글쟁이, 코딩한다

0. 오전은 기초 통계 분석 관련 강의. 오후에는 세미 프로젝트를 시작했다. 강의가 이어질수록 새로 등장하는 단어들은 대부분 난생 처음 듣는 말일 때가 많다. 프로그래밍 언어부터 시작해 통계 분석, 수학, 영어 등 모든 분야를 나는 잘 모른다. 이토록 제로베이스일수도 있나 싶다. 하여튼 전혀 모르는 것들을 다루기 위해, 적어도 따라는 가자는 심산으로 대략적인 이해만 하고 넘어간다. 여기 기록하는 것들은 그런 대강의 이해다. #공부를 시작하면서도 몇 차례 생각했지만, 내가 가벼이 이해한 것을 "안다"고 생각하는 잘못은 말아야 한다. 나는 적어도 "알만큼 안다"라는 말이 보통 무지에서 출발한다는 점은 배웠다. 기초 통계 분석 import scipy as sp from scipy import stats 과학기..

0. 화요일은 비슷하다. 특별한 일이 잘 안 생기는 날이다. 오늘도 데이터 전처리, 크롤링에 대한 기본 정보(라고 하기에는 너무 어렵지만)들을 배웠다. 내일 오전까지 한다. 이어 오후부터는 배운 정보들을 활용한 세미 프로젝트를 진행한다. 적어도 방해가 되지 않을 정도로는 익숙하게 하는 것이 중요하겠다. 해서 아마 내일부터는 개념을 다시 정확히 사용하기 위한 복습들이 중점이 되지 싶다. 프로젝트를 굉장히 여러번 진행하는데, 간단한 성과와 후기를 블로그에 남기는 것도 중요할 것이다. Numpy import numpy as np 수치와 행렬을 다룬다 a1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) a1 >> array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) array #자료형 #하나의 ..

0. 다시 주말 지나 돌아온 수업. 크롤링 심화 과정이었다. 기본 개념을 바탕으로 약간의 응용을 통해 긴 코드를 만들었다. (정확히는, 만들었다기보다 만드는 과정을 봤다.) 각자 있을 때는 명확하고, 때로 쉬워 보였던 것들이 조금만 여럿 더해지자 혼란스러웠다. 여전히 한 단위를 쪼개보기보다 전체를 이해함으로 부분에 접근하고자 하는 방식에 익숙하기 때문일 테다. 문제에 접근하는 방식을 또 새롭게 가져봐야겠다. 오늘은 대부분 짜투리 배움들이 많아서, 큰 묶음 없이 작성해둔다. 앞으로는 갈수록 개념을 줄글로 표현하기 쉽지 않을 때가 많을 듯하다. 혹은 배운 내용이 명확하지 않을 때는 추가 공부를 위한 키워드(검색어) 정리도 할 예정이다. +추가로 웹 페이지 이해를 위한 HTML, CSS 인터넷 강의를 듣는다...

0. 주일이 끝났다. 주말에는 쉬고, 복습하고, 코드를 짜는 것이 가능할 것 같았던 부분을 만져보자. 하루를 풍성하게 구성하기 위해서는 하루하루 가장 많은 시간을 쏟는 일에서 활력을 잃지 말아야한다. 기자 일을 하는 동안에는 그 기사 쓰기, 취재 자체에 대한 흥미를 너무 빠르게 잃었다. 흥미 없는 시간은 죽어버린다. 대부분 시간이 죽어버리니, 남은 시간들도 살아나기가 어려웠다. 요즘은 수업이 그 자리를 대체한다. 수업에 대한 흥미를 잃어버리면 저녁 시간도, 주말도 모두 죽어버리고 말테다. 그러니 수업 시간을 현명하게 헤쳐나갈 방법을 고민할 필요가 있다. 오늘은 낮잠과 커피가 도움이 됐다. 중간중간 한눈팔기도 좋았다. 모르겠으면 넘기자. 다음에 알면 될 거다. 자연어 데이터 분석 # nltk(Natural..

0. 변함없이 온라인 강의. 올해, 절반은 노트북 앞에 앉아있었다. 안 그래도 휜 척추를 잘 관리할 필요가 있겠다. 눈이든 배든 어깨든 시린 발가락이든 어디든. 알 수 없는 것들 앞에서 모른채 앉아있으려니, 이런 생각들만 자꾸 했다. 웹 크롤링 웹 스크래핑(web scraping) : 웹페이지에서 원하는 자료를 긁어오는 것 -> 국내에서는 웹 크롤링이라고 더 많이 불린다 HTML : HyperText Markup Language 웹 스크래핑을 위해서는 HTML의 기본 구조를 알아야 한다. HTML은 웹사이트 기본 세팅의 , 세부 내용을 채우는 로 이뤄진다. 몇 가지 HTML 용어들 == html 태그, elements #로 열고 로 닫는다. Tag's name : 하나의 상자. 여러 div(div..

