혜니니의 공부방

아무래도 공부 블로그다보니까 많이 적지는 않지만 오늘은 패스트캠퍼스에서 환급이 들어와서 슬며시 적어봅니다. 챌린지를 성공하고나면 이렇게 메일을 받게됩니다.받자마자 본 설문지 링크에 들어가서 양식을 작성하고 통장사본과 신분증 사본을 첨부했다. N년간의 취준과 직장생활을 하다보니 이 사본은 항상 가지고있다. 뭐 아니더라도 아이폰-메모장-촬영-스캔기능 이용하면 굉장히 간편하답니다. 시간에 맞추어 이렇게 입금을 받게 되었습니당. 대략 6만원 정도에 알찬 교수님 강의를 평생소장하게 되었다! 패스트캠퍼스 환급반 챌린지있다면 다음에 또..! 꼭꼭 이용하고말겠어요. 패스트캠퍼스 고마워요! 후후 만족스러워

23.03.21 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 으아아 이제 패캠챌린지도 끝! 환급반 성공하기만을 기다려야지. 그래도 나름 열심히 들었던 한달... 아무리 힘들어도 울고싶어도 열심히 들었어유.. 강의듣느라 미처 챙기지 못했었는데 교수님의 자료들이 있다. 여기에있는 DSBA 논문 로드맵은 자료는 RSKR 노션이었나.. DSBA 연구실이었나 거기에서 한번 봤었던 로드맵이긴 하지만 정말 정말 유용하고 이거 기반으로 읽을 논문 리스트업 해두기도 했다. 그리고 교수님의 추천 논문 노션까지있다! :) 추가 강의자료들까지 있어서 미리미리 받고 돌아오는 이번 주말 외장하드에 잘 정리해둬야지.. 그래도..

23.03.20 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 와 이제 슬슬 챌린지도 마무리되어갑니다~ ^ㅇ^, 환급반은 정말... 정말 열심히 하게된다. 패캠 고마와.. 1. 선형회귀분석 - R실습 - 중고차 판매 데이터를 사용해 선형회귀분석 실습해보기, install.packages("moments") library(moments) R에서 moments 패키지는, 왜도와 첨도 계산하는 패키지, Moments, Cumulants, Skewness, Kurtosis and Related Tests Functions to calculate: moments, Pearson's kurtosis, Geary..

23.03.19 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 이제 끝인뎅.. 뭘들어야할까 하다가 R 실습을 켯따. 1. K-means Clustering R실습: 와인성분에 따른 품종 추정하기. 해당 링크: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine UCI Machine Learning Repository: Wine Data Set Data Set Characteristics: Multivariate Number of Instances: 178 Area: Physical Attribute Characteristics: Integer, Real Number of ..

23.03.17 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 우와아아아- 벌서 거의 다들었다... 오늘부터는 조금씩 복습타임 하면서 R 실습 갈겨야하는데 고민이네 이걸 어떻게하지.. 흠... 일단 인공신경망을 다시 복습해보도록 하겠습니다. 1. 신경망이란 ? 신경망은 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능 방식 인간의 두뇌와 비슷한 계층 구조로 상호 연결된 노드 또는 뉴런을 사용하는 딥 러닝이라고 불리는 기계 학습 과정의 유형 신경망은 컴퓨터가 실수에서 배우고 지속적으로 개선하는 데 사용하는 적응형 시스템을 생성 따라서 인공 신경망은 문서 요약 또는 얼..

23.03.17 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 1, 밀도기반군집화 DBSCAN -데이터들의 밀도를 고려하여 군집을 찾음 -임의의 모양을 가진 군집 발견 가능 -이상치/노이즈로 생각되는 객체의 경우 군집을 할당하지 않을 수 있음 DBSCAN - 가장 대표적인 밀도기반 군집화 알고리즘 - 목적: 유의한 군집을 찾기 위해 군집에 속하는 객체와 그렇지 않은 객체의 속성을 정량화하는 것. - 아이디어: 군집은 일정 수준 이상의 밀도를 갖는 데이터들의 집합이다. / 이상치, 노이즈 데이터 주변의 밀도는 매우 낮을것이다. * Naiive Approch - 군집에는 두종류의 객체들이 존재함. - 군..

23.03.16 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 1. K 평균 군집화 K-means Clustering - > K-평균 군집화 방법은 가장 단순하고 빠른 군집화 방법, 각 군집의 중심위치를 구할 때 해당 군집에 속하는 데이터의 평균(mean)값을 사용하는데서 유래 - 각 군집은 하나의 중심Centroid 를 가진다. 대표적인 분리형 군집화 알고리즘이며, 각 개체는 가장 가까운 중심에 할당되며, 같은 중심에 할당된 개체들이 모여 하나의 군집을 생성한다. 사전에 군집의 수가 K개 정해저야 알고리즘을 실행할 수 있다. - Hard Clustering vs Soft Clustering Hard..

23.03.15 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 야근하고와서.. ㅠㅠ 힘들어 죽겠다.... 오늘 결국 운동도 못갔음 ㅎ 이제 근데 강의도 얼마 안남았고, 30일 챌린지도 곧 끝나간당~ 1. 군집화 Clustering 지도학습 Supervised Learning - 설명변수 x들과 종속변수 y와의 관계를 잘 표현할 수 있는 점수 F를 찾는 값. 비지도학습 Unsupervised Learning - 설명변수 x로부터 특징/패턴을 추출할 수 있는 모델을 생성하는것. 2. 분류 Classification vs 군집화 Clustering : 분류는 범주의 수 및 각 개체의 범주 정보를 사전에 알..