Wendi's Learning

5주차에는 Flask를 활용해 API를 만들고, 이를 AWS를 통해 홈페이지로 올리는 작업을 배웠다. 1. Flask GET / POST app.py from pymongo import MongoClient from flask import Flask, render_template, jsonify, request app = Flask(__name__) client = MongoClient('localhost', 27017) db = client.dbsparta # HTML 화면 보여주기 @app.route('/') def home(): return render_template('index.html') # API 역할을 하는 부분 @app.route('/api/list', methods=['GET']) de..

웹개발 과정의 4주차에서는 Flask 프레임워크를 이용해 API를 만들고 클라이언트와 연결하는 방법을 배웠다. Flask로 서버를 만들때는 항상 static, templates(index.html), app.py를 세팅한다. (venv는 가상환경 관련 폴더이므로 건드리지 않는다.) 1. API 클라이언트가 서버에 요청할 때, GET / POST 방식으로 할 수 있다. @app.route('/test', methods=['GET']) def test_get(): title_receive = request.args.get('title_give') print(title_receive) return jsonify({'result':'success', 'msg': '이 요청은 GET!'}) @app.route('..

3주차에는 파이썬 패키지를 이용해 웹스크래핑(크롤링)을 하고, 이 데이터를 DB로 저장하는 방법을 배웠다. 1. 파이썬 가상환경 : 프로젝트별로 패키지들을 담을 공구함. 다른 프로그램의 동작에 영향을 주지 않는 격리된 실행환경. Requests 라이브러리 import requests # requests 라이브러리 설치 필요 r = requests.get('http://openapi.seoul.go.kr:8088/6d4d776b466c656533356a4b4b5872/json/RealtimeCityAir/1/99') rjson = r.json() gus = rjson['RealtimeCityAir']['row'] for gu in gus: if gu['IDEX_MVL'] < 60: print (gu['MS..

2주차에 배운 내용은 jQuery와 Ajax를 이용해 웹사이트를 제어하고 데이터를 요청하는 것이다. 1. jQuery jQuery를 이용해 자바스크립트로는 길게 써야하는 것을 간단하게 쓸 수 있다. 코드에 import해야 사용할 수 있다. CSS에서는 선택자로 클래스를 이용했다면, jQuery는 ID를 선택자로 사용한다. input의 값을 .val을 통해 가져올 수 있다. $('#post-url').val(); div 보이기, 숨기기 // id 값이 post-box인 곳을 가리키고, hide()로 안보이게 한다.(=css의 display 값을 none으로 바꾼다) $('#post-box').hide(); // show()로 보이게 한다.(=css의 display 값을 block으로 바꾼다) $('#pos..

스파르타 코딩클럽의 내일배움단 웹개발 종합반 과정을 듣기 시작했다. 1주차에 배운 내용은 다음과 같다. 1. HTML 웹페이지의 뼈대가 되는 부분이다. iPhone 13 Pro 가격 : 1,350,000 비약적으로 강화된 카메라 시스템. 뛰어난 반응성으로 매일 하던 제스처에 전혀 새로운 감각을 선사하는 디스플레이. 스마트폰 사상 가장 빠른 칩. 독보적인 내구성. 획기적인 도약을 이뤄낸 배터리 성능까지. 이제 프로할 시간. 주문자 이름 수량 --수량을 선택하세요-- 1개 2개 3개 주소 전화번호 주문하기

서포트 벡터 머신 데이터가 어디에 속할지 판단하는 선형 분류 모델이다. margin,robustness을 최대화하는 기준을 택한다. Kernel Trick 커널 트릭은 차원을 높여 매핑하는 작업을 의미한다. 고차원 공간에서 쉽게 구분한 뒤 저차원으로 다시 매핑하는 기법이다. Source https://bkshin.tistory.com/entry/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-2%EC%84%9C%ED%8F%AC%ED%8A%B8-%EB%B2%A1%ED%84%B0-%EB%A8%B8%EC%8B%A0-SVM

Decision Trees : 의사결정나무 의사결정나무 모델은 스무고개와 비슷하게 데이터를 feature 기준으로 순차적으로 분류한다. 전체적으로 나무를 뒤집어놓은 것과 같은 모양이며, 처음 노드를 root node, 중간을 intermediate node, 끝을 terminal node라 부른다. 큰 분산을 갖기 때문에 깊이가 매우 깊은 모델은 overfitting에 취약하다. Random Forest 의사결정나무의 단점을 보완한 랜덤포레스트 모델은 여러개의 의사결정나무 모델을 만들고, 데이터를 중복 가능하게 추출(bootstrap aggregating)해 임의로 각 모델에 넣는다. 그 이후 나온 모든 모델의 결과를 합산(앙상블)하여 예측을 하게 된다.

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import chart_studio.plotly as py %matplotlib inline Plotly, Cufflinks from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot import cufflinks as cf # For Notebooks init_notebook_mode(connected=True) # For offline use cf.go_offline() df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4), columns = 'A B C D'.split()) ..

데이터 직무란 데이터 직무는 기업 내 데이터를 가공, 관리, 활용하는 업무를 말한다. 데이터 자체를 중점적으로 다루는 데이터 집중 직무와, 데이터를 활용하는 데이터 활용 직무로 나뉜다. 데이터 집중 직무는 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가로 나뉜다. (그러나 회사마다 각 직무의 구분이나 명칭은 다르다) 데이터 엔지니어 (Data Engineer) 주요 업무 데이터의 수집과 관리 담당 (개발에 집중된 유형) 데이터 전처리, 다른 업무에 사용할 수 있도록 공급 데이터 처리를 위한 시스템을 구축, 관리, 최적화 일반적으로 데이터 엔지니어는 AI와 거리가 멀다 학위 학위보다 실력이 중요 필요 역량 대량의 데이터에서 필요한 부분을 추출하는 능력(ETL) 개발자에 가까운 직업으로 코딩 실력이 중..

f = plt.figure() # select only 0~29 index df3.iloc[0:30].plot.area(alpha = 0.4, ax = f.gca()) # move legend outside of the plot plt.legend(loc = 'center left', bbox_to_anchor = (1.0, 0.5)) plt.show()​ import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlin inline df1 = pd.read_csv('df1', index_col=0) df2 = pd.read_csv('df2') df1.head() df2.head() ..