0. 데이터 전처리에 이어 시각화까지, 실제 통계를 바탕으로 진행했다. 여전히 실제 코드가 나오기까지 많은 것을 이해하지 못했지만, 데이터를 다루는 일련의 프로세스를 지켜봤다. 쓰는 라이브러리와 함수들의 볼륨을 넓히다보니, 확실히 지금과 같은 단순 기록은 더 필요가 없다고 느껴진다. 오늘의 데이터 전처리를 위한 함수를 마지막으로 블로그 TIL에 이런 기록들을 올리는 것은 그만두려 한다. (개인적으로 쓰면서 익히는 타입이라, 익히기 위한 필기는 이어할 생각이다.) 앞으로는 그 날 주로 다룬 라이브러리, 핵심 함수, 과정 정도만 간단히 적겠다. 무엇보다 공부의 기록은 오히려 현재 단계에서 마주하는 문제, 해결을 위한 검색, 해결책 등에 포커싱하는 것이 좋아 보인다. 또 어떤 고민들 역시. 경험상 나는 고민을..

0. K_digital 온라인 강의가 이어진다. 파이썬의 기초함수들과 라이브러리 + 데이터에 대한 기본 이해 + 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 전처리를 배웠다. 여전히 기본 문법 과정이다. 따라가는 것도 여전히 어렵다. 데이터의 기본에 대한 것들은 추가 자료 조사를 통해 따로 공부할 필요가 있다. 오늘은 키워드만 남긴다. 기초함수와 라이브러리, 데이터 전처리는 정리해둔다. 파이썬의 기초 함수들 1) dir( ) : 하나의 객체 변수가 지닌 함수들을 모두 보여준다. 자체적으로 상속 받은 함수들과 해당 클래스만 가진 고유 함수들도. 2) #절대값 abs( ) #반올림 round( ) #참과 거짓 bool( ) #합 sum( ) #최대값 max( ) #최소값 min( ) 3) 람다 함수(익명 함수) / l..

0. 주말을 쉬고 돌아왔다. 오늘 배운 내용은 다시, 컨테이너와 조건, 반복문, 클래스다. 문법을 밟으며 개념을 잡고 가는 단계다. 세 번째 정도 보는 내용이지만, 여전히 기억 안 나는 것은 안 나고 이해 못 하는 것은 못 한다. 배운 것 가운데 되도록 겹치는 내용은 뺐다. 전혀 감도 안 오는 내용도 뺐다. 컨테이너 # 데이터를 담는 그릇 # 기본자료형 1) list (리스트) : [ , ] list_str = ["a", "b", "c"] list_int = [1, 2, 3] #80~90%. 가장 많이 쓴다. #원본에 덮어써야 저장이 된다? -> 리스트는 변수를 덮어쓰지 않아도 자동으로 원본을 바꾼다. # 원본 데이터를 바꾸기 때문에 위험 #리스트의 독특한 작용방식 2) dict (딕셔너리, 사전자료형)..

0. 첫 실시간 수업. 코로나로 줌을 이용한 온라인 수업이 이뤄졌다. 큰 무리 없이 진행. 마음 편히 할 수 있다는 장점도 있었다. 온라인 수업과 비슷한 점이 많았으므로, 더 명확한 이해가 가능했다. 정리는 새로 익힌 것 위주로. 파이썬의 장점 1) 간결하고 쉽다. 이미 만들어진 코드를 해석할 때, 가져와 사용할 때 특히 도움이 된다. 2) 데이터 분석과 머신러닝을 위한 라이브러리가 많다. *라이브러리 : 코드들로 만들어진 부품들. 자주 쓰는 코드들을 한 묶음으로 모아둠. 이름만 불러도 쓸 수 있도록! *파이썬 핵심 라이브러리 Numpy(넘파이) : Numerical Python / 수학계산을 빠르게, 손쉽게 하도록 도와준다. Pandas(판다스) : Panel Data & Series / 횡열 데이터(..

0. 멋쟁이 사자처럼 파이썬 심화 과정 온라인 강의를 들었다. 번역 프로그램 만들기와 파이썬으로 메일 보내기를 했다. 여전히 잘 이해는 못 했다. 코드를 올릴만큼 이해하지 못해서 새로 본 단어들과 내 맘대로 이해한 뜻을 올린다. Library 모듈을 큰 기능 단위로 묶어둔 것 / 개발에 자주 쓰이는 도구들의 모음 (개념에 있어서는 조금 더 명확한 이해가 필요해 보임) SMTP(Simple Mail Transfer Protocol) 간단하게 메일을 보내기 위한 약속 클라이언트의 메일을 A 서버(클라이언트의 이메일 서버)로 전송할 때 / A 서버에서 B 서버로 전송할 때 필요함 * SMTP 서버도 주소를 가지고 있다. / Address(주소)와 Port(문) MIME 메일을 보내기 위한 형식 -> 일반 텍스..