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Jupyter Notebook(1) Jupyter notebook은 웹 브라우저에서 인터렉티브 하게 작업하는 Tool입니다. 웹에서 코딩하면서 그래프도 볼 수 있습니다. Jupyter notebook의 장점으로는 코드의 결과물을 바로 볼 수있고 코드를 여러 단계로 나누어 실행할 수 있으며, 마크다운 언어로 설명도 남길 수 있습니다. 단점으로는 버전 관리나 협업에 어려움이 있고 IDE에 비해 지원되는 Tool이 적습니다. 처음에 배울 때는 Jupyter Notebook으로 공부하는 게 좋다고 하여 정리하고자 합니다. ◆ Jupyter Notebook 설치 및 실행 -. 아나콘다라는 프로그램을 설치하면 Jupyter Notebook과 Python이 자동으로 설치됩니다. 아나콘다 홈페이지로 들어가서 Window용으로 설치합니다. 설치 과정 중 .. 2021. 7. 13.
데이터 사이언스 데이터 사이언스란, 데이터 마이닝과 유사하게 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야입니다. 더 간단히 정의하자면 데이터와 연관된 모든 것을 의미합니다. 데이터 사이언스를 하는데 필요한 것은 프로그래밍, 수학과 통계, 특정분야에 대한 전문성입니다. 결국 데이터 사이언티스트가 하는 일은 가치를 더할 수 있는 일을 찾아내고 데이터를 이용해 문제를 해결하는 것입니다. ◆ 데이터 사이언스에 대한 오해 1. 데이터 사이언스에서 가장 중요한 것은 인공지능과 딥러닝이다? 먼저 데이터 사이언스의 순서에 대해 정리를 하자면 데이터를 모으고, 옮기고, 저장한 후 데이터를 정리하는 데이터 엔지니어링을 합니다. 그 후 분석, .. 2021. 7. 12.
정보처리기사 - 소프트웨어 설계(2) 1) 요구사항 검토(20.06 8번) 1. 동료 검토 : 2~3명 정도 검토 담당자가 검토 2. Work Through : 매 생명주기 단계마다 사전에 오류를 찾음. 비정형 검토회의 3. Inspection : 외부사람(전문가)이 검토 4. 프로토타입 : 시제품을 만들어 확인 5. 리펙토링 : 결과 변경 없이 프로그램 소스의 구조를 재조정 2) CASE(Computer Aided Software Engineering) (20.06 9번) -. 소프트웨어 개발 과정에서 사용되는 요구분석, 설계, 구현, 검사 및 디버깅을 컴퓨터와 전용의 소프트웨어 도구를 사용해 자동화 종류 상위 CASE : 요구분석/설계를 지원 하위 CASE : 코드 구현/검사를 지원 통합 CASE : 개발 주기 전 과정 지원 구성 요소 .. 2021. 7. 10.
정보처리기사 - 소프트웨어 설계 (1) 들어가며... 비전공자로서 지금까지 파이썬, 자바스크립트 등 공부를 하고는 있지만 스스로에게 컴퓨터 지식이 충분히 있는가에 대한 답을 못하고 있었습니다. 그 해답을 찾는 과정 중 하나가 정보처리기사를 따 보자는 것이었고 출퇴근 시간 및 퇴근 후에 조금씩 공부를 하는 중입니다. 이번 3회 차에 지원할 생각이며 남은 한 달가량 기출문제와 관련된 내용들에 대해 정리하고자 합니다. 1) 디자인 패턴 -. GoF(Gang of Four) -. 유형별, 기능별로 만들어 놓은 것으로 효율성, 재사용성, 생산성을 높여줌. -. 생성 패턴, 구조 패턴, 행위패턴으로 나누어져 있음. ◆생성패턴 : → 객체 생성에 사용 → 구조화, 캡슐화 방법 제시 (캡슐화를 통해 부작용 최소화) → 객체를 수정해도 프로그램에 영향 ↓ →.. 2021. 7. 9.