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1. DDDT 활동 1) 문제에 공감하기 DDDT 첫 날에도 강사님께서 말씀하셨듯이 가장 중요한 것은 '공감'이다. 문제에 공감을 하는 것이 중요하며, 유저의 행동에 공감하는 것이 중요하다. 문제에 공감하기 위해서는 총 3가지를 실행할 수 있다. '관찰, 체험, 인터뷰' ① 관찰 사람들이 스타벅스에 노트북을 들고 많이들 간다. 그렇기에 스타벅스에 들어와서 가장 많이 하는 행동이 허리를 숙여 콘센트가 있는 것을 확인하는 행동이었다. 이러한 행동들을 관찰해서 스타벅스에서는 콘센트를 자리마다 구비해두었다. ② 체험 할머니는 몸이 불편하신 경우가 많다. 하지만 많은 주방기기, 식기가 편리함보다는 디자인에 초점이 맞춰진 것이 많아 할머니가 부엌에서 요리를 하시는 것이 힘들다고 하셨다. 할머니와 같이 분장, 장비를..

온라인 강의를 모두 마치고, 오늘부터 3일동안 데이터 드리븐 디자인 씽킹(DDDT) 강의가 진행된다. 강사님께서 오셔서 다양한 활동을 하며 디자인씽킹을 하는 방법을 하나씩 체득해갔다. 온라인 강의보다 훨씬 재미있고 즐겁게 강의에 임했다. :) 1. DDDT 활동 1) 몸풀기, 창의성 시작 전 특정 단어로부터 연관 단어를 생각해내는 시간이 있었다. 창의력이 뛰어난 편이 아니라는 스스로의 생각 때문이었을까, 내 머릿속은 새까매졌고, 어떠한 단어도 생각나지 않았다... 그리고 여러 질문을 통해 어떠한 성향인지 파악하는데, 역시나 나는 안정성을 추구하는 성향이었다. 이러한 성향이 새로운 것을 만들어내기 두려워하는데, 이것을 어떻게 타파를 해야 할지 스스로 고민해야 할 문제인듯 하다. 그래도 디자인씽킹에서 가장 ..

1. ggplot2 1.1 Layer 구조 - ggplot2의 문법 구조는 data layer부터 시작하여 각 층의 요소들을 더해 시각화를 완성하는 방식이다. - Data , Aesthetics , Geometries 층은 데이터 시각화를 위해 반드시 적용되어야 하는 층 - Data (데이터) : 시각화를 하려는 데이터를 입력하는 층 (dataframe 형식 사용) - Aesthetics (미학적) : 데이터를 매핑하고자 하는 스케일 설정 (x,y축 컬럼 지정, 색, 모양, 범위 등) - Geometries (기하학) : 데이터를 사용하는 시각화 요소 정의 (점/선, 히스토그램, 원, 박스플롯 등) - Facets (양상) : 특정 기준에 따라 그래프를 나눔 (화면 분할) - Statistics (통계)..

1. R 연산자, 조건문, 반복문, 함수 1.1 연산자 - 산술연산자, 비교연산자, 논리연산자가 있으며, 파이썬과 유사하나 별색 처리한 연산자는 다소 차이가 있다. ✅ 산술연산자 32^7 # 제곱 10%%3 # 나머지 10%/%3 # 몫 346434%%3343 # 나머지 346434%/%3343 # 몫 ✅ 논리연산자 a

1. R 이란? - 전산통계학을 위한 프로그래밍 언어 - 데이터 통계처리 및 시각화에 특화되어 있음 1.1 R의 장단점 ✅ 장점 언어적 측면 - 통계 계산용 패키지 매우 우수 → dplyr, tidyr, stringr, lubridate - 강력한 시각화 패키지 제공 → ggplot2, rgl, htmlwidgets - 뛰어난 확장성 → 웹기반 분석결과 리포팅 (ggvis, shiny), 인공지능 연구(lme4/nlme, randomForest, caret, deepnet) 사용자 측면 - 유저 커뮤니티 활성화 → 대부분의 유저들이 유사한 목표를 가짐, 디버깅 용이 - 상대적으로 학습 난이도 낮음 - 다양한 os 지원 - 무료 ✅ 단점 - 느린 속도 : 범용 프로그래밍 언어보다 처리 속도 느림 - 한정된..

