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에이트: 씽크 저자 : 이지성 출판사 : 차이정원 출판일 : 2020년 9월 15일 우선 이 책을 고르게 해 준 부제를 잘 뽑아준 출판사(?) 에 감사한다. 먼저 얘기 하자면 이 책은 인공지능 이니 딥러닝이니 하는 얘기는 거의 없다 시피 한 책이니 그런걸 생각한다면 최근 가장 큰 이슈인ChatGPT 라고 책 제목에 커다랗게 찍혀 있는 책들을 보시길 추천 한다. 이 책은 '생각하는 인문학' 이라는 책의 개정 판으로 , 인문학을 배워야 하는 이유 에 대한 책이다. 어릴적 인문학 과 철학을 얘기하면 소크라테스 , 공자 , 플라톤 , 데카르트 등 여러 인문들이 어떤 학파 였고 , 어떤 내용이 었는지에 대해서 외워야 하는 것 이었고 , 그냥 옛날에는 이런걸 공부 했고 , 시간 많고 부유한 귀족들의 생각 놀이라고 생각 했다. 이..
숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업 부제 : 데이터에서 세상을 읽어 내는 법 저자 : 데이비드 스피켈할터 출판사 : 웅진 지식하우스 출판일 : 2020년 8월 12일 요즘 ADP 시험 준비겸 , 데이터 분석 과정 준비 겸 해서 통계 입문 책들을 보고 있는 중이다. 그 중 에서 책 제목 처럼 쉽게 익혀지는 책인듯 해서 가까운 도서관에서 대여를 했다. 아마 눈치 빠른 분들은 아시겠지만 블로그에 올려 놓은 여러 책들은 대부분 도서관에서 대여한 책들이다. 구매 하는 책들은 IT 자습서 이거나 시험 대비 참고서 , 머 기타 자기계발 서적 등도 있고 한데 여기에 올리는 것도 귀찮은 일인지라 가능하면 대여한 책들을 반납하기 전에 정리해서 올려 두고 있다. 처음 보시는 분들은 그러려니 하면 될 것 같다. 사설이 길었는데 , 우선 저자는 잘 모르는 분이 ..
변두리 로켓 ( 가우디프로젝트 / 고스트 / 야타가로스 ) 책이름 : 변두리 로켓 : 가우디 프로젝트 , 고스트 , 야타가라스 내용 요약 : 이케이도 준의 '변두리 로켓'의 후속편 들이다. 앞에서 이 책의 저자인 이케이도 준에 대한 설명은 대략적으로 했으니 이번에는 생략 해도 되지 않을까 생각한다. 사실 좀 귀찮기도 하다. 1편에서는 제목 그대로 쓰쿠다제작소의 로켓 밸브가 대기업 데이코쿠 중공업의 로켓 발사 프로젝트에 참여하게 되는 과정에서 일반적인 중소기업 과 대기업 , 그 라이벌 기업에서 벌어질 수 있는 특허권 싸움과 대기업의 갑질 등이 재미있게 녹아 들면서 결국 쓰쿠다 의 꿈과 그의 신념을 믿고 따라주는 직원들이 로켓 발사를 성공적으로 이뤄내는 이야기 라면 , 2편에 속하는 가우디 프로젝트 에서는 그런 기반을 바탕으로 인공심장이라는 다소 쓰쿠다 제작소의 기..
변두리 로켓 지은이 : 이케이도 준 출판사 : 인플루엔설 최근에 계속 자기계발서 와 데이터 관련 서적 위주로 보다 보니 , 당분간은 가벼운 소설류를 읽고 싶어서 도서관에 갔다가제목 부터 첫 눈에 딱 들어온 책이었다. 이 작가에 대해서 잘은 모르지만 , '한자와 나오키' 라는 일본 드라마의 원작 작가로서 일본내 문학상을 많이 받은 작가 라고 한다. 예전부터 무라카미 하루키 의 '상실의 시대' , '노르웨이의 숲' 등을 보면서 일본 소설에 크게 부담을 느끼지도 않았고 , 애니메이션을 즐겨 봐서 그런지 일본 소설 특유의 등장 인물의 세밀한 설정 도 좋아 하는 편이다. 변두리 로켓은 시리즈 물로 총 4권으로 이루어 졌다고 하는데 , 아직 마지막편은 나오지 않았고 , 내가 읽은 책은 부제가 없는 시리즈의 첫번째 내용으로 쓰쿠..
