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유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 5주차 학습 일지웅진 STARTERS 부트캠프 2023. 3. 12. 16:37
웅진 Udemy STARTERS 취업 부트캠프 5주차 학습일지
유데미 STARTERS 취업 부트캠프 4기의 다섯번째 주이다.
이번 주에는 Tableau의 고급교육을 마치고, 중간평가(3/10(금) 시행)를 대비한 MySQL, Python 복기를 했다.
※ 교육 중 배운 점 및 느낀 점 ※
- Tableau
이번 주에 배운 section 4의 Clothing Retailing 프레젠테이션은 지금까지 배워온 것들을 효과적으로 활용해 프레젠테이션하는 만큼, 학습의 정리 차원에서 좋은 수단이 되었다. 더불어, section 5의 애니메이션 기능은 활용범위가 상당히 넓어 고정적인 특성을 가진 것들의 비이상적 유동성을 보여주는 상당히 강력한 기능이라는 생각이 들었다.(eg. 내전 전후 10년간의 출생아수 변화 등.)
Tableau를 배우며 개인적으로는 가장 재밌었던 두 챕터였던 만큼, section 4와 5는 주말 동안에 시간을 들어 다시 한 번 구현해보며 머리속으로 정리했다.
※ 중간고사 리뷰 ※
1. python의 concat 기능을 사용하는 문제에서, axis의 기준 설정에 대해 헷갈리는 이슈가 있었다.
df11 = pd.DataFrame([1,2,3],index=['i1','i2','i3'],columns=['c1']) df12 = pd.DataFrame([2,3,4],index=['i1','i2','i3'],columns=['c2']) df13 = pd.DataFrame([3,4,5],index=['i1','i2','i3'],columns=['c3'])
pd.concat([df11,df12,df13])
pd.concat([df11,df12,df13], axis=1)
axis = 0 → 행 방향으로 결합한다. (같은 index를 공유한다.)
axis = 1 → 열 방향으로 결합한다. (같은 column을 공유한다.)
확실한 파악을 위해 데이터프레임 생성과 행과 열의 결합에 대한 이해가 더 필요할 것 같다.
2. pivot과 pivot_table의 구분
pivot = aggfunc 사용 불가 (중복된 데이터를 처리할 수 없다.)
pivot_table = aggfunc 사용 가능
df11 = pd.DataFrame([[1,'a','x','+'], [1,'b','x','+'], [2,'a','y','-'], [1,'a','y','-'], [2,'b','x','+']], index=['i1','i2','i3','i4','i5'], columns=['c1','c2','c3','c4'])
- pivot 사용 시: 오류
df11.pivot(index='c1',columns='c3',values='c4',aggfunc='count')
- pivot table 사용 시: 정상 작동
df11.pivot_table(index='c1',columns='c3',values='c4',aggfunc='count')
이에 더해, SQL의 경우 기본적 개념 학습이 더욱 중요할 것이라는 생각을 했다.
이상으로 중간고사에 대한 리뷰이다.
중간고사 시행 결과 이론적인 부분에서 부족함을 느꼈고, 코드를 실제 실행할 때에 실제 비교 실행해야만 체감해 알 수 있는 지식들에 대해 연습의 부족이 보였다. 해당 부분에서 더욱 신경써 공부해야겠다는 방향성을 수립할 수 있었다.
마지막으로 작성한 TIL의 링크를 달고 마무리하겠다.
※ 작성 TIL 링크(5주 1일차 ~ 5주 5일차) ※
1일차: https://woodenstella.tistory.com/35
5주 1일차 TIL 정리
5주 1일차에는 지난 주에 이어 Tableau 고급 온라인 강좌를 수강했다. ※ 샘플프로젝트 ※ 1. 분석목표 - 호주 Clothing Retailing 산업에 있는 기업에서 분석 요청을 했다. - 현재 이 기업은 New South Wales에
woodenstella.tistory.com
2일차: https://woodenstella.tistory.com/36
5주 2일차 TIL 정리
5주 2일차에는 Tableau 고급 온라인 강좌를 마무리 후 Python 시계열 분석 강의를 수강하기 시작했다. ※ LOD ※ 1. 세부성과 집계성 세분화 수준 집계 수준 (세분화 수준 낮아짐: 집계 수준 높아짐 / 세
woodenstella.tistory.com
4일차: https://woodenstella.tistory.com/37
5주 4일차 TIL 정리
5주 4일차에는 중간평가를 대비해 그동안 배운 Python을 정리하는 시간을 가졌다. ※ 짚고 넘어가야 할 내용 정리 ※ # f string f스트링 print(f'1+1={1+1}') # 구분자 sep print('1+1=',1+1,sep='') # 할당연산자 a=1
woodenstella.tistory.com
5일차: https://woodenstella.tistory.com/38
5주 5일차 TIL 정리
5주 5일차에는 중간평가를 본 만큼, 중간평가를 위한 공부를 위주로 진행했다. ※ 짚고 넘어가야 할 내용 정리 ※ # pandas의 논리연산자 논리연산자는 '&' , '|' ,'~', '^' 기호를 사용한다. # 특정 값을
woodenstella.tistory.com
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* STARTERS 취업 부트캠프 공식 블로그 : https://blog.naver.com/udemy-wjtb
본 후기는 유데미-웅진씽크빅 취업 부트캠프 4기 데이터분석/시각화 학습 일지 리뷰로 작성되었습니다.
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