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안녕하세요, 패스트캠퍼스 데이터분석 부트캠프 13기의 마지막! 네트워킹데이와 수료식 후기를 공유해보려고 합니다.5개월이라는 시간동안 Python, SQL, Excel, Tableau의 네가지 툴들을 정말 열심히 배우고 프로젝트도 하나하나 진행해보니 시간이 정말 빠르게 지나간 것 같아요ㅎㅎ마지막이라니 시원섭섭하기도하고 나름 뿌듯하기도 하네요!바로 어제! 패스트캠퍼스 강남 본사에서 네트워킹데이가 이루어졌는데요, 항상 줌으로만 소통하다가 오프라인으로 만나니 반갑기도하고 신기하기도 했던 것 같습니다! 매니저님들께서 샌드위치와 커피도 준비해주셔서 네트워킹데이를 더 편하고 재미있게 즐길 수 있었던 것 같아요!네트워킹데이 때는 그동안 강의를 진행해주신 강사님들의 축사도 볼 수 있었고, 오프라인으로 모인 사람들끼리 조..

이번주는 'Part 2. 데이터 분석 기획' 부분의 뒷부분과 'Part 3. 데이터 분석'의 2장 중간까지 공부 완료했습니다.원래 지난주에 공부를 했었어야했는데, SQL프로젝트가 생각보다 할게 많아..ㅎㅎ 미뤄졌습니다Part 3. 데이터 분석의 1장까지는 스스로 요약하며 암기하고, 문제풀이를 통해 부족한 부분을 다시 공부했는데 그 이후부터는 R 프로그램에 대한 내용들이 메인이라 은서님과 동욱님이 공유해주신 정리본을 같이 보며 공부하고 있습니다!연휴인 내일까지 Part 3의 2~4장까지 공부하고, 화요일까지 끝까지 완료하고, 수요일부터 금요일까지 모의고사를 풀어보며 마지막으로 개념정리하는게 목표입니다

이번주에는 북스터디 1주차때에 이어서 '빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력' 책의 Part 3 ~ 4 부분을 읽었다.1주차때도 상당히 와닿는게 많았는데, SQL프로젝트가 끝나고 난 뒤 읽은 Part 3~4 부분 역시 깊게 공감되는 구절이 정말 많았다. 생각해보면 SQL프로젝트의 경우에는 이커머스 데이터가 제공되었기에 문제나 주제 선정에서는 비교적 수월하게 정할 수 있었지만, 그 이후 데이터 분석을 하는 과정에서 조금 더 어려웠던 것 같다.Part 3~4 부분은 직전 프로젝트에서 메인으로 진행되었던 데이터 분석 및 결론 도출하는 과정에 대해 자세히 설명하고있어 유독 깊게 와닿는 부분이 많았던 것 같다.Part 3. '이것이 문제다' 데이터로 말하는 방법 3장에서 전하는 주요 메세지는  다음과..

이번주는 'Part 2. 데이터 분석 기획' 부분의 앞부분을 공부했습니다. 이번주부터 SQL프로젝트가 시작되어 지난주만큼 공부를 많이 하지 못했지만 4주차가 되기 전까지 Part 2를 완전히 끝내고 part 3 의 초반부까지 공부하는게 목표입니다!

북스터디 참가자를 모집하기 직전에 첫번째 데이터 분석 프로젝트가 진행되었고, 그 과정에서 여러 어려움에 부딪혔었다. 이 어려움들의 원인을 파악하고 해결하고자 북스터디에 참여하게 되었다. 책을 통해 데이터 분석과 관련된 지식을 넓히고, 내가 미처 생각하지 못했던 부분을 깨달으며 성장할 수 있었으면 하는 바람이다. 이번에 읽게 된 책은 '빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력' 이라는 책이고, 1주차에는 Part 1~2 부분을 읽었다. Part 1. 앞으로 필요한 건 데이터 문해력 : 분석보다 활용 "데이터와 데이터 분석은 목적을 달성하기 위한 도구이다." "데이터 분석 자체가 목적이 되면 안된다"는 말은 데이터 분석을 배우며 많이 들었던 말이다. 하지만 막상 프로젝트가 시작되고 여러 데이터를 만..

