운동을 하자 운동을 하자

1. 스프링 컨테이너의 생성, 의존성 주입 스프링 컨테이너란, 내부의 객체들 간의 의존관계를 구성,관리하는 저장소로, 스프링에서 제공하는 대표적인 기능이다. 아래는 스프링 컨테이너를 생성하고 동적 의존성을 구입하는 과정을 살펴보자. //1 ApplicationContext applicationContext = new AnnotationConfigApplicationContext(AppConfig.class); //2 OrderService orderService = applicationContext.getBean("orderService", OrderService.class); MemberService memberService = applicationContext.getBean("memberService..

비록 혼공학습단 미션은 다 끝이 났지만! 유종의 미를 거두기 위해 마지막 챕터 7.검증하고 예측하기를 공부해 보았습니다. 지금까지 데이터를 수집하고 탐색하고 시각화하는 방법들을 알아보았는데 이 장에서는 데이터에서 어떠한 의사 결정을 끌어내는 지 방법과 미래 예측방법을 알아보았습니다. 07-1. 통계적으로 추론하기 책내용으로는 도서명에 '파이썬'이란 명칭을 넣으면 책이 더 많이 팔릴까(대출될까)라는 가정을 가설검정과 순열검정으로 검정합니다. - 모수검정 모집단에 대한 파라미터를 추정하는 방법을 모수검정이라고 합니다. 여러 데이터를 한 눈에 평균에서의 거리를 파악할 수 있도록 표준점수,z점수를 사용합니다. 모수검정은 모집단의 데이터에 대해 어떤 가정을 전제로 하고 수행되는 경우가 많습니다. 예를 들어 전체 ..

드디어... 마지막 미션주간이구나. 그런데 뒤 7장이 또 있네?? 그대로 여기까지 왔는데 다음주에 7장 공부를 해봐야 겠다. 요번주는 복잡한 데이터 표현하기이다. https://colab.research.google.com/drive/1ZTQHeghLkhdBVP2vbS2uVAROD0ECuKVK?hl=ko#scrollTo=Dv5yZWjUylP8 Google Colaboratory Notebook Run, share, and edit Python notebooks colab.research.google.com 6-1 객체지향 API로 그래프 꾸미기 - pyplot과 객체지향API로 그래프 그리기 pyplot방식은 하나의 figure객체에 데이터를 리스트형태로 전달 제목문자열과 매칭. 아래 예제처럼 하나의 리..

5-1 맷플롯립 기본 요소 알아보기 이번절에서는 맷플롯립을 이용하여 다양한 그래프 조작 방법을 알아보겠습니다. https://colab.research.google.com/drive/1EqQlJ1KWQjW3ZAgV_jB7Y9y3ha9AERe9?hl=ko#scrollTo=hA68XuwfgqDQ Google Colaboratory Notebook Run, share, and edit Python notebooks colab.research.google.com - Figure 객체 figure 객체는 모든 그래프 구성요소를 담고 있는 최상위 객체입니다. scatter메소드도 자동으로 figure객체를 리턴합니다. figsize는 그래프의 캔버스 크기를 조절하는 것이라고 생각하고(실제 값은 픽셀을 DPI로 나눠..

https://colab.research.google.com/drive/1REWHQE3n9P4e9HTkyUbW7qHtpSop-arj?hl=ko#scrollTo=RQjyIBaKDzJx Google Colaboratory Notebook Run, share, and edit Python notebooks colab.research.google.com 04-2 분포 요약하기 전체 데이터를 한눈에 보려면 그래프가 효과적입니다. 데이터를 그림으로 요약하는 산점도(scatter plot),히스토그램(histogram),상자 수염그래프(box-and-whisker plot)를 알아보겠습니다. - 산점도 산점도는 데이터를 흩뿌린 것과 같이 표현하는 그래프입니다.그런데 중첩이 된 걸 잘 알 수가 없습니다.alpha 매개..

https://colab.research.google.com/drive/1p1JzeIjM1b7gI05IXmO5pbaldW3XrPp2?hl=ko#scrollTo=bWloj_-llzv8 Google Colaboratory Notebook Run, share, and edit Python notebooks colab.research.google.com 4-1 통계로 요약하기 - '기술통계'는 자료의 내용을 압축하여 설명하는 방법. 다른 말로는 '요약 통계'라고 부릅니다. 대표적인 통계량에는 평균, 표준편차 등이 있습니다. 데이터 시각화를 아우르는 이러한 데이터 분석방법을 탐색적 데이터 분석이라고 합니다. - 기술 통계 구하기 describe 메소드는 갯수, 평균, 표준편차, 최소,최대값, 일렬로 세웠을 때 2..

3-1 불필요한 데이터 삭제하기 데이터에서 불필요한 부분을 제거하고 불완전한 값을 교체하는 등의 작업을 'data cleaning'(데이터 정제)라고 한다. - 열 삭제하기 drop은 데이터프레임에서 행과 열을 삭제하는 메소드이다. default는 axis=0으로 행이고 axis=1이면 열을 나타낸다. 리스트를 전달하여 여러개의 열을 삭제할 수도 있다. inplace 매개변수로 데이터프레임을 다른 변수에 저장하지 않고 바고 update할 수도 있다. - NaN 데이터 없애기 - 행 삭제하기 - 중복 된 행 찾기 1. 모든 열을 기준으로 중복 체크 따라서 애초에 중복이 될 수 없다. 번호열에서 중복이 나올 수 없기에 따라서 몇가지 열을 기준으로 중복을 체크할 수 있다. 2. keep매개변수를 False로 ..

2주차 내용은 데이터 수집하기이다. 데이터가 수집이 안된다면 분석이 무슨 의미가 있을까? 2장은 2-1) API사용하기와 2-2) 웹스크래핑사용하기로 나누어져 있다. 2-1 API 사용하기 - API란? - 두 프로그램 사이에서 데이터를 주고 받는 방법? 규칙을 의미. 대표적인 예로 Web API가 있다. - 웹페이지를 전송하기 위한 통신 규약과 웹페이지 문서 : HTTP, HTML - WEB 서비스를 제공하기 위해서는 서버 소프트웨어가 필요하다. 대표적으로 NGINX, Apache가 존재한다. 이 서버 소프트웨어는 HTTP라는 프로토콜 기반으로 웹상에서 통신한다. - HTTP는 인터넷에서 웹페이지를 전송하는 기본 통신방법이고 HTML은 웹페이지를 구성하는 표준 언어이다. - Web API에서의 데이터 ..