함수와 패키지함수(function)함수란 입력 값을 활용하여 어떤 일을 수행하고 그 결과물을 내어 놓는 것. 마치 변수를 마법상자(함수)에 넣었다가 꺼내보면 원하는 결과물이 나오거나, 과일을 믹서기(함수)에 넣고 갈면 과일 주스(출력)가 나오는 것과 같음. ()가 붙어있는 모든 것들이 함수 패키지(package)함수가 여러 개 들어있는 꾸러미라고 보면 됨. 패키지에는 다양한 함수들이 있는데, 패키지를 설치하면 그 안에 들어있는 함수를 사용할 수 있음. 아나콘다에는 대부분의 패키지가 설치되어있음 패키지 로드하기(seaborn)- 그래프를 만들 때 주로 사용하는 패키지- 수십가지의 그래프 관련 함수가 들어있음- import 패키지 이름을 적으면 해당 패키지를 로드할 수 있음  데이터 프레임데이터를 다룰 때 ..

리스트(list)- 여러개의 데이터를 모은 것- index로 각 요소를 선택할 수 있음- 각 요소들은 엘리먼트 또는 아이템이라고 부름- 리스트의 내용은 변경 가능 리스트 메소드 (list method)append(x)리스트의 맨 마지막에 x를 추가 sort()리스트의 요소를 순서대로 정렬 (reverse = True : 내림차순)reverse()리스트를 역순으로 변환index(x)리스트에 x값이 있으면 x의 인덱스 값을 리턴insert(a,b)리스트의 a번째 위치에 b를 삽입remove(x)리스트에서 첫번째로 나오는 x를 삭제 (직접 지정)pop()리스트의 맨 마지막 요소를 리턴, 해당 요소 삭제count(x)리스트 안에 x요소의 개수를 리턴extend(x)리스트에 x리스트 더하기 반복문( loof)반복..

오늘은 AI와 머신러닝 개념 및 주요 분석 기법에 대한 이론을 알아보았다. 요즘 AI가 많이 핫하고 나도 몇가지 툴은 즐겨 사용하고 있는데 사용하면서도 인공지능이 어떤 메커니즘으로 작동하는지는 제대로 알지 못했다. 인공지능 기술에는 크게 두가지 개념이 존재하는데 머신러닝과 딥러닝이다. 둘의 정의를 살펴보면 머신러닝은 인공지능을 만들기 위해 데이터를 통해 학습하고 개선하는 방법으로, 신경망(neural network) 등 다양한 기법 이 존재한다. 딥러닝은 신경망 모델을 깊게 구축하고 학습 시키는 방법인데 이 신경망 모델이란 것은 뇌의 뉴런과 유사한 정보 입력 층계 활용하여 데이터를 학습시키는 방법이다. 사실 이런 개념을 들어도 제대로 이해하지는 못하지만 작동하는 원리를 대략 설명하자면, 머신러닝은 샘플..

오전엔 전날 강의하셨던 모비니티의 프론트엔드 개발자 직무 멘토님이 개발자 사용 설명서란 주제로 간담회를 진행했다. IT업계에서 일하면 개발자들과 업무적으로 접점이 많다. 업무적으로 엮여있는 만큼 회의도 많이하고 갈등도 잦다. 기획, 디자인, 데이터 직무 할거 없이 모두 개발자들과 함께 일해야 하므로 그들과 소통하고 함께 일하는 법을 알아야 일이 수월하게 진행된다. 그런 뜻에서 이러한 강의는 나에게 더 많은 개발자들의 스타일을 파악할 수 있는 좋은 데이터가 될 것 같다.  간담회의 주된 내용은 개발자가 일하는 방법을 이해하고 소통하는 법을 알려주는 것이었는데, 개발자의 사고방식은 논리적/수학적 사고방식으로 컴퓨터처럼 생각하게 되었다는 것이다. 그리고 기획 및 디자인한 제품이 실제로 어떻게 동작하는지에 대..

오늘은 여러 멘토들의 간담회가 많았다. 스타트업의 개발자와 경영진, 쏘카의 데이터PM직무로 일하는 분까지 다양한 직무의 사람들과 대화를 나누고 멘토들의 스토리를 들을 수 있는 기회가 있어서 좋았다. 그만큼 간담회도 다양한 주제로 진행되었다. 오전은 모비니티에서 프론트엔드 개발자로 일하고 있는 멘토님이 스타트업은 어떤 특징을 가지고 있는지, 업무에서 사용하는 툴과 방법론, 용어에 대해 설명하는 간담회가 있었다. 스타트업은 기본적으로 애자일 방법론으로 업무를 하는데 이 애자일의 장점 중 하나는 업무 이해 관계자들간 미스얼라이먼트를 방지, 그러니까 업무하면서 서로 놓치고 있는 부분들을 줄이자는 것이다. 나도 업무에 있어서 이 부분이 너무 중요하다고 느꼈기 때문에 커뮤니케이션은 문서와 작업물 위주로 기록하며 회..

오늘부터 데이터분석을 위한 기초 이론 수업을 시작했다. 데이터 분석에 대해 학습하기 전, 스프린트를 한 이유가 있다. 스프린트를 경험해보고 고객인터뷰를 거쳐 회고를 마친 후 데이터분석을 통해 더욱 다듬어진 스프린트 과정을 밟을 수 있도록 하기 위함이다. 더욱 효과적인 방식으로 구성원들이 흡수할 수 있도록 하기 위해 많은 고민이 담겨있는 커리큘럼이라는 생각이 들었다.우선 데이터가 무엇인지, 다들 어떻게 생각하는지 보았다. 사전적 의미로는1. 이론을 세우는데 기초가 되는 사실. 또는 바탕이 되는 자료.2. 관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 자료. 3. 컴퓨터가 처리할 수 있는 문자, 숫자, 소리, 그림 따위의 형태로 된 자료.줄이자면 자료이다. 이 자체로 아무것도 할 수 없는. 그런 점에서 나는 데이터를..