전체 글8 알라딘 중고 서적 구매 후기_데이터 분석을 위한 SQL레시피 책 구매 0. 알라딘 중고 서적 거래 : 취업 준비를 위한 책 구매..취업 코딩 테스트를 위해 다시 SQL 폼을 올릴 필요가 있어 책을찾게 되었는데..데이터 분석을 위한 SQL레시피를 추천받았다.근데 가격이 34,000원..좀 싸게 살 방법이 없나 알아보다가 알라딘에서 중고서적을 살 수 있다는 사실을 발견했다.중고라고 완전 더러운 책이 오지 않을까 걱정되어 후기를 좀 검색해봤는데 중급으로 사도 나쁘지 않다고 해서 중급으로 구매했다.\자세한 구매 후기는 아래1. 구매 후기가격 : 9000원+ 배송비 3000원 = 총 12000원배송기간 : 주말제외 2일 (알라딘 익스프레스가 아닌 판매자 직접 배송이라 늦는다.)품질 후기 : 내 카메라 렌즈가 좀 누렇기도한데.. 책 자체가 좀 누렇다. 그래서 첫인상이 안 좋았는데 열.. 2025. 3. 15. 로스트아크 이대로 괜찮은가 EP.0 (로이괜 / 로스트아크 문제점) 0. 시작하면서아마 내 블로그 첫 연재가 될 듯한 주제인 "로스트아크 이대로 괜찮은가(로이괜)"을 써보려고 한다.나는 로스트아크가 오픈했을때 부터 약 1년간, 그리고 군 제대 후 다시 복귀해 지금까지 즐기고 있다.물론 로스트아크가 처음부터 지금까지 위기 없이 순탄했던 건 아니다.하지만 지금은 약간 기류가 다른다고 느껴질지도..그래서일까, 내가 직접 플레이 하면서 겪었던 문제점에 대해 이야기하고. 이에 대한 나름의 해결책을 제시해보려고 한다.당연히 로스트아크 운영진분들이 내가 제안하는 해결책들을 떠올리지 못했을 것이라고는 생각하지 않는다. 다만, 그들도 사람이기에 놓칠 수 있는 부분이 있다고도 생각하며 최종적으로 내 의견이 아니더라도, 로스트아크가 올바른 방향을 잡아 내가 좋아하는 게임이자 국내 1위 RP.. 2025. 3. 3. [자격증/후기] 토익 스피킹 3일 독학, IH(150) 취득 후기 및 공부 방법 + 교재 + 유튜브 강의(TOEIC SPEAKING, 토스) 0. 토익스피킹을 선택한 이유 취업 및 졸업을 위해 영어 성적이 필요했는데, 토익스피킹(토스)와 OPIC중에 고민했다.둘 중 토익스피킹을 고른 이유는1. 시험 주기오픽은 웨이버가 없으면 25일 이라는 간격을 두어야 하지만, 토스는 무제한으로 응시 가능하다. (사실 취업보다 졸업 때문에 확실하게 딸 필요성이 있었다)2. 난이도오픽도 하루 정도는 빡세게 준비해봤는데, 다양한 어휘를 사용해야하고 외워서는 안된다는 점 때문에 토스보다 훨씬 어렵다고 느껴졌다. 반면 토스는 템플릿에 맞춰 쉬운 단어로만 이야기해도 말만 통한다면 가능! 1. 사용한 책 책은 28시간에 끝내느 토익스피킹 스타트(제이크 쌤)꺼를 사용했다. 솔직히 책 없어도 될 거 같긴한데.. 내가 책이 없으면 공부를 못하는 성격이라 어쩔 수 없었다. .. 2025. 2. 28. [python/ML] typeerror: '>' not supported between instances of 'nonetype' and 'int' 오류 / 최종 모델 불러오기 오류 / MAC, WINDOWS 협업 문제점 1. 문제typeerror: '>' not supported between instances of 'nonetype' and 'int' 오류 발생세미 프로젝트 진행 중 최종 모델을 pkl 파일로 load해서, streamlit 앱 내에서 작동시키는 작업을 진행하고 있었습니다. 모든 작업을 올바르게 했는데, predict를 실행시키면 위와 같은 오류가 발생하더라고요.코드는 다음과 같았습니다.import streamlit as stimport joblibimport numpy as npimport pandas as pd# 모델 불러오기model1 = joblib.load("models/gm_model.pkl")model2 = joblib.load("models/ngm_model.pkl")# 데이터 프레임 불.. 2023. 9. 25. [python/visualization] Streamlit을 활용한 데이터 시각화 1 0. 머리말streamlit은 python 코드를 기반으로 웹에 시각화 구현 가능HTML, CSS를 따로 학습하지 않아도 편리하지만, 알고 있다면 더욱 자세한 내용을 입력가능But, 기능이 제한적이라 프로토타입 형식으로 제작하여 소통에 도움을 주는 정도가 한계인듯 함.자세한 내용은 streamlit docs 참고(https://docs.streamlit.io/)아래 내용은 streamlit docs와 유튜브 '테디노트'님의 Streamlit 강의를 참고하였습니다.Streamlit 관련 정보나 한국어 강의가 거의 없는데 제공해주시는 테디노트님 감사합니다.다음 글에서는 세미 프로젝트에 Streamlit을 활용한 시각화 대시보드 포스팅 예정1. Textimport streamlit as stst.title('.. 2023. 9. 21. [Python/ML] Category Feature의 Encoding 방법 0. Category Feature란?Category Feature라고 하면 익숙하지 않을 수 있겠지만, 범주형 변수라고 하면 익숙하다. 범주형 변수란 고유한 값이나 범주의 수가 제한된 변수로써, 명목형 변수와 순서형 변수등이 이에 속한다.범주형 변수 예시Category = ['사과', '바나나', '귤'] num = [3, 5, 6] df = pd.DataFrame({'Category' : Category, 'num' : num}) df범주형 변수는 숫자의 의미가 아니라 고유한 값을 뜻하기 때문에 컴퓨터는 그 고유한 특성을 이해하지 못한다. 따라서, 컴퓨터가 이해할 수 있도록 인코딩 해주어야 하는데 인코딩 방법에는 다음과 같은 것들이 있다.One-Hot EncodingLabel EncodingTarge.. 2023. 9. 13. 이전 1 2 다음
