전체 글42 [코딩 자율학습단 13기] 후기 코딩 자율학습단에서의 4주간 활동이 마무리되었다. 학습 가이드와 커리큘럼이 잘 구성되어 있어, 그대로 따라가기만 하면 큰 어려움 없이 진행할 수 있었다. 매일 아침 카톡으로 당일 학습 진도와 동기부여가 될 만한 글이 전달되어, 끝까지 포기하지 않고 완주할 수 있었다. 학습이 끝난 후에도 이후에 공부하면 좋을 내용을 추천해 주어, 책에서 배운 개념을 지속적으로 학습해 나갈 수 있을 것 같다. 2025. 3. 18. [SQL 데이터베이스 입문] 4주차(완독!) 8.1 그룹화란select 그룹화_칼럼, 집계_함수(일반_칼럼)from 테이블명where 조건 # 필터링 조건이 없으면 생략group by 그룹화_칼럼;그룹화: 데이터 분석 기법의 하나, 데이터를 특정 기준에 따라 여러 그룹으로 나누고 그룹별 데이터를 요약하거나 분석하는 것 group by 절의 특징집계 함수와 함께 사용: 유의미한 데이터 분석 결과를 얻으려면, 그룹화 한 후 반드시 후속 집계 작업을 해야 함.여러 칼럼으로 그룹화: 2개 이상의 칼럼을 기준으로 그룹화할 수 있음select 그룹화_칼럼1, 그룹화_칼럼2, 집계_함수(일반 칼럼)from 테이블명where 조건group by 그룹화_칼럼1, 그룹화_칼럼2; 3. select 절에 올 수 있는 칼럼이 제한적: 그룹화한 쿼.. 2025. 3. 14. [SQL 데이터베이스 입문] 3주차 PART 3. SQL 활용6.1 관계란 관계: 여러 테이블에 분산 저장된 데이터가 서로 어떻게 연결돼 있는지를 정의하는 개념일대일 관계: 하나의 데이터가 하나의 데이터와만 연결된 관계일대다 관계: 하나의 데이터가 여러 데이터와 연결된 관계다대다 관계: 여러 데이터가 여러 데이터와 연결된 관계, 중간 테이블 필요기본키(PK): 테이블 내에서 모든 튜플을 구분할 수 있는 칼럼 또는 칼럼의 조합외래키(FK): 다른 테이블의 기본키를 가리키는 칼럼, 두 테이블을 연결하는 역할 제약 조건AUTO_INCREMENT: 칼럼의 값을 자동으로 1씩 증가, 정수형 칼럼, 기본키와 함께UNIQUE: 칼럼의 값으로 고유한 값만 허용NOT NULL: 칼럼에 NULL을 허용하지 XDEFAULT: 칼럼에 기본값을 지정CHECK: .. 2025. 3. 5. 07장 의료 데이터 분석 프로젝트 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsheart = pd.read_csv('heart.csv')사용할 라이브러리들을 import하고 heart에 파일을 읽는다.list(heart.columns)열 이름들을 확인한다.heart.head(3)데이터 분석을 하기 전에 데이터셋의 앞 부분이나 뒷 부분을 확인하는 것은 중요하다. 심부전 데이터셋의 목적은 심장병의 유무를 예측하거나 관련된 패턴을 분석하는 것가장 중요한 변수는 심장병 여부를 나타내는 HeartDisease 변수이다. 결측값들도 잘 확인한다.heart.info()열 요약 정보를 확인한다.918개의 행과 10개의 열이 있고, Rest.. 2025. 3. 1. [SQL 데이터베이스 입문] 2주차 4.1 집계 함수란 집계 함수: 특정 칼럼 값을 입력받아 통계적 계산을 해 주는 함수 ex) 최댓값, 최솟값, 합계, 평균 등SELECT MAX(price), MIN(price)FROM burgers;MAX(), MIN(): 최솟값, 최댓값SELECT COUNT(*)FROM burgersWHERE gram > 240;COUNT(*): NULL 값을 포함한 전체 튜플의 수를 센다.COUNT(칼럼명): 지정된 칼럼에서 NULL 값을 제외한 튜플의 수를 센다.SELECT SUM(price)FROM burgers;SUM(): 합계를 계산, 숫자형 칼럼에만 사용SELECT AVG(price)FROM burgers;AVG(): 평균을 계산, 숫자형 칼럼에만 사용 4.2 집계 함수 실습: 은행 DB 칼럼명 DECIM.. 2025. 2. 27. 06장 넷플릭스 데이터 분석 프로젝트 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns사용할 라이브러리들을 불러와서 별칭으로 지정한다.netflix = pd.read_csv('netflix_titles.csv')netflix.head()list(netflix.columns) #열 이름 확인netflix.head(3) netflix.info() #요약 정보 확인데이터셋을 불러와서 간단하게 확인한다.for i in netflix.columns: missingValueRate = netflix[i].isna().sum() / len(netflix) * 100 if missingValueRate > 0: print("{} .. 2025. 2. 23. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음