[패스트캠퍼스] 데이터분석 강의 _ 5주차 EDA 의 설명과 방법론 EDA(Exploratory Data Analysis)는 데이터를 더 깊이 이해하기 위해 데이터 세트의 주요 특성을 분석하고 요약하는 접근 방식입니다. EDA의 주요 목적은 데이터의 패턴, 관계 및 이상값을 식별하고 추가 조사를 위한 가설을 생성하는 것입니다. EDA에는 다음과 같은 몇 가지 방법과 기술이 있습니다. Univariate analysis : 분포, 왜도, 특이치 등을 이해하기 위해 데이터 세트의 각 변수를 독립적으로 분석합니다. Bivariate analysis : 산점도, 상관 관계 및 회귀 분석을 포함하여 데이터 세트의 두 변수 간의 관계를 분석합니다. 결측값 처리: 데이터 세트에서 누락된 값의 식별 및 귀속. 이상치 처리: Z 점수, 사분위수 범위(IQR) 및..
[패스트캠퍼스] 데이터분석 강의 _ 4주차 Chapter.02 _ 01.Numpy Hands-on C언어로 코드를 구현하면, 파이썬으로 구현했을 때와 어떤 차이가 있는지 서술해보세요.(Cpython) 파이썬은 대표적인 인터프리터 방식 언어입니다. 하지만 실제로 인터프리터 안에서는 컴파일이 이루어집니다. 파이썬으로 코드를 작성하면 내부적으로 코드를 바이트코드로 컴파일하고, 이것을 인터프리터가 실행하는 순서로 작동합니다. 이 처리를 수행하는 것이 바로 CPython으로, C와 파이썬으로 작성된 파이썬 구현체입니다. ( wiki 참조 ) 위의 설명과 같이 파이썬은 인터프리터 언어이기 때문에 C 와 같은 컴파일 언어에 비해서 성능 적인 면에서는 느리다. 다만 그 호환성 과 편의성 때문에 데이터 분석과 인공지능 분야에서 많이 사용 될뿐 , 웹 / 시스템 ..
[패스트캠퍼스] 데이터분석 강의 _ 3주차 파이썬의 대표적 특징 python 에서는 변수에 값을 주면 ..자동으로 데이터 타입이 결정 된다. python 에서는 들여쓰기를 이용해서 code block 을 구분 합니다. 파이썬은 문자열을 굉장히 편하게 사용 할 수 있다. (str 이라는 data type이 따로 존재 합니다..) 파이썬은 line by line 으로 실행이 가능 합니다. 파이썬은 데이터 분석, 프로토타입 개발 등에 유리한 프로그래밍 언어 입니다. 오픈소스 라이브러리를 통한 확장성이 뛰어나서 , 인기가 많습니다. PyPI: https://pypi.org/ 절대 쉽지 않다.!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ⇒ 코딩을 오래 하신 분들에게 파이썬이 쉽다는 거지 비전공자 분들이 ..
[패스트캠퍼스]데이터분석 강의_ 2주차 Chapter.03 Machine Learning Workflow _ Hands_on #1 위의 영상과 글을 읽어보고, 나름대로 정의한 ML workflow의 방법론을 하나의 diagram으로 직접 만들어서 여기에 첨부해보세요. 문제 정의 : 이슈와 문제를 파악 하고 정의 하는 단계로 전체 워크 플로우 단계에서 가장 중요하다. 잘못 된 정의로 인해서 처음 의도 와 다르게 진행 될 경우 모든 단계를 처음 부터 시작 해야 한다. 수집 : 문제 정의 이후에 그에 필요한 모든 데이터를 수집 하는 단계 . 데이터 포맷을 통합 시켜주는 일도 포함 된다. 점검 / 탐색 : 데이터가 수집되었다면, 이제 데이터를 점검하고 탐색하는 단계입니다. 여기서는 데이터의 구조, 노이즈 데이터, 머신 러닝 적용을 위해서 데이터를 어..

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