오늘은 인스타그램 해시태그를 크롤링하는 파이썬 코드를 공유하겠습니다. 앞서 포스팅했던 코드 두가지는 주피터노트북을 활용해서 진행했었는데요, 인스타그램 해시태그 크롤링은 Pycharm 이라는 프로그램을 사용했습니다! 저는 프로젝트 기간동안에만 일시적으로 사용할 예정이었기에 Pycharm 30일 무료버전으로 다운받았었습니다! Pycharm 프로그램을 통한 인스타그램 해시태그 크롤링

이번에는 엑셀파일을 불러와서 일부 데이터의 값을 막대차트로 시각화하는 코드를 공유해보도록 하겠습니다. 제가 사용한 해당 코드에 대한 설명을 해보자면 지역축제를 성공/실패로 군집화를 했습니다. 실제 엑셀파일에는 축제명, 구분(카테고리), 성공여부 데이터가 있는데요, 카테고리별로 성공/실패가 각각 몇개의 데이터를 갖는지 막대차트로 비교하는 시각화 코드입니다! 주피터 노트북을 통한 막대차트 시각화 코드

안녕하세요, 오늘은 패스트캠퍼스 데이터분석 부트캠프 5~6주차에 진행되었던 파이썬 프로젝트에서 실제로 활용했던 코드들을 공유하겠습니다. 파이썬 프로젝트는 처음이었는데 정말 2주동안은 블로그를 신경쓸 수 없을만큼 할게 정말 많았어요..! 데이터를 전처리하고 분석하는 과정에서 정말 많은 코드들을 사용했는데, 그 중에서 모든 프로젝트에서 유용하게 쓰일 수 있는 코드이니 참고해주시면 좋을 것 같습니다! 주피터 노트북을 사용한 상관관계 분석 및 분석결과 시각화 코드

오늘은 파이썬에서 문자열을 활용할 수 있는 다양한 방법들을 공유해보도록 하겠습니다. 문자열 길이 확인 len( ) # 문자열의 길이(문자 수)를 반환함 문자열 인덱싱과 슬라이싱 # 문자열은 개별 문자에 접근할 때 인덱싱을, 부분 문자열을 추출할 때 슬라이싱을 사용함 문자열 검색 find( ) # 부분 문자열(괄호 안의 값)의 첫번째 위치를 반환하고, 없으면 -1을 반환함 index( ) # 부분 문자열(괄호 안의 값)의 첫번째 위치를 반환하고, 없으면 오류 발생함 문자열 변경 replace(old, new) # 문자열 내의 모든 old 문자열을 new 문자열로 대체함 # 문자열 자체는 변경하지 않으며 바뀐 결과를 반환함 split( ) # 문자열을 괄호 안의 기호로 나누어 리스트로 반환함 # 괄호안에 아..

안녕하세요! 오늘은 제가 열심히 듣고 있는 패스트캠퍼스 데이터분석 부트캠프 4주차 후기에 대해 공유하려고 합니다😊 벌써 4주차라니,,한달이 정말 빠르게 지나갔어요..! 이번주에는 파이썬 함수들에 대해 중점적으로 배웠는데 처음 배우는 것이다보니 개념 자체는 쉽게 이해가 되었지만, 다양한 예제들의 상황속에서 함수를 적용하고 응용하는 부분이 어려웠습니다,, 그렇지만 수업시간 중간중간에 직접 예제를 풀어보고 그 이후에 정답을 보면서 다양한 풀이방식을 체득하는 과정이 있어서 그나마 수월하게 따라갈 수 있었던 것 같아요! 지난주와 이번주의 파이썬 강의를 통해 데이터 분석을 하기 위해, 그리고 앞으로 파이썬을 사용하기 위해 필요한 모든 기본지식들은 속성으로 배웠다는게 정말 신기하기도하고 2주동안 정말 많은 것을 배웠..