멋쟁이 사자처럼 AI Shcool 5주차

5월 30일

• 분석하기 좋은 깔끔한 데이터 (Tidy Data) -> long-form
  • 변수가 열이고, 관측치가 행인 데이터
  • pandas에서 melt를 지원
  • 참고할 만한 논문
  • pandas는 wide-form이 시각화에 유리하지만, plotly나 seaborn은 long-form이 유리함
• pandas를 이용한 전처리
• 전혀 다른 형태의 데이터를 병합하는 방법
• 수치형 / 범주형 데이터의 차이를 이해하고 시각화하기
• 데이터 기초 기술통계를 통한 요약과 빈도 구하기

5월 31일

• 국민건강보험공단_의약품처방정보 대용량 데이터를 이용하는 방법

6월 1일

• 지방 선거로 인한 휴강

6월 2일

• 파이썬 모듈 만들기 (의존성에 따라)
• 리팩토링
  • 가독성이 얼마나 좋아졌는지
  • 의미가 얼마나 더 잘 이해되는지
  • 은근슬쩍 틈틈이 해야함 (ex. 기능 추가 전/후로)
• 모듈 제작과 리팩토링은 복잡성을 관리하기 위함
• \ -> linecontinuation char
• import 다시하기

  from importlib import reload
  import foo
  foo = reload(foo)
  

• 파이썬 동작 확인 시각화
• Q. 모듈 안의 코드는 어떤 순서로 작성해야하는가?
  • 의존성 그래프 순서대로
  • 추상적 -> 구체적 (코드를 조금만 보고 전체적인 코드의 의미를 파악 가능한 순서)
  • 추상적일수록 코드가 변경될 일이 적고, 구체적일수록 코드가 변경될 사능성이 높음
  • 밖에서 호출되지 않는 함수들은 _로 시작함

6월 3일

• 데이터 분석을 위한 통계 기초

요약

• 점점 기본적인 틀에 익숙해지고 활용하는데 큰 어려움이 없어지는거 같음