 것과 같다..
<ADsP> 1.3 데이터 사이언스와 전략 인사이트 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트 * 산업별 분석 애플리케이션 - 금융 : 신용점수 산정, 사기 탐지, 고객 수익성 분석 - 제조업 : 재고 보충, 신상품 개발 - 병원 : 고객 로열티, 수익 관리 - 에너지 : 트레이딩, 수요공급예측 - 정부 : 사기 탐지, 범죄 방지 2. 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 * 데이터 사이언스의 의미와 역할 - 의미 : 데이터 사이언스란 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터 공학, 시각화 등 해당 분야의 전문지식을 종합한 학문이다. -..

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