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직장인자기계발 5

직장인의 혼공학습단 9기 후기 (feat. 혼자공부하는 데이터분석)

디지털 광고대행사에서 퍼포먼스 마케터로 열심히 커리어를 쌓고 있는(있던) 호등입니다. 개인정보 이슈로 리타겟 광고 퍼포먼스는 점점 하락하고 있고, 먼 훗날 직접 SQL이나 Python을 활용하여 원하는 데이터를 추출하는 업무도 접할 수 있지 않을까라는 기대감으로 데이터 분석에 관심을 갖기 시작했어요. 어느정도의 강제성이나 보상은 아무래도 학습이라는 행위의 트리거가 될 수 있잖아요? 마침 혼공학습단을 모집한다는 메일을 받았고, 지난 6주간 Python을 활용한 데이터분석을 공부했습니다. 한빛미디어에서 운영하는 혼공학습단을 짧게 소개해드리고 지난 활동을 회고하는 시간을 가져보려 합니다. 1. 혼공학습단이란? 1주에 한 번씩 총 6주간 개인 SNS에 시리즈의 학습 내용을 정리하고 공유하는 활동을 합니다. 교재..

자기계발/Python 2023.02.24

[혼공단 9기] 6주차 : Chapter 06 복잡한 데이터 표현하기

벌써 혼공단 마지막 주차가 되었네요. 아무것도 안했다면 그냥 흘러갔을 시간인데 정말 알찬 시간 보낸 것 같습니다. 아직 Python을 자유자재로 활용하는 것은 불가능하지만 데이터분석이 대강 어떻게 진행되는지 알 수 있었어요. 추후 실제 데이터를 가지고 교재 내용 참고하여 이것저것 실습해보고 다른 교재도 공부해보아야 겠어요. 이번 혼공단 9기에 참여하신 분들 고생 많으셨습니다. Chapter 06 복잡한 데이터 표현하기 6-1 객체지향 API로 그래프 꾸미기 그래프를 그리는 방식에는 두 가지 방법이 있다. 첫 번째로 matplotlib.pyplot에 있는 함수를 사용하는 pyplot 방식 두 번째로는 피겨 객체와 서브플롯 객체를 만들고 이 객체의 메서드를 사용하는 객체지향 API 방식이다. pyplot 방..

자기계발/Python 2023.02.17

[혼공단 9기] 5주차 : Chapter 05 데이터 시각화하기

하하하.. 회사에서 짤렸습니다. 정확히 말하자면 경영 악화로 인한 퇴직이며, 2월 말까지 근무하면 된다고 통보받았습니다. 사실 재취업 걱정은 없어요. 내가 바라는 이상적인 회사 찾는게 힘들지 타협만 하면 금방 취업할 것 같거든요. 그저 생각지도 못한 일을 겪게 되어서 머리가 띵- 할 뿐입니다. 이럴 때일수록 정신 차리고 똑바로 살아야겠습니다. 더 열심히 살면 미래에 대한 불안감도 없어지겠죠? 5주차 학습 정리 시작할게요~ 생각치도 못한 4주차 우수혼공족 선정..! 샌드위치 맛있게 잘 먹겠습니다. 감사합니다 :) 이번 주말에 책을 읽으려고 했는데 이디야에 가야겠군요 Chapter 05 데이터 시각화하기 5-1 맷플롯립(matplotlib) 기본 요소 알아보기 Figure 객체 - 그래프의 크기를 바꾸는 f..

자기계발/Python 2023.02.09

[혼공단 9기] 4주차 : Chapter 04 데이터 요약하기

혼공단 9기 4주차 학습 내용 정리 이번 챕터는 통계, 그래프에 대한 기본적인 내용을 다뤄서 저번주에 비해 내용이 정말 쉬웠다! 데이터 관련 자격증 공부를 하면서 한번 씩 배웠던 내용이라 금방 공부할 수 있었다. 주말에는 약속이 있으니까 얼렁 포스팅하고 숙제 제출해야지~! 보내주신 메가커피 크로플 맛있게 먹겠습니다. 감사합니당😊 Chapter 04 데이터 요약하기 4-1 통계로 요약하기 기술통계 구하기 : describe() 메서드 ns_book6.describe() ns_book7 = ns_book6[ns_book6['도서권수']>0] ns_book7.describe(percentiles=[0.3, 0.6, 0.9]) ns_book7.describe(include='object') describe() ..

자기계발/Python 2023.02.03

[혼공단 9기] 3주차 : Chapter 03 데이터 정제하기

혼공단 9기 3주차 학습 내용 정리~ 이거 하면서 더 크게 느낀건데 시간은 정말 빨리 가고 일주일은 매우 짧다. 이번 챕터에서는 데이터 정제하는 방법을 공부했다. 책은 쉽게쉽게 알려주었지만 저번주에 비해 갑자기 난이도가 크게 상승하여 시간도 꽤 많이 걸렸다. 내가 분석하고 싶은 데이터를 직접 전처리하려면 책을 다 공부한 뒤에 직접 해보아야 될 것 같다..! 책만 보고 따라하는건 아무 의미가 없으니 책 한 번 훑고 다시 공부해봐야지 Chapter 03 데이터 정제하기 03-1 불필요한 데이터 삭제 열 삭제하기 위의 데이터 프레임에서 불필요한 열을 삭제해보겠다. 불필요한 열을 삭제하는 방법은 정말 많다. 1) loc 메서드 슬라이싱 ns_book = ns_df.loc[:, '번호':'등록일자'] ns_boo..

자기계발/Python 2023.01.22
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