2주차 교육에 대한 회고 (4L) 벌써 2주차가 끝나간다. 길면 길었고 짧으면 또 짧은 듯하다.이번 주는 동일한 사람들과 자리를 앉아서 5일 내내 같이 점심 먹고 같이 이야기를 했다. 그래서인지 확실히 지난 주보다 더 가까워지고 편해졌다.다음 주는 또 조원들이 바뀌는데, 새로운 사람들과 이야기해볼 수 있는 기회가 생겨서 좋다 :) 이번 주는 파이썬과 SQL 모두 끝이 났다.특히 파이썬에서 시각화에 대해 많이 부족했는데, 이번 교육을 통해서 파이썬으로 시각화를 하는 것에 대해 자세하게 배워서 매우 만족스럽다. 1. 이번주 수업에서 좋았던 점은? (Liked) 2. 이번주에 새롭게 배운 점은? (Learned) 3. 배운 것에 관해서 내가 부족했던 부분은? (Lacked) 4. 앞으로 뭘 더 하면 좋을까? ..

1. 새롭게 알게된 내용 1.1 수치형 집계함수 ✅ ABS(숫자) : 숫자 절대값 출력 SELECT ABS(-10); -- [OUT] 10 ✅ 소수점 올림 / 내림 - CEILING(숫자) : 올림 - FLOOR(숫자) : 내림 -- 소수점 올림 SELECT CEILING(30.75); -- [OUT] 31 SELECT CEILING(40.25); -- [OUT] 41 -- 소수점 내림 SELECT FLOOR(30.75); -- [OUT] 30 SELECT FLOOR(40.25); -- [OUT] 40 ✅ ROUND(숫자, 자릿수) : 소수점 반올림 SELECT ROUND(30.75, 1); -- [OUT] 30.8 SELECT ROUND(100.925, 2); -- [OUT] 100.93 ✅ 큰 수, ..

1. 새롭게 알게된 내용 1.1 단일조건 if vs 다중조건 case when ✅ 단일조건 if - IF (조건, 참일 때 값, 거짓일 때 값) SELECT IF (100 > 300, '크다', '작다'); ✅ 다중조건 case when - CASE WHEN 조건1 THEN 반환값1 WHEN 조건2 THEN 반환값2 ELSE 충족되는 조건이 없을 때 반환값 END SELECT custid , SUM(saleprice) AS '총구매액' , (CASE WHEN (SUM(saleprice) >= 60000) THEN '최우수고객' WHEN (SUM(saleprice) >= 45000) THEN '우수고객' WHEN (SUM(saleprice) >= 30000 ) THEN '일반고객' ELSE '유령고객' E..

1. 새롭게 알게된 내용 1.1 SQL 명령어 DML (Data Manipulation Language) - 데이터 조작어로 검색 및 수정 기능 제공 - SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE DDL (Data Definition Language) - 데이터 구조를 생성, 변경, 삭제 등의 기능을 제공 - CREATE, ALTER, DROP, RENAME DCL (Data Control Language) - 데이터에 대한 권한 관리 및 트랜잭션 제어 - GRANT, REVOKE 1.2 SHOW 명령어 -- 환경변수 확인 SHOW VARIABLES; -- char로 시작하는 환경변수 확인 SHOW VARIABLES LIKE 'char_%'; -- 데이터베이스 확인 SHOW DA..

1. 새롭게 알게된 내용 1.1 다중 막대그래프 ## 1. x축을 숫자로 표현하기 위해 index 리스트를 만들기 import numpy as np x_index = np.arange(1, len(df_84_price)+1) # [out] array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]) ## 2. figure 크기 설정 plt.rcParams['figure.figsize'] = (15, 5) ## 3. 각 그래프의 위치를 조정하기 위해 위에서 만든 index 리스트 활용 # x축을 숫자로 해야 위치 조정이 가능함 # 각 그래프의 너비를 0.2로 설정 (width) plt.bar(x_index - 0.3, df_84_price['최대..