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목록전체 글 (596)
pbj0812의 코딩 일기
"한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 0. 도서정보 1) 도서명 : UX/UI 디자이너를 위한 실무 피그마 2) 저자 : 클레어 정 3) 링크 1. 서평 - 본업이 디자이너는 아니지만... 협업을 하기 위해 피그마로 제작된 결과물을 매일 보고 있기에 피그마에 어떤 기능들이 있는지 확인하기 위하여 해당도서를 보게 되었다. 해당 도서는 2부로 이루어져 있으며 먼저, 이 책의 특별한 구성이라고 하면 1부에 있는 피그마를 활용한 (기획자, 개발자)의 하루로 기획자 및 개발자들이 피그마를 통해 하루 일과가 어떻게 흘러가는지 가정을 통해 풀어나갔다. 만약, 현재 기획자나 개발자가 아니라면 해당 페이지를 읽고 상상한 다음 자신의 목표에 맞게 집중할 파트를 확인해 보는 것도 좋을 것 같다. 그..
0. 목표 - 산술평균, 기하평균, 조화평균 python, sql 로 구현하기 1. python 으로 구현하기 1) 산술평균 : 3.0 - 흔히 아는 평균, 상가평균 x = [1, 2, 3, 4, 5] mean_x = sum(x) / len(x) print(mean_x) 2) 기하평균 : 2.605171084697352 - 성장율, 이율의 평균을 구할 때 상용, 상승평균 x = [1, 2, 3, 4, 5] result = 1 for i in x: result = result * i mean_x2 = result ** (1/len(x)) print(mean_x2) 3) 조화평균 : 2.18978102189781 - 속도나 전기저항의 평균값 계산에 이용 - 산술평균 >= 기하평균 >= 조화평균 x = [1,..
0. 목표 - python, sql 로 t-test 구현 1. 실습 1) scipy - Ttest_indResult(statistic=-3.0869745325651587, pvalue=0.031361515666731996) import numpy as np import scipy.stats x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [4, 8, 12, 16, 20] mean_x = np.mean(x) mean_y = np.mean(y) print('x : ', mean_x) print('y : ', mean_y) scipy.stats.ttest_ind(x, y, equal_var=False) 2) 그냥 파이썬 - -3.0869745325651587 import numpy as np import math ..
"한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 1. 도서 정보 - 도서명 : 혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬 - 저자 : 박해선 - 링크 2. 후기 - 제목처럼 파이썬을 통한 데이터 분석 입문용으로는 추천할 수 있다. 기본 환경 세팅인 코랩 설치를 시작으로 csv, api 를 통한 데이터 수집 및 크롤링을 통한 데이터 수집 방법도 기술되어 있다. 데이터 분석 방법으로는 기본적인 판다스 라이브러리 사용 및 기초 통계(중앙값, 표준편차), 간단한 시각화 방법도 기술되어 있다. 그렇기에 데이터 분석에 대한 절차를 알아보기에는 좋은 책이라고 할 수 있으나... 넓은 분야를 다루다보니 깊이가 깊을수는 없기에 이미 데이터 분석을 할 수 있으신 분들께는 추천드리지 않으며 또한, 파이썬도 모..