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11월 대전 출장 (1). 카이스트 본원캠퍼스, 문지캠퍼스, 성심당, 빵 후기 11월에도 대전 카이스트 문지캠퍼스 출장을 갔어요. 특히 11월에는 서울보다 대전에 있는 시간이 더 많았던 것 같네요. ㅋㅋㅋ. 그만큼 정신없고 바빴던 1 달이어서 현재 글 작성 시점인 12월이 되어서야 포스팅을 합니다.어느덧 눈이 오고 날씨가 추워지면서 진정한 겨울이 왔나 봐요. 올해는 유난히 늦게 겨울이 다가온 것 같지만 출장 다니는 저에게는 어쩌다 보니 다행이라고 생각이 들지만요.11/5이 날은 저녁에 강의가 있어서 오전에 재택근무하는 척하며 조금 놀고 오후 3시쯤 서울역에 가서 ktx 타고 대전역으로 갔습니다. 평일 오후인데도 사람이 많았어요. 대전역에 도착하니 노을이 조금 졌더라고요. 확실히 겨울이 되니까 저녁이 길어진 것 같아요. 카이스트에 도착하고 조금 이르지만 저녁을 먹으러 갔습니다. 저녁.. 2024. 12. 4.
대전 성심당 빵 후기 - 보문산 메아리. 토요빵. 오징어 먹물 방망이. 교황님의 치즈스콘. 메론빵 대전 출장을 갔다 오면서 한가득 빵을 가져왔으니 맛있게 먹어봐야겠죠?그냥 먹기에는 아쉬워서 근처 카페에 커피라도 샀습니다. 이 날 유독 하늘이 예쁘고 날씨가 좋아서 카페에 가는 동안 기분이 좋은 주말이었답니다.  음료는 군자역 하이오커피의 버터밤 라떼입니다. 이번에 나온 시즌 메뉴인데 가을이 끝나가기 전에 먹고 싶었어요. 제일 먼저 먹은 빵은 보문산 메아리와 오징어 먹물 방망이입니다. 오징어 먹물 방망이는 저번에 먹었지만 다시 먹어도 맛있네요. 안에 달콤한 크림이 있는데 과하면 달게 느껴졌겠지만 적당히 들어 있어 맛있었습니다.보문산 메아리는 이름도 재미있고 모양도 특이해서 정말 먹어보고 싶었던 것 중 하나였는데 맛있었습니다. 그래서 사 온 것들 중 제일 먼저 맛을 봤지요. 보문산 메아리는 겉바속촉이었어요.. 2024. 12. 1.
[빅분기 실기] 머신러닝 분류 1. 문제 정의미국의 인구조사 데이터 (1994)를 바탕으로 만들어진 데이터이다.데이터에서 각 사람의 소득을 예측한다.나이, 결혼 여부, 직종 등의 컬럼이 있다. 2. 라이브러리 및 데이터 불러오기import pandas as pdtrain = pd.read_csv('train.csv')test = pd.read_csv('test.csv') train  test  3. 탐색적 데이터 분석 (EDA)데이터 크기, 자료형, 기초 통계 등 데이터가 어떻게 구성되었는지 파악하고 결측치, 이상치 등을 발견한다. 3-1. 데이터 샘플데이터를 확인하면 id, age, workclass,... , income 컬럼과 데이터를 확인할 수 있다.수치형 (Numerical) 변수와 범주형 (categorical) 변수가 함.. 2024. 11. 23.
대전 카이스트 출장 10/13~10/18 (2). 대전 숙박. 대전 맛집. 대전 성심당 10/16아침 일찍 일어나서 전날에 샀던 성심당 빵을 먹었습니다. 역시 아침에는 크림빵이지(?) 성심당 크림빵은 다른 크림빵보다 많이 달지 않아서 좋았던 것 같아요. 일반 크림빵은 먹으면 건강에 안 좋을 것 같은데 성심당 크림빵은 이 정도는 괜찮아 라는 생각이 들거든요. 이렇게 성심당에 세뇌당한 나란 인간 얼른 씻고 출근이나 합시다. 돈 벌어서 빵 많이 사 먹어야겠다.역시 오늘도 아침 간식이 맛있는 게 나왔군요. 그냥 말만 출장이지 배 채우러 온 것일 수도…오늘의 간식은 대전 전민동에 위치한 ‘커피커피‘카페의 수제 마들렌입니다. https://www.instagram.com/jm_coffeecoffee/인터넷에 보니까 오후 5시까지 영업을 해서 방문하고 싶으신 분들은 조금 서둘러야 할 것 같아요.오전 수.. 2024. 11. 18.
[빅분기 실기] 판다스 (Pandas) 데이터 프레임 합치기 1. 단순 병합데이터 프레임을 위-아래 또는 왼쪽-오른쪽으로 연결할 때 concat()을 사용한다.다음과 같이 데이터를 입력한다. import pandas as pdappetizer = pd.DataFrame({ 'Menu' : ['Salad', 'Soup', 'Bread'], 'Price' : [5000, 3000, 2000]})main = pd.DataFrame({ 'Menu' : ['Steak', 'Pasta', 'Chicken'], 'Price' : [15000, 12000, 10000]})print(appetizer)print(main) concat()은 기본적으로 위-아래로 합친다.합쳤을 때 기존 데이터에서 갖고 있던 인덱스 번호를 유지한다.인덱스 번호를 새롭게 설정하려면 ignore_.. 2024. 11. 16.
[빅분기 실기] 판다스 (pandas) 시계열 데이터 (datetime, Timedelta) 1. 시계열 데이터 (datetime)날짜와 시간 관련 데이터는 시간의 순서에 따른 측정값, 기간 설정 등의 다양한 분석과 작업에 사용된다. 1-1. 날짜와 시간 데이터일반적으로 날짜는 하이픈 (-)을 사용해 연도-월-일 형태로 만든다.시간은 콜론 (:)을 사용해 시간:분:초 형태로 만든다. 다음과 같이 데이터를 생성한다. import pandas as pddata = { 'Date1' : ['2024-02-17', '2024-02-18', '2024-02-19', '2024-02-20'], 'Date2' : ['2024:02:17', '2024:02:18', '2024:02:19', '2024:02:20'], 'Date3' : ['24/02/17', '24/02/18', '24/02/19', '2.. 2024. 11. 10